論文の概要: Universal Agent Mixtures and the Geometry of Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06083v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 04:02:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 16:43:19.907444
• Title: Universal Agent Mixtures and the Geometry of Intelligence
• Title（参考訳）: ユニバーサルエージェントの混合と知能の幾何学
• Authors: Samuel Allen Alexander, David Quarel, Len Du, Marcus Hutter
• Abstract要約: 重み付き混合操作を導入することにより,理論的普遍エージェントの集合的知的挙動を検証した。 本研究では,RLエージェント・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス(RLエージェント・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス・インテリジェンス
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.770740044487317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by recent progress in multi-agent Reinforcement Learning (RL), in this work we examine the collective intelligent behaviour of theoretical universal agents by introducing a weighted mixture operation. Given a weighted set of agents, their weighted mixture is a new agent whose expected total reward in any environment is the corresponding weighted average of the original agents' expected total rewards in that environment. Thus, if RL agent intelligence is quantified in terms of performance across environments, the weighted mixture's intelligence is the weighted average of the original agents' intelligences. This operation enables various interesting new theorems that shed light on the geometry of RL agent intelligence, namely: results about symmetries, convex agent-sets, and local extrema. We also show that any RL agent intelligence measure based on average performance across environments, subject to certain weak technical conditions, is identical (up to a constant factor) to performance within a single environment dependent on said intelligence measure.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(RL)の最近の進歩に触発された本研究では,重み付け混合操作を導入することにより,理論的普遍エージェントの知的知的行動について検討する。 加重剤が与えられた場合、その加重混合物は、任意の環境において期待される総報酬が、その環境において期待される元のエージェントの総報酬の対応する重み付き平均である新しいエージェントである。 したがって、RLエージェントインテリジェンスを環境全体のパフォーマンスの観点から定量化すれば、重み付き混合のインテリジェンスは元のエージェントインテリジェンスの重み付き平均となる。 この操作は、rlエージェントインテリジェンスの幾何学、すなわち、対称性、凸エージェント集合、局所極値に関する結果に光を当てる、様々な興味深い新しい定理を可能にする。 また,環境全体の平均的性能に基づくrlエージェント知能指標は,特定の弱い技術的条件下では,その知性尺度に依存する1つの環境における性能と(一定の要因まで)同一であることを示した。

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