論文の概要: Curiosity-driven Intuitive Physics Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07426v1
• Date: Sun, 16 May 2021 12:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 06:45:48.190266
• Title: Curiosity-driven Intuitive Physics Learning
• Title（参考訳）: 好奇心駆動型直観的物理学習
• Authors: Tejas Gaikwad, Romi Banerjee
• Abstract要約: 実世界のAIエージェントに対する好奇心駆動学習と推論のモデルを提案する。 このモデルは好奇心の喚起に基づくもので、基本的なマクロ固体物理パラメータの不連続性に関する観測から導かれる。 このモデルは、ドメインに関係なく、ゼロから学習のエミュレーションと経験による実証を支援することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biological infants are naturally curious and try to comprehend their physical surroundings by interacting, in myriad multisensory ways, with different objects - primarily macroscopic solid objects - around them. Through their various interactions, they build hypotheses and predictions, and eventually learn, infer and understand the nature of the physical characteristics and behavior of these objects. Inspired thus, we propose a model for curiosity-driven learning and inference for real-world AI agents. This model is based on the arousal of curiosity, deriving from observations along discontinuities in the fundamental macroscopic solid-body physics parameters, i.e., shape constancy, spatial-temporal continuity, and object permanence. We use the term body-budget to represent the perceived fundamental properties of solid objects. The model aims to support the emulation of learning from scratch followed by substantiation through experience, irrespective of domain, in real-world AI agents.
• Abstract（参考訳）: 生物学的な幼児は自然に好奇心を持ち、様々な物体(主に巨視的な固体)と相互作用することで、物理的環境を理解しようとする。 様々な相互作用を通じて仮説と予測を構築し、最終的にはこれらの物体の物理的特性や振る舞いの性質を学習し、推論し、理解する。 そこで我々は、現実世界のAIエージェントに対する好奇心駆動学習と推論のモデルを提案する。 このモデルは好奇心の喚起に基づくもので、基本的な巨視的固体物理学パラメータ、すなわち形状定数、空間-時間的連続性、オブジェクトの永続性における不連続性に関する観察に由来する。 我々は、固体の基本的な性質を表現するために、ボディ予算という用語を用いる。 このモデルは、現実世界のAIエージェントにおけるドメインに関係なく、経験を通じてサブストラテテーションを経験することで、スクラッチから学習のエミュレーションをサポートすることを目的としている。

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