論文の概要: Learning Object-Centered Autotelic Behaviors with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05141v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 14:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 21:47:18.821390
• Title: Learning Object-Centered Autotelic Behaviors with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた物体中心オートテリック行動の学習
• Authors: Ahmed Akakzia, Olivier Sigaud
• Abstract要約: 人間は、学習したいくつかのスキルにアクセスでき、それが新しい状況に迅速に適応する。 人工知能では、本来の目的を表現し、設定するために動機づけられたオートテリックエージェントは、有望なスキル適応能力を示す。 本研究では,4種類のグラフニューラルネットワークポリシー表現と2種類の目標空間を用いて,自律エージェントの異なる実装について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.149376933379036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although humans live in an open-ended world and endlessly face new challenges, they do not have to learn from scratch each time they face the next one. Rather, they have access to a handful of previously learned skills, which they rapidly adapt to new situations. In artificial intelligence, autotelic agents, which are intrinsically motivated to represent and set their own goals, exhibit promising skill adaptation capabilities. However, these capabilities are highly constrained by their policy and goal space representations. In this paper, we propose to investigate the impact of these representations on the learning capabilities of autotelic agents. We study different implementations of autotelic agents using four types of Graph Neural Networks policy representations and two types of goal spaces, either geometric or predicate-based. We show that combining object-centered architectures that are expressive enough with semantic relational goals enables an efficient transfer between skills and promotes behavioral diversity. We also release our graph-based implementations to encourage further research in this direction.
• Abstract（参考訳）: 人間はオープンエンドの世界に住んでいて、新しい課題に無限に直面しているが、次の課題に直面するたびにスクラッチから学ぶ必要はない。 むしろ、彼らはいくつかの学習されたスキルにアクセスでき、新しい状況に迅速に適応する。 人工知能では、本来の目的を表現し、設定するために動機づけられたオートテリックエージェントは、有望なスキル適応能力を示す。 しかし、これらの能力は政策や目標空間の表現によって非常に制約されている。 本稿では,これらの表現が自律エージェントの学習能力に与える影響について検討する。 本研究では,4種類のグラフニューラルネットワークのポリシー表現と,幾何学的あるいは述語的な2種類の目標空間を用いて,オートテリックエージェントの異なる実装について検討する。 セマンティックリレーショナルゴールと十分に表現可能なオブジェクト指向アーキテクチャを組み合わせることで,スキル間の効率的な伝達が可能になり,行動多様性が促進されることを示す。 グラフベースの実装もリリースし、この方向のさらなる研究を奨励しています。

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