論文の概要: Decomposed Inductive Procedure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13233v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 19:36:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 09:09:11.180096
• Title: Decomposed Inductive Procedure Learning
• Title（参考訳）: 分解型インダクティブ・プロシージャ学習
• Authors: Daniel Weitekamp, Christopher MacLellan, Erik Harpstead, Kenneth Koedinger
• Abstract要約: 我々は、分解帰納的手続き学習(DIPL)の理論を定式化する。 DIPLは、教育的に関係のあるタスクを学習するエージェントを構築するために、様々な形の帰納的シンボリックラーニングがどのように使用できるかを概説している。 人間の学習能力を示すエージェントをDIPLで作成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.421459418045937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in machine learning have made it possible to train artificially intelligent agents that perform with super-human accuracy on a great diversity of complex tasks. However, the process of training these capabilities often necessitates millions of annotated examples -- far more than humans typically need in order to achieve a passing level of mastery on similar tasks. Thus, while contemporary methods in machine learning can produce agents that exhibit super-human performance, their rate of learning per opportunity in many domains is decidedly lower than human-learning. In this work we formalize a theory of Decomposed Inductive Procedure Learning (DIPL) that outlines how different forms of inductive symbolic learning can be used in combination to build agents that learn educationally relevant tasks such as mathematical, and scientific procedures, at a rate similar to human learners. We motivate the construction of this theory along Marr's concepts of the computational, algorithmic, and implementation levels of cognitive modeling, and outline at the computational-level six learning capacities that must be achieved to accurately model human learning. We demonstrate that agents built along the DIPL theory are amenable to satisfying these capacities, and demonstrate, both empirically and theoretically, that DIPL enables the creation of agents that exhibit human-like learning performance.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の最近の進歩により、複雑なタスクの多様さにおいて超人的精度で実行する、人工知能エージェントの訓練が可能になった。 しかしながら、これらの能力のトレーニングのプロセスには、数百万の注釈付き例が必要になることが少なくありません。 したがって、機械学習における現代的手法は、超人的性能を示すエージェントを生成できるが、多くの領域において機会当たりの学習率は、人間の学習よりも明らかに低い。 本研究では, 異なる形態の帰納的シンボリック・ラーニングを組み合わせることで, 数学的, 科学的手続きなどの教育的に関連するタスクを, 人間の学習者と同様の速度で学習できるエージェントを構築する方法を概説する, 分解的帰納的手順学習(dipl)の理論を定式化する。 認知モデリングの計算、アルゴリズム、実装レベルの概念に沿って、この理論の構築を動機付け、人間の学習を正確にモデル化するために達成しなければならない計算レベルの6つの学習能力について概説する。 本稿は,DIPL理論に沿って構築されたエージェントが,これらの能力を満たすことができることを実証し,実験的および理論的に,DIPLが人間に似た学習能力を示すエージェントの作成を可能にすることを実証する。

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