論文の概要: SocialAI 0.1: Towards a Benchmark to Stimulate Research on Socio-Cognitive Abilities in Deep Reinforcement Learning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13207v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 14:16:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 13:37:55.433608
• Title: SocialAI 0.1: Towards a Benchmark to Stimulate Research on Socio-Cognitive Abilities in Deep Reinforcement Learning Agents
• Title（参考訳）: ソーシャルAI0.1: 深層強化学習エージェントにおける社会認知能力研究のベンチマーク
• Authors: Grgur Kova\v{c}, R\'emy Portelas, Katja Hofmann, Pierre-Yves Oudeyer
• Abstract要約: 人間との社会的相互作用に参加できる体型自律エージェントを構築することは、AIの主要な課題の1つです。 現在のアプローチは、非常に単純で非多様な社会状況におけるコミュニケーションツールとして言語に焦点を当てています。 人間レベルのAIを目指すためには、より広範な社会的スキルが必要であると私たちは主張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.719833581321033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building embodied autonomous agents capable of participating in social interactions with humans is one of the main challenges in AI. This problem motivated many research directions on embodied language use. Current approaches focus on language as a communication tool in very simplified and non diverse social situations: the "naturalness" of language is reduced to the concept of high vocabulary size and variability. In this paper, we argue that aiming towards human-level AI requires a broader set of key social skills: 1) language use in complex and variable social contexts; 2) beyond language, complex embodied communication in multimodal settings within constantly evolving social worlds. In this work we explain how concepts from cognitive sciences could help AI to draw a roadmap towards human-like intelligence, with a focus on its social dimensions. We then study the limits of a recent SOTA Deep RL approach when tested on a first grid-world environment from the upcoming SocialAI, a benchmark to assess the social skills of Deep RL agents. Videos and code are available at https://sites.google.com/view/socialai01 .
• Abstract（参考訳）: 人間との社会的相互作用に参加することができる、具体化された自律エージェントを構築することは、AIの主要な課題の1つだ。 この問題は、具体的言語の使用に関する多くの研究の方向性を動機づけた。 現在のアプローチでは、非常にシンプルで多様な社会的状況におけるコミュニケーションツールとしての言語に焦点が当てられている: 言語の「自然性」は、高い語彙サイズと可変性の概念に還元される。 本稿では,人間レベルのAIを目指すためには,1)複雑で可変な社会的文脈における言語の使用,2)常に進化する社会世界におけるマルチモーダル環境における複雑な具体的コミュニケーションなど,より広範な社会スキルのセットが必要であることを論じる。 この研究では、認知科学の概念が、AIが人間のような知性に向けてロードマップを描き出すのにどう役立つかを説明します。 次に,最近のsoma deep rlアプローチの限界を,今後のsocialaiからの最初のグリッドワールド環境でテストし,ディープrlエージェントの社会的スキルを評価するベンチマークを行った。 ビデオとコードはhttps://sites.google.com/view/socialai01で入手できる。

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