論文の概要: Evaluating Diverse Knowledge Sources for Online One-shot Learning of Novel Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09554v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 21:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 13:12:45.921684
• Title: Evaluating Diverse Knowledge Sources for Online One-shot Learning of Novel Tasks
• Title（参考訳）: オンラインワンショット学習のための多様な知識ソースの評価
• Authors: James R. Kirk, Robert E. Wray, Peter Lindes, John E. Laird
• Abstract要約: 本研究では,シミュレーションされた家庭用移動ロボットにおいて,多様な知識源を生かして学習する上での課題と効果について検討する。 Soar認知アーキテクチャで開発されたエージェントは、以下のドメイン知識とタスク知識のソースを使用する。 我々は、正しいタスク知識、人的作業負荷、計算コストの学習の観点から、異なる組み合わせのパフォーマンスを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.021787236982658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Online autonomous agents are able to draw on a wide variety of potential sources of task knowledge; however current approaches invariably focus on only one or two. Here we investigate the challenges and impact of exploiting diverse knowledge sources to learn, in one-shot, new tasks for a simulated household mobile robot. The resulting agent, developed in the Soar cognitive architecture, uses the following sources of domain and task knowledge: interaction with the environment, task execution and planning knowledge, human natural language instruction, and responses retrieved from a large language model (GPT-3). We explore the distinct contributions of these knowledge sources and evaluate the performance of different combinations in terms of learning correct task knowledge, human workload, and computational costs. The results from combining all sources demonstrate that integration improves one-shot task learning overall in terms of computational costs and human workload.
• Abstract（参考訳）: オンラインの自律エージェントは、タスク知識の幅広い潜在的な源を引くことができるが、現在のアプローチでは、必ず1つか2つだけに焦点を当てている。 本稿では,家庭内移動ロボットをシミュレートする新たな課題として,多様な知識資源を活用して学習することの課題と影響について検討する。 soar cognitive architectureで開発されたエージェントは、環境とのインタラクション、タスクの実行と計画の知識、人間の自然言語命令、大きな言語モデル(gpt-3)から得られた応答など、ドメインとタスクの知識のソースを使用する。 我々はこれらの知識源の異なる貢献を探求し、正しいタスク知識、人的作業負荷、計算コストの学習の観点から異なる組み合わせのパフォーマンスを評価する。 すべてのソースを組み合わせることで、計算コストと人的ワークロードの観点から、統合が総合的にワンショットタスク学習を改善することが示される。

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