論文の概要: Creating Multimodal Interactive Agents with Imitation and Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03763v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 15:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 17:57:53.595847
• Title: Creating Multimodal Interactive Agents with Imitation and Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 模倣と自己教師付き学習によるマルチモーダル対話エージェントの作成
• Authors: DeepMind Interactive Agents Team: Josh Abramson, Arun Ahuja, Arthur Brussee, Federico Carnevale, Mary Cassin, Felix Fischer, Petko Georgiev, Alex Goldin, Tim Harley, Felix Hill, Peter C Humphreys, Alden Hung, Jessica Landon, Timothy Lillicrap, Hamza Merzic, Alistair Muldal, Adam Santoro, Guy Scully, Tamara von Glehn, Greg Wayne, Nathaniel Wong, Chen Yan, Rui Zhu
• Abstract要約: SFからの一般的なビジョンは、ロボットはいつか私たちの物理的空間に住み、世界は私たちのように感じ、肉体労働を補助し、自然言語を通して私たちとコミュニケーションする、ということだ。 本稿では,仮想環境の単純化により人間と自然に対話できる人工エージェントを設計する方法について検討する。 シミュレーションされた世界における人間と人間の相互作用の模倣学習は、自己指導型学習と合わせて、多モーダルな対話型エージェントを作るのに十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.02604302565522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A common vision from science fiction is that robots will one day inhabit our physical spaces, sense the world as we do, assist our physical labours, and communicate with us through natural language. Here we study how to design artificial agents that can interact naturally with humans using the simplification of a virtual environment. We show that imitation learning of human-human interactions in a simulated world, in conjunction with self-supervised learning, is sufficient to produce a multimodal interactive agent, which we call MIA, that successfully interacts with non-adversarial humans 75% of the time. We further identify architectural and algorithmic techniques that improve performance, such as hierarchical action selection. Altogether, our results demonstrate that imitation of multi-modal, real-time human behaviour may provide a straightforward and surprisingly effective means of imbuing agents with a rich behavioural prior from which agents might then be fine-tuned for specific purposes, thus laying a foundation for training capable agents for interactive robots or digital assistants. A video of MIA's behaviour may be found at https://youtu.be/ZFgRhviF7mY
• Abstract（参考訳）: SFからの一般的なビジョンは、ロボットはいつか私たちの物理的空間に住み、世界は私たちのように感じ、肉体労働を補助し、自然言語を通して私たちとコミュニケーションする、ということだ。 本稿では,仮想環境の単純化により人間と自然に対話できる人工エージェントを設計する方法を検討する。 シミュレーションされた世界における人間と人間の相互作用の模倣学習は、自己教師付き学習と合わせて、ミアと呼ばれるマルチモーダルな対話型エージェントを作るのに十分である。 さらに,階層的行動選択のような性能向上のためのアーキテクチャおよびアルゴリズムの手法を同定する。 その結果,マルチモーダルでリアルタイムな人間の行動の模倣は,エージェントが特定の目的のために微調整され,対話型ロボットやデジタルアシスタントのための有能なエージェントを訓練するための基礎となるような,より豊かな行動を持つエージェントを付与する,単純かつ驚くほど効果的な手段となる可能性が示唆された。 MIAの振る舞いのビデオはhttps://youtu.be/ZFgRhviF7mYで見ることができる。

関連論文リスト

• Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.18367129924997]
  エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。 我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T19:11:18Z)
• Structured World Models from Human Videos [45.08503470821952]
  私たちは、現実世界で、複雑で一般的な行動を直接学習する問題に取り組みます。 そこで本研究では,ロボットが操作スキルを効率よく学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T17:59:32Z)
• Affordances from Human Videos as a Versatile Representation for Robotics [31.248842798600606]
  我々は、人間がどこでどのように対話するかを推定する視覚的余裕モデルを訓練する。 これらの行動割当の構造は、ロボットが多くの複雑なタスクを直接実行できるようにする。 私たちは、VRBと呼ばれる4つの現実世界環境、10以上のタスクと2つのロボットプラットフォームにおいて、私たちのアプローチの有効性を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T17:59:34Z)
• Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior [86.1026716646289]
  生成エージェントを導入し,人間の振る舞いをシミュレートする計算ソフトウェアエージェントについて紹介する。 エージェントの経験の完全な記録を格納するために,大規模言語モデルを拡張するアーキテクチャについて述べる。 The Simsにインスパイアされた対話型サンドボックス環境に生成エージェントを投入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T01:55:19Z)
• Self-Improving Robots: End-to-End Autonomous Visuomotor Reinforcement Learning [54.636562516974884]
  模倣と強化学習において、人間の監督コストは、ロボットが訓練できるデータの量を制限する。 本研究では,自己改善型ロボットシステムのための新しい設計手法であるMEDAL++を提案する。 ロボットは、タスクの実施と解除の両方を学ぶことで、自律的にタスクを練習し、同時にデモンストレーションから報酬関数を推論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T18:51:38Z)
• HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human Demonstration [57.045140028275036]
  本研究では,マイクロ進化的強化学習を用いて,操作スキルを人間からロボットに伝達可能であることを示す。 本稿では,ロボットの進化経路とポリシーを協調的に最適化する多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T15:56:13Z)
• Improving Multimodal Interactive Agents with Reinforcement Learning from Human Feedback [16.268581985382433]
  人工知能の重要な目標は、人間と自然に対話し、フィードバックから学ぶことができるエージェントを作ることである。 ここでは、人間のフィードバックから強化学習を用いて、シミュレーションされたエンボディエージェントを改善する方法を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T16:00:31Z)
• Cognitive architecture aided by working-memory for self-supervised multi-modal humans recognition [54.749127627191655]
  人間パートナーを認識する能力は、パーソナライズされた長期的な人間とロボットの相互作用を構築するための重要な社会的スキルです。 ディープラーニングネットワークは最先端の結果を達成し,そのような課題に対処するための適切なツールであることが実証された。 1つの解決策は、ロボットに自己スーパービジョンで直接の感覚データから学習させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-16T13:50:24Z)
• Imitating Interactive Intelligence [24.95842455898523]
  仮想環境の簡略化を用いて、人間と自然に相互作用できる人工エージェントの設計方法を検討する。 人間とロバストに相互作用できるエージェントを構築するには、人間と対話しながらトレーニングするのが理想的です。 我々は,人間とエージェントエージェントの対話行動の相違を低減するために,逆強化学習の考え方を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T13:55:47Z)
• Learning Affordance Landscapes for Interaction Exploration in 3D Environments [101.90004767771897]
  エージェントは環境の仕組みを習得できなければならない。 相互作用探索のための強化学習手法を提案する。 AI2-iTHORで私たちのアイデアを実証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T00:29:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。