論文の概要: The Difficulty of Novelty Detection in Open-World Physical Domains: An Application to Angry Birds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08670v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 10:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:27:01.617096
• Title: The Difficulty of Novelty Detection in Open-World Physical Domains: An Application to Angry Birds
• Title（参考訳）: オープンワールド物理領域における新奇性検出の難しさ--angry birdsへの応用
• Authors: Vimukthini Pinto, Cheng Xue, Chathura Nagoda Gamage and Jochen Renz
• Abstract要約: 本稿では,オープンワールドな物理領域に着目した新規性検出の難しさを定量化する手法を提案する。 我々は,一般的な物理シミュレーションゲーム,Angry Birdsに本手法を適用した。 その結果、計算された難易度値は、人間のプレーヤーの検知難度と一致していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6130723421895956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting and responding to novel situations in open-world environments is a key capability of human cognition. Current artificial intelligence (AI) researchers strive to develop systems that can perform in open-world environments. Novelty detection is an important ability of such AI systems. In an open-world, novelties appear in various forms and the difficulty to detect them varies. Therefore, to accurately evaluate the detection capability of AI systems, it is necessary to investigate the difficulty to detect novelties. In this paper, we propose a qualitative physics-based method to quantify the difficulty of novelty detection focusing on open-world physical domains. We apply our method in a popular physics simulation game, Angry Birds. We conduct an experiment with human players with different novelties in Angry Birds to validate our method. Results indicate that the calculated difficulty values are in line with the detection difficulty of the human players.
• Abstract（参考訳）: オープンワールド環境における新しい状況の検出と応答は、人間の認知の重要な能力である。 現在の人工知能(AI)研究者は、オープンワールド環境で実行可能なシステムの開発に取り組んでいる。 ノベルティ検出は、そのようなAIシステムの重要な能力である。 オープンワールドでは、ノベルティは様々な形で現れ、それらを検出するのが困難である。 したがって、AIシステムの検出能力を正確に評価するには、新規性の検出の困難さを調査する必要がある。 本稿では,オープンワールドな物理領域に着目した新規性検出の難しさを定量化する定性物理に基づく手法を提案する。 我々は,一般的な物理シミュレーションゲームAngry Birdsに本手法を適用した。 我々はangry birdsの異なるノベルティを持つ人間と実験を行い,その方法を検証する。 その結果,計算された難易度値は,人間の検出難易度と一致していることがわかった。

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