論文の概要: Towards a Grounded Theory of Causation for Embodied AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13973v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 12:56:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 12:28:51.479310
• Title: Towards a Grounded Theory of Causation for Embodied AI
• Title（参考訳）: 具体化aiの基盤的因果理論に向けて
• Authors: Taco Cohen
• Abstract要約: 既存のフレームワークは、どの行動方針や状態空間の物理的変換を介入とみなすべきかを示すものではありません。 このフレームワークは、例えばポリシーを実行するエージェントによって誘導される状態空間の変換としてアクションを記述する。 これにより、マイクロ状態空間の変換とその抽象モデルの両方を均一に記述することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.259552039796027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There exist well-developed frameworks for causal modelling, but these require rather a lot of human domain expertise to define causal variables and perform interventions. In order to enable autonomous agents to learn abstract causal models through interactive experience, the existing theoretical foundations need to be extended and clarified. Existing frameworks give no guidance regarding variable choice / representation, and more importantly, give no indication as to which behaviour policies or physical transformations of state space shall count as interventions. The framework sketched in this paper describes actions as transformations of state space, for instance induced by an agent running a policy. This makes it possible to describe in a uniform way both transformations of the micro-state space and abstract models thereof, and say when the latter is veridical / grounded / natural. We then introduce (causal) variables, define a mechanism as an invariant predictor, and say when an action can be viewed as a ``surgical intervention'', thus bringing the objective of causal representation & intervention skill learning into clearer focus.
• Abstract（参考訳）: 因果モデリングのフレームワークは十分に開発されているが、因果変数を定義し介入を行うためには、人間ドメインの専門知識がかなり必要である。 対話的な経験を通じて抽象因果モデルを学習するためには、既存の理論基盤を拡張し、明確化する必要がある。 既存のフレームワークは、可変選択/表現に関するガイダンスを提供しておらず、さらに重要なことは、状態空間の振る舞いポリシーや物理的変換が介入として数えられるかを示すものではない。 このフレームワークは、例えばポリシーを実行するエージェントによって誘導される状態空間の変換としてアクションを記述する。 これにより、マイクロ状態空間の変換とその抽象モデルの両方を均一に記述することができ、後者が検証的/接地/自然であることを言う。 次に, (causal) 変数を導入し, 機構を不変予測器として定義し, 行動が'サージカル介入'と見なせる場合について述べることにより, 因果表現と介入スキル学習の目的をより明確にした。

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