論文の概要: Help Me Explore: Minimal Social Interventions for Graph-Based Autotelic Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05129v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 16:34:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 19:40:18.337330
• Title: Help Me Explore: Minimal Social Interventions for Graph-Based Autotelic Agents
• Title（参考訳）: グラフベースの自動エージェントのための最小限のソーシャルインターベンション
• Authors: Ahmed Akakzia, Olivier Serris, Olivier Sigaud, C\'edric Colas
• Abstract要約: 本稿では,双方の視点が,自己複製エージェントの学習に組み合わされ,スキル獲得が促進されることを論じる。 1) HME(Help Me Explore)と呼ばれる新しいソーシャルインタラクションプロトコルでは,個人と社会的に指導された探索の双方から,自律的なエージェントが恩恵を受けることができる。 GANGSTRは、HME内での学習において、最も複雑な構成を習得することで、個々の学習限界を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.644107117422287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the quest for autonomous agents learning open-ended repertoires of skills, most works take a Piagetian perspective: learning trajectories are the results of interactions between developmental agents and their physical environment. The Vygotskian perspective, on the other hand, emphasizes the centrality of the socio-cultural environment: higher cognitive functions emerge from transmissions of socio-cultural processes internalized by the agent. This paper argues that both perspectives could be coupled within the learning of autotelic agents to foster their skill acquisition. To this end, we make two contributions: 1) a novel social interaction protocol called Help Me Explore (HME), where autotelic agents can benefit from both individual and socially guided exploration. In social episodes, a social partner suggests goals at the frontier of the learning agent knowledge. In autotelic episodes, agents can either learn to master their own discovered goals or autonomously rehearse failed social goals; 2) GANGSTR, a graph-based autotelic agent for manipulation domains capable of decomposing goals into sequences of intermediate sub-goals. We show that when learning within HME, GANGSTR overcomes its individual learning limits by mastering the most complex configurations (e.g. stacks of 5 blocks) with only few social interventions.
• Abstract（参考訳）: オープンエンドのスキルのレパートリーを学ぶ自律エージェントの探求において、ほとんどの研究はピアゲティア的な視点を採っている: 学習軌跡は発達エージェントと身体環境の間の相互作用の結果である。 一方、ヴィゴツキーの視点は、社会文化的環境の中心性を強調しており、高い認知機能はエージェントによって内部化された社会文化的プロセスの伝達から生まれる。 本稿では,双方の視点が,自己複製エージェントの学習に組み合わされ,スキル獲得が促進されることを論じる。 この目的のために2つの貢献をします 1)ヘルプ・ミー・エクスプロレーション(ヘルプ・ミー・エクスプロレーション、hme)と呼ばれる新しいソーシャル・インタラクション・プロトコルは、個人的および社会的に誘導された探索の恩恵を受けることができる。 ソーシャルエピソードでは、ソーシャルパートナーが学習エージェント知識のフロンティアにおける目標を提案する。 オートテリックエピソードでは、エージェントは自分たちで発見した目標をマスターするか、失敗した社会的目標を自律的にリハーサルするかを学ぶことができる。 2)GANGSTRは,目標を中間ゴールのシーケンスに分解可能なドメインを操作するためのグラフベースのオートテリックエージェントである。 GANGSTRは,HME内での学習において,社会的介入が少なく,最も複雑な構成(例えば5ブロックのスタック)を習得することで,個々の学習限界を克服することを示した。

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