論文の概要: Meta-Referential Games to Learn Compositional Learning Behaviours

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08012v3
• Date: Sun, 22 Oct 2023 08:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 14:54:29.446133
• Title: Meta-Referential Games to Learn Compositional Learning Behaviours
• Title（参考訳）: 作曲学習行動学習のためのメタレファレンシャルゲーム
• Authors: Kevin Denamgana\"i, Sondess Missaoui, and James Alfred Walker
• Abstract要約: 構成学習行動(CLB)の学習における中心的な問題は、結合問題(BP)の解決である。 本稿では,BPのドメインに依存しないバージョンを解くことにより,CLBを提示するエージェントの能力を調べるベンチマークを提案する。 我々は、我々のベンチマークが魅力的な課題であることを示すベースラインの結果とエラー分析を提供し、研究コミュニティがより有能な人工エージェントを開発するよう促すことを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human beings use compositionality to generalise from past experiences to novel experiences. We assume a separation of our experiences into fundamental atomic components that can be recombined in novel ways to support our ability to engage with novel experiences. We frame this as the ability to learn to generalise compositionally, and we will refer to behaviours making use of this ability as compositional learning behaviours (CLBs). A central problem to learning CLBs is the resolution of a binding problem (BP). While it is another feat of intelligence that human beings perform with ease, it is not the case for state-of-the-art artificial agents. Thus, in order to build artificial agents able to collaborate with human beings, we propose to develop a novel benchmark to investigate agents' abilities to exhibit CLBs by solving a domain-agnostic version of the BP. We take inspiration from the language emergence and grounding framework of referential games and propose a meta-learning extension of referential games, entitled Meta-Referential Games, and use this framework to build our benchmark, the Symbolic Behaviour Benchmark (S2B). We provide baseline results and error analysis showing that our benchmark is a compelling challenge that we hope will spur the research community towards developing more capable artificial agents.
• Abstract（参考訳）: 人間は構成性を使って過去の経験から新しい経験へと一般化する。 我々は、経験を基本原子要素に分離し、新しい経験に携わる能力を支援するために、新しい方法で組み換えることができると仮定する。 我々は、これを作曲を一般化する能力として捉え、これを作曲学習行動(CLB)として活用する行動について述べる。 CLBの学習における中心的な問題は、結合問題(BP)の解決である。 人間は容易に行動できるという別の知能の偉業であるが、最先端の人工エージェントには当てはまらない。 そこで我々は,人間と協調できる人工エージェントを構築するために,BPのドメインに依存しないバージョンを解くことにより,CLBを展示するエージェントの能力を調べる新しいベンチマークを開発することを提案する。 我々は,参照ゲームの言語台頭と基盤フレームワークからインスピレーションを得て,メタ参照ゲーム(Meta-Referential Games)と題するメタラーニングゲームの拡張を提案し,このフレームワークを用いてベンチマーク,シンボリックビヘイビアベンチマーク(S2B)を構築した。 ベースラインの結果とエラー分析を提供し、ベンチマークが魅力的な課題であることを示し、研究コミュニティがより有能な人工エージェントを開発することを促すことを期待しています。

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