論文の概要: Five Properties of Specific Curiosity You Didn't Know Curious Machines
Should Have
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00187v1
- Date: Thu, 1 Dec 2022 00:18:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 15:12:49.712955
- Title: Five Properties of Specific Curiosity You Didn't Know Curious Machines
Should Have
- Title（参考訳）: 好奇心に満ちた機械の5つの特性
- Authors: Nadia M. Ady, Roshan Shariff, Johannes G\"unther, Patrick M. Pilarski
- Abstract要約: 我々は、動物と機械の好奇心の分野を包括的に多分野的に調査する。
我々は、特定の好奇心の最も重要な特性の5つのうちの1つと考えるものを紹介し、定義する。
概念強化学習エージェントにおいて,これらの特性をどのように組み合わせて実装するかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.266866385061999
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Curiosity for machine agents has been a focus of lively research activity.
The study of human and animal curiosity, particularly specific curiosity, has
unearthed several properties that would offer important benefits for machine
learners, but that have not yet been well-explored in machine intelligence. In
this work, we conduct a comprehensive, multidisciplinary survey of the field of
animal and machine curiosity. As a principal contribution of this work, we use
this survey as a foundation to introduce and define what we consider to be five
of the most important properties of specific curiosity: 1) directedness towards
inostensible referents, 2) cessation when satisfied, 3) voluntary exposure, 4)
transience, and 5) coherent long-term learning. As a second main contribution
of this work, we show how these properties may be implemented together in a
proof-of-concept reinforcement learning agent: we demonstrate how the
properties manifest in the behaviour of this agent in a simple non-episodic
grid-world environment that includes curiosity-inducing locations and induced
targets of curiosity. As we would hope, our example of a computational specific
curiosity agent exhibits short-term directed behaviour while updating long-term
preferences to adaptively seek out curiosity-inducing situations. This work,
therefore, presents a landmark synthesis and translation of specific curiosity
to the domain of machine learning and reinforcement learning and provides a
novel view into how specific curiosity operates and in the future might be
integrated into the behaviour of goal-seeking, decision-making computational
agents in complex environments.
- Abstract（参考訳）: 機械エージェントの好奇心は、活発な研究活動の焦点となっている。
人間と動物の好奇心、特に特定の好奇心の研究は、機械学習者にとって重要な利益をもたらすいくつかの特性を発掘してきたが、マシンインテリジェンスではまだよく研究されていない。
本研究では,動物と機械の好奇心の分野を包括的に多分野的に調査する。
この研究の主な貢献として、我々はこの調査を基礎として、特定の好奇心の最も重要な5つの特性について紹介し、定義します。
1) 目立たない参照者に対する指示性
2 満足したときの停止
3)自発的曝露
4)不透明,及び
5)コヒーレントな長期学習。
本研究の2つ目の主な貢献として、これらの特性が概念強化学習エージェントにどのように組み合わされるかを示し、好奇心誘導位置と好奇心誘導目標を含む単純な非エポゾディックグリッドワールド環境において、このエージェントの挙動に現れる性質を実証する。
私たちが期待しているように、計算特異的好奇心エージェントの例は、好奇心を誘導する状況に適応するために、長期的な好奇心を更新しながら、短期的な指向行動を示す。
この研究は、機械学習と強化学習の領域において、特定の好奇心の目覚ましい合成と翻訳を示し、将来、複雑な環境におけるゴール探索、意思決定の計算エージェントの振る舞いに、特定の好奇心がどのように機能するかに関する新しい見解を提供する。
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