論文の概要: Abstract Interpretation for Generalized Heuristic Search in Model-Based Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02938v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 00:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:59:33.250055
• Title: Abstract Interpretation for Generalized Heuristic Search in Model-Based Planning
• Title（参考訳）: モデルベース計画における一般化ヒューリスティック探索の抽象解釈
• Authors: Tan Zhi-Xuan, Joshua B. Tenenbaum, Vikash K. Mansinghka
• Abstract要約: ドメイン・ジェネラル・モデル・ベース・プランナーは、しばしば記号的世界モデルの緩和を通じて探索を構築することによって一般性を導出する。 抽象解釈がこれらの抽象化の統一フレームワークとして機能し、よりリッチな世界モデルに探索の範囲を広げる方法について説明する。 また、これらは学習と統合することができ、エージェントは抽象的な情報を通じて、新しい世界のモデルで計画を開始することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.96320003643406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain-general model-based planners often derive their generality by constructing search heuristics through the relaxation or abstraction of symbolic world models. We illustrate how abstract interpretation can serve as a unifying framework for these abstraction-based heuristics, extending the reach of heuristic search to richer world models that make use of more complex datatypes and functions (e.g. sets, geometry), and even models with uncertainty and probabilistic effects. These heuristics can also be integrated with learning, allowing agents to jumpstart planning in novel world models via abstraction-derived information that is later refined by experience. This suggests that abstract interpretation can play a key role in building universal reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: ドメイン一般モデルに基づくプランナーはしばしば、シンボリックワールドモデルの緩和や抽象化を通じて探索ヒューリスティックを構築することによって、その汎用性を引き出す。 抽象的解釈がこれらの抽象的ヒューリスティックスの統一的枠組みとして機能し、より複雑なデータ型や関数(例えば集合、幾何学)、そして不確実性や確率論的効果を持つモデルまでヒューリスティックな探索の範囲を広げる方法について説明する。 これらのヒューリスティックは学習と統合することもでき、エージェントは後に経験によって洗練される抽象的な情報を通じて、新しい世界のモデルで計画を開始することができる。 これは抽象解釈が普遍的推論システムを構築する上で重要な役割を果たすことを示唆している。

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