論文の概要: Self-Initiated Open World Learning for Autonomous AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11385v3
• Date: Thu, 29 Feb 2024 04:50:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 19:25:36.158749
• Title: Self-Initiated Open World Learning for Autonomous AI Agents
• Title（参考訳）: 自律型aiエージェントのための自己開始型オープンワールド学習
• Authors: Bing Liu, Eric Robertson, Scott Grigsby, Sahisnu Mazumder
• Abstract要約: 実際にAIエージェントが使われるようになるにつれて、エージェントを完全に自律的にする方法を考える時が来た。 本稿では,自己開始型オープンワールド学習エージェントの構築研究を促進するための,この学習パラダイムの理論的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.41396764793912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As more and more AI agents are used in practice, it is time to think about how to make these agents fully autonomous so that they can learn by themselves in a self-motivated and self-supervised manner rather than being retrained periodically on the initiation of human engineers using expanded training data. As the real-world is an open environment with unknowns or novelties, detecting novelties or unknowns, characterizing them, accommodating or adapting to them, gathering ground-truth training data, and incrementally learning the unknowns/novelties are critical to making the agent more and more knowledgeable and powerful over time. The key challenge is how to automate the process so that it is carried out on the agent's own initiative and through its own interactions with humans and the environment. Since an AI agent usually has a performance task, characterizing each novelty becomes critical and necessary so that the agent can formulate an appropriate response to adapt its behavior to accommodate the novelty and to learn from it to improve the agent's adaptation capability and task performance. The process goes continually without termination. This paper proposes a theoretic framework for this learning paradigm to promote the research of building Self-initiated Open world Learning (SOL) agents. An example SOL agent is also described.
• Abstract（参考訳）: より多くのaiエージェントが実際に使われるようになるにつれ、トレーニングデータの拡張を使用して、人間エンジニアの開始に定期的に再訓練されるのではなく、自己モチベーションと自己監督の方法で学習できるように、これらのエージェントを完全自律的にする方法を考える時が来ている。 現実の世界は未知やノベルティを持つオープン環境であり、ノベルティや未知を検知し、特徴付けし、それらに適応し、適応し、真正なトレーニングデータを集め、未知/ノベルティを段階的に学習することは、エージェントを時間とともにより知識豊かで強力にする上で重要である。 主要な課題は、エージェント自身のイニシアチブや、人間や環境との相互作用を通じて実行されるように、プロセスを自動化することである。 aiエージェントは通常、パフォーマンスタスクを持っているので、各新規性の特徴付けが重要かつ必要になるので、エージェントは、その新規性に適応するために適切な応答を定式化し、その振る舞いから学習することで、エージェントの適応能力とタスクパフォーマンスを向上させることができる。 プロセスは終了せずに継続します。 本稿では、自己開始型オープンワールドラーニング(SOL)エージェントの構築研究を促進するための学習パラダイムの理論的枠組みを提案する。 例として、SOLエージェントを挙げる。

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