Fugu-MT 論文翻訳(概要): Abstractions of General Reinforcement Learning

論文の概要: Abstractions of General Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13404v1
Date: Sun, 26 Dec 2021 15:50:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-29 03:44:39.075483
Title: Abstractions of General Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 総合強化学習の抽象化
Authors: Sultan J. Majeed
Abstract要約: この論文は、幅広い領域の効率的なプランニングを支援する抽象概念の存在を探求するものである。従来のAIのエージェントとは異なり、人工知能(AGI)のエージェントは、ほぼすべての関心領域で人間の知性を複製する必要がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The field of artificial intelligence (AI) is devoted to the creation of artificial decision-makers that can perform (at least) on par with the human counterparts on a domain of interest. Unlike the agents in traditional AI, the agents in artificial general intelligence (AGI) are required to replicate human intelligence in almost every domain of interest. Moreover, an AGI agent should be able to achieve this without (virtually any) further changes, retraining, or fine-tuning of the parameters. The real world is non-stationary, non-ergodic, and non-Markovian: we, humans, can neither revisit our past nor are the most recent observations sufficient statistics. Yet, we excel at a variety of complex tasks. Many of these tasks require longterm planning. We can associate this success to our natural faculty to abstract away task-irrelevant information from our overwhelming sensory experience. We make task-specific mental models of the world without much effort. Due to this ability to abstract, we can plan on a significantly compact representation of a task without much loss of performance. Not only this, we also abstract our actions to produce high-level plans: the level of action-abstraction can be anywhere between small muscle movements to a mental notion of "doing an action". It is natural to assume that any AGI agent competing with humans (at every plausible domain) should also have these abilities to abstract its experiences and actions. This thesis is an inquiry into the existence of such abstractions which aid efficient planing for a wide range of domains, and most importantly, these abstractions come with some optimality guarantees.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の分野は、関心のある分野の人間に匹敵する(少なくとも)人工的な意思決定者を作成することに集中している。従来のAIのエージェントとは異なり、人工知能(AGI)のエージェントは、ほぼすべての関心領域で人間の知性を複製する必要がある。さらに、AGIエージェントは、パラメータのさらなる変更、再トレーニング、あるいは微調整なしに、これを達成することができるべきである。現実の世界は、非定常、非エルゴード、非マルコフ的であり、人類は、過去を振り返ることも、最新の統計学的観測もできない。しかし、私たちは様々な複雑なタスクに優れています。これらの課題の多くは長期計画を必要とする。この成功を自然の教員と結びつけて、圧倒的な感覚経験からタスク非関連情報を抽象化することができる。私たちは多くの努力なしに、世界のタスク固有のメンタルモデルを作ります。この抽象化能力により、性能の低下を伴わずにタスクの非常にコンパクトな表現を計画できる。アクション・アブストラクションのレベルは、小さな筋肉の動きから「アクションを行う」という精神的な概念の間にも存在します。人間と競合する任意のAGIエージェント(すべての可愛らしいドメイン)も、その経験や行動を抽象化する能力を持つべきであると仮定するのは当然である。この論文は、広範囲のドメインの効率的な計画を支援する抽象概念の存在を探求するものであり、最も重要なのは、これらの抽象化がいくつかの最適性保証を伴っていることである。

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