論文の概要: Using Natural Language and Program Abstractions to Instill Human Inductive Biases in Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11558v1
• Date: Mon, 23 May 2022 18:17:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-29 10:01:23.193710
• Title: Using Natural Language and Program Abstractions to Instill Human Inductive Biases in Machines
• Title（参考訳）: 自然言語とプログラム抽象化を用いて機械に人間の帰納バイアスを注入する
• Authors: Sreejan Kumar, Carlos G. Correa, Ishita Dasgupta, Raja Marjieh, Michael Y. Hu, Robert D. Hawkins, Nathaniel D. Daw, Jonathan D. Cohen, Karthik Narasimhan, Thomas L. Griffiths
• Abstract要約: メタラーニングによって訓練されたエージェントは、人間とは全く異なる戦略をとる可能性がある。 これらのエージェントを自然言語のタスク記述から表現を予測し、そのようなタスクを生成するために誘導されるプログラムから学習することで、人間のような帰納的バイアスに導かれることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.79626958016208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Strong inductive biases are a key component of human intelligence, allowing people to quickly learn a variety of tasks. Although meta-learning has emerged as an approach for endowing neural networks with useful inductive biases, agents trained by meta-learning may acquire very different strategies from humans. We show that co-training these agents on predicting representations from natural language task descriptions and from programs induced to generate such tasks guides them toward human-like inductive biases. Human-generated language descriptions and program induction with library learning both result in more human-like behavior in downstream meta-reinforcement learning agents than less abstract controls (synthetic language descriptions, program induction without library learning), suggesting that the abstraction supported by these representations is key.
• Abstract（参考訳）: 強い帰納バイアスは人間の知性の重要な要素であり、様々なタスクを素早く学習することができる。 メタラーニングは、ニューラルネットワークに有用な誘導バイアスを与えるアプローチとして登場したが、メタラーニングによって訓練されたエージェントは、人間とは全く異なる戦略を取得する可能性がある。 これらのエージェントを自然言語のタスク記述から表現を予測し、そのようなタスクを生成するプログラムから学習することで、人間のような帰納的バイアスへと導くことを示す。 人為的な言語記述とライブラリ学習を伴うプログラム誘導は、抽象的な制御(合成言語記述、ライブラリ学習のないプログラムインダクション)よりも下流のメタ強化学習エージェントにおいて、より人間的な振る舞いをもたらす。

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