論文の概要: Option Discovery for Autonomous Generation of Symbolic Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01815v1
- Date: Fri, 3 Jun 2022 20:46:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-12 16:15:41.855677
- Title: Option Discovery for Autonomous Generation of Symbolic Knowledge
- Title（参考訳）: 記号知識の自律的生成のためのオプション発見
- Authors: Gabriele Sartor, Davide Zollo, Marta Cialdea Mayer, Angelo Oddi,
Riccardo Rasconi and Vieri Giuliano Santucci
- Abstract要約: 本稿では,実験シナリオを自律的に探索できる人工エージェントの開発の可能性を示す実証的研究を紹介する。
調査中、エージェントは事前に割り当てられた目標なしに環境と対話できる興味深い選択肢を発見して学習し、獲得した知識を抽象化して再利用することで、元投稿に割り当てられたタスクを解決できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1317409221921135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work we present an empirical study where we demonstrate the
possibility of developing an artificial agent that is capable to autonomously
explore an experimental scenario. During the exploration, the agent is able to
discover and learn interesting options allowing to interact with the
environment without any pre-assigned goal, then abstract and re-use the
acquired knowledge to solve possible tasks assigned ex-post. We test the system
in the so-called Treasure Game domain described in the recent literature and we
empirically demonstrate that the discovered options can be abstracted in an
probabilistic symbolic planning model (using the PPDDL language), which allowed
the agent to generate symbolic plans to achieve extrinsic goals.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,実験シナリオを自律的に探索できる人工エージェントの開発の可能性を示す実証的研究を紹介する。
調査中、エージェントは事前に割り当てられた目標なしに環境と対話できる興味深い選択肢を発見して学習し、獲得した知識を抽象化して再利用することで、元投稿に割り当てられたタスクを解決できる。
近年の文献で述べられているいわゆる宝ゲームドメインにおいて,本システムは実証的に検証され,発見された選択肢を確率的シンボリックプランニングモデル(PDDL言語を用いた)で抽象化し,エージェントが外在的目標を達成するためのシンボリックプランを生成することができることを示した。
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