論文の概要: Ask Before You Act: Generalising to Novel Environments by Asking Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04665v1
• Date: Sat, 10 Sep 2022 13:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 12:26:47.098321
• Title: Ask Before You Act: Generalising to Novel Environments by Asking Questions
• Title（参考訳）: 行動の前に聞く - 質問による新しい環境への一般化
• Authors: Ross Murphy, Sergey Mosesov, Javier Leguina Peral, Thymo ter Doest
• Abstract要約: 本稿では,RLエージェントが自然言語の質問を学習し,その環境を理解するためのツールとして活用する能力について検討する。 私たちは、このエージェントに"yes-no"質問を全知のOracleに尋ねる機能を提供することで、これを実現しています。 本研究では,質問できないベースラインエージェントと比較して,一般化性能が著しく向上するのを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving temporally-extended tasks is a challenge for most reinforcement learning (RL) algorithms [arXiv:1906.07343]. We investigate the ability of an RL agent to learn to ask natural language questions as a tool to understand its environment and achieve greater generalisation performance in novel, temporally-extended environments. We do this by endowing this agent with the ability of asking "yes-no" questions to an all-knowing Oracle. This allows the agent to obtain guidance regarding the task at hand, while limiting the access to new information. To study the emergence of such natural language questions in the context of temporally-extended tasks we first train our agent in a Mini-Grid environment. We then transfer the trained agent to a different, harder environment. We observe a significant increase in generalisation performance compared to a baseline agent unable to ask questions. Through grounding its understanding of natural language in its environment, the agent can reason about the dynamics of its environment to the point that it can ask new, relevant questions when deployed in a novel environment.
• Abstract（参考訳）: 時間拡張タスクを解くことは、ほとんどの強化学習(RL)アルゴリズム [arXiv:1906.07343] の課題である。 本稿では,自然言語質問を学習するrlエージェントの環境理解ツールとしての能力について検討し,新たな時間的拡張環境における一般化性能の向上について検討する。 私たちは、このエージェントに"yes-no"の質問を全知のオラクルに依頼することで、これを行います。 これによりエージェントは、新しい情報へのアクセスを制限しながら、手元のタスクに関するガイダンスを得ることができる。 時間的拡張タスクの文脈におけるこのような自然言語質問の出現を研究するために,まずミニグリッド環境でエージェントを訓練する。 そして、訓練されたエージェントを別のより難しい環境に移します。 質問できないベースラインエージェントと比較して,一般化性能は著しく向上している。 エージェントは、その環境における自然言語の理解を基盤として、その環境のダイナミクスを推論し、新しい環境に配備されたときに、新しい、関連する質問をすることができる。

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