論文の概要: The Ecosystem Path to General AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07578v1
- Date: Tue, 17 Aug 2021 12:00:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-18 18:15:19.958541
- Title: The Ecosystem Path to General AI
- Title（参考訳）: 一般AIへの生態系の道
- Authors: Claes Stranneg{\aa}rd, Niklas Engsner, Pietro Ferrari, Hans
Glimmerfors, Marcus Hilding S\"odergren, Tobias Karlsson, Birger Kleve and
Victor Skoglund
- Abstract要約: オープンソースの生態系シミュレータEcotwinは、山や湖のような無生物、動物や植物のような生物を含む生態系を運用している。
動物認知は、3つの異なるネットワークを統合してモデル化される: (i) 硬線反射のためのテクスチトレフレックスネットワーク、 (ii) 酸素、水、エネルギー、匂いなどの感覚データをスカラー幸福値にマッピングするテクスチサピーネットワーク、 (iii) 行動を選択するためのテクスチトレプレックスネットワーク。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We start by discussing the link between ecosystem simulators and general AI.
Then we present the open-source ecosystem simulator Ecotwin, which is based on
the game engine Unity and operates on ecosystems containing inanimate objects
like mountains and lakes, as well as organisms such as animals and plants.
Animal cognition is modeled by integrating three separate networks: (i) a
\textit{reflex network} for hard-wired reflexes; (ii) a \textit{happiness
network} that maps sensory data such as oxygen, water, energy, and smells, to a
scalar happiness value; and (iii) a \textit{policy network} for selecting
actions. The policy network is trained with reinforcement learning (RL), where
the reward signal is defined as the happiness difference from one time step to
the next. All organisms are capable of either sexual or asexual reproduction,
and they die if they run out of critical resources. We report results from
three studies with Ecotwin, in which natural phenomena emerge in the models
without being hardwired. First, we study a terrestrial ecosystem with wolves,
deer, and grass, in which a Lotka-Volterra style population dynamics emerges.
Second, we study a marine ecosystem with phytoplankton, copepods, and krill, in
which a diel vertical migration behavior emerges. Third, we study an ecosystem
involving lethal dangers, in which certain agents that combine RL with reflexes
outperform pure RL agents.
- Abstract（参考訳）: まず、エコシステムシミュレータと汎用AIの関連性について議論する。
次に,ゲームエンジン・ユニティを基盤として,山や湖などの生物,動物や植物などの生物を含む生態系を運用する,オープンソースエコシステムシミュレータecotwinを提案する。
動物認知は、3つの異なるネットワークを統合することでモデル化される: (i) ハードワイヤ反射のための \textit{reflex network}; (ii) 酸素、水、エネルギー、嗅覚などの感覚データをスカラー幸福値にマッピングする \textit{happiness network}; (iii) アクションを選択するための \textit{policy network}。
ポリシーネットワークは強化学習(RL)を用いて訓練され、報酬信号は1回から次のステップまでの幸福差として定義される。
全ての生物は性的にも無性的にも繁殖する能力があり、重要な資源がなくなったら死ぬ。
また,ecotwinによる3つの研究結果から,ハードワイヤを使わずにモデルに自然現象が現れることを報告した。
まず,オオカミ,シカ,草による地球生態系の研究を行い,ロトカ・ボルテラ様式の個体群動態が出現する。
第二に, 植物プランクトン, カイコ脚類, クリル類を用いた海洋生態系の研究を行い, ダイル垂直移動行動が出現した。
第3に、RLと反射を結合する特定のエージェントが純粋なRLエージェントより優れる致死危険を含む生態系を研究する。
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