論文の概要: Combining Commonsense Reasoning and Knowledge Acquisition to Guide Deep
Learning in Robotics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10266v1
- Date: Tue, 25 Jan 2022 12:24:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-26 23:36:34.431311
- Title: Combining Commonsense Reasoning and Knowledge Acquisition to Guide Deep
Learning in Robotics
- Title（参考訳）: ロボットの深層学習指導のための常識推論と知識獲得の融合
- Authors: Mohan Sridharan, Tiago Mota
- Abstract要約: 本稿では,認知システムの研究からインスピレーションを得たアーキテクチャについて述べる。
ディープネットワークモデルは、ロボット工学とAIにおける多くのパターン認識と意思決定タスクに使用されている。
我々のアーキテクチャは意思決定の信頼性を改善し、データ駆動のディープネットワークモデルのトレーニングに関わる労力を削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.566457170664926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Algorithms based on deep network models are being used for many pattern
recognition and decision-making tasks in robotics and AI. Training these models
requires a large labeled dataset and considerable computational resources,
which are not readily available in many domains. Also, it is difficult to
explore the internal representations and reasoning mechanisms of these models.
As a step towards addressing the underlying knowledge representation,
reasoning, and learning challenges, the architecture described in this paper
draws inspiration from research in cognitive systems. As a motivating example,
we consider an assistive robot trying to reduce clutter in any given scene by
reasoning about the occlusion of objects and stability of object configurations
in an image of the scene. In this context, our architecture incrementally
learns and revises a grounding of the spatial relations between objects and
uses this grounding to extract spatial information from input images.
Non-monotonic logical reasoning with this information and incomplete
commonsense domain knowledge is used to make decisions about stability and
occlusion. For images that cannot be processed by such reasoning, regions
relevant to the tasks at hand are automatically identified and used to train
deep network models to make the desired decisions. Image regions used to train
the deep networks are also used to incrementally acquire previously unknown
state constraints that are merged with the existing knowledge for subsequent
reasoning. Experimental evaluation performed using simulated and real-world
images indicates that in comparison with baselines based just on deep networks,
our architecture improves reliability of decision making and reduces the effort
involved in training data-driven deep network models.
- Abstract（参考訳）: ディープネットワークモデルに基づくアルゴリズムは、ロボティクスとaiの多くのパターン認識と意思決定タスクに使われている。
これらのモデルをトレーニングするには、大きなラベル付きデータセットとかなりの計算資源が必要である。
また,これらのモデルの内部表現や推論機構についても検討することは困難である。
本稿では,知識表現,推論,学習の課題に対処するためのステップとして,認知システムの研究から着想を得たアーキテクチャについて述べる。
モチベーションの例として,物体の隠蔽と映像中の物体構成の安定性を考慮し,任意のシーンにおける乱れを低減しようとする補助ロボットについて考察する。
この文脈において,我々のアーキテクチャは物体間の空間関係の接地を段階的に学習し,修正し,入力画像から空間情報を抽出するためにこの接地を用いる。
この情報と不完全なコモンセンスドメイン知識を持つ非単調論理推論は、安定性と咬合に関する決定に使用される。
このような推論では処理できない画像に対しては、手前のタスクに関連する領域を自動的に識別し、深層ネットワークモデルを訓練して望ましい決定を行う。
ディープネットワークのトレーニングに使用される画像領域は、その後の推論のために既存の知識とマージされた、これまで未知の状態の制約を漸進的に取得するためにも使用される。
シミュレーションおよび実世界画像を用いた実験評価の結果,深層ネットワークのみに基づくベースラインと比較すると,意思決定の信頼性が向上し,データ駆動型深層ネットワークモデルのトレーニングに要する労力が軽減されることがわかった。
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