論文の概要: A General, Evolution-Inspired Reward Function for Social Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00617v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 18:05:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 15:29:12.613818
• Title: A General, Evolution-Inspired Reward Function for Social Robotics
• Title（参考訳）: 進化に触発された社会ロボットの報酬機能
• Authors: Thomas Kingsford
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルロボティクスにおける強化学習エージェントの展開に必要なリアルタイムかつ高密度な報酬機能を提供するメカニズムとして,ソーシャル・リワード機能を提案する。 ソーシャル・リワード・ファンクション(Social Reward Function)は、単純で安定的で文化に依存しない報酬機能を提供することを目的として、人間の遺伝的に与えられた社会的知覚能力を忠実に模倣するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of social robotics will likely need to depart from a paradigm of designed behaviours and imitation learning and adopt modern reinforcement learning (RL) methods to enable robots to interact fluidly and efficaciously with humans. In this paper, we present the Social Reward Function as a mechanism to provide (1) a real-time, dense reward function necessary for the deployment of RL agents in social robotics, and (2) a standardised objective metric for comparing the efficacy of different social robots. The Social Reward Function is designed to closely mimic those genetically endowed social perception capabilities of humans in an effort to provide a simple, stable and culture-agnostic reward function. Presently, datasets used in social robotics are either small or significantly out-of-domain with respect to social robotics. The use of the Social Reward Function will allow larger in-domain datasets to be collected close to the behaviour policy of social robots, which will allow both further improvements to reward functions and to the behaviour policies of social robots. We believe this will be the key enabler to developing efficacious social robots in the future.
• Abstract（参考訳）: 社会ロボット工学の分野は、デザインされた行動と模倣学習のパラダイムから離れ、ロボットが人間と流動的で効果的に対話できるように、現代的な強化学習(RL)手法を採用する必要があるだろう。 本稿では,(1)ソーシャルロボットにおけるrlエージェントの展開に必要なリアルタイムかつ高密度な報酬機能,(2)異なるソーシャルロボットの有効性を比較するための標準化された客観的指標を提供するためのメカニズムとして,ソーシャル報酬機能を提案する。 社会的報酬機能は、単純で安定で文化に依存しない報酬機能を提供するために、人間の遺伝的に付与された社会的知覚能力を密接に模倣するように設計されている。 現在、社会ロボティクスで使用されるデータセットは、社会ロボティクスに関して、小さくも著しくドメイン外である。 ソーシャル・リワード・ファンクション(Social Reward Function)を使用することで、より大きなドメイン内のデータセットを社会ロボットの行動ポリシーに近く収集することができる。 これが将来、効果的なソーシャルロボットを開発するための鍵となると信じています。

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