論文の概要: Read and Reap the Rewards: Learning to Play Atari with the Help of Instruction Manuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04449v4
• Date: Sat, 20 Jul 2024 20:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 06:06:15.103199
• Title: Read and Reap the Rewards: Learning to Play Atari with the Help of Instruction Manuals
• Title（参考訳）: 報酬の読み書き:指導マニュアルの助けを借りてアタリを弾くことを学ぶ
• Authors: Yue Wu, Yewen Fan, Paul Pu Liang, Amos Azaria, Yuanzhi Li, Tom M. Mitchell,
• Abstract要約: Read and Rewardは、Atariゲーム開発者がリリースしたマニュアルを読むことで、Atariゲーム上のRLアルゴリズムを高速化する。 各種RLアルゴリズムは,設計支援による性能向上とトレーニング速度の向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.76245723797368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High sample complexity has long been a challenge for RL. On the other hand, humans learn to perform tasks not only from interaction or demonstrations, but also by reading unstructured text documents, e.g., instruction manuals. Instruction manuals and wiki pages are among the most abundant data that could inform agents of valuable features and policies or task-specific environmental dynamics and reward structures. Therefore, we hypothesize that the ability to utilize human-written instruction manuals to assist learning policies for specific tasks should lead to a more efficient and better-performing agent. We propose the Read and Reward framework. Read and Reward speeds up RL algorithms on Atari games by reading manuals released by the Atari game developers. Our framework consists of a QA Extraction module that extracts and summarizes relevant information from the manual and a Reasoning module that evaluates object-agent interactions based on information from the manual. An auxiliary reward is then provided to a standard A2C RL agent, when interaction is detected. Experimentally, various RL algorithms obtain significant improvement in performance and training speed when assisted by our design.
• Abstract（参考訳）: 高いサンプルの複雑さは、長い間RLにとって課題だった。 一方、人間は対話やデモンストレーションだけでなく、非構造化のテキスト文書、例えば指導マニュアルを読むことでタスクを実行することを学ぶ。 インストラクションマニュアルとwikiページは、貴重な特徴やポリシー、タスク固有の環境ダイナミクスや報酬構造をエージェントに知らせることのできる、最も豊富なデータである。 そこで本研究では,人手による指導マニュアルを活用すれば,特定のタスクの学習方針を支援する能力が,より効率的かつ優れたエージェントに繋がるのではないか,という仮説を立てる。 我々はRead and Rewardフレームワークを提案する。 Read and Rewardは、Atariゲーム開発者がリリースしたマニュアルを読むことで、Atariゲーム上のRLアルゴリズムを高速化する。 本フレームワークは,手動から関連情報を抽出・要約するQA抽出モジュールと,手動からの情報に基づいてオブジェクトとエージェントのインタラクションを評価するReasoningモジュールとから構成される。 そして、相互作用を検出すると、標準A2C RL剤に補助報酬が付与される。 実験により,RLアルゴリズムは設計支援時の性能と訓練速度を大幅に向上させることができた。

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