論文の概要: Plan4MC: Skill Reinforcement Learning and Planning for Open-World Minecraft Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16563v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 09:45:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 15:17:42.564209
• Title: Plan4MC: Skill Reinforcement Learning and Planning for Open-World Minecraft Tasks
• Title（参考訳）: plan4mc: スキル強化学習とオープンワールドマインクラフトタスクの計画
• Authors: Haoqi Yuan, Chi Zhang, Hongcheng Wang, Feiyang Xie, Penglin Cai, Hao Dong, Zongqing Lu
• Abstract要約: Minecraftにおけるマルチタスクエージェントの構築について検討する。 タスクを分割して基本的なスキルを学習し、スキルを計画する。 本稿では,Minecraftにおける3種類の基礎スキルを提案し,本質的な報酬でRLを用いて,高い成功率で基礎スキルを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.814764036374925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study building a multi-task agent in Minecraft. Without human demonstrations, solving long-horizon tasks in this open-ended environment with reinforcement learning (RL) is extremely sample inefficient. To tackle the challenge, we decompose solving Minecraft tasks into learning basic skills and planning over the skills. We propose three types of fine-grained basic skills in Minecraft, and use RL with intrinsic rewards to accomplish basic skills with high success rates. For skill planning, we use Large Language Models to find the relationships between skills and build a skill graph in advance. When the agent is solving a task, our skill search algorithm walks on the skill graph and generates the proper skill plans for the agent. In experiments, our method accomplishes 24 diverse Minecraft tasks, where many tasks require sequentially executing for more than 10 skills. Our method outperforms baselines in most tasks by a large margin. The project's website and code can be found at https://sites.google.com/view/plan4mc.
• Abstract（参考訳）: 我々はminecraftでマルチタスクエージェントを構築することを学ぶ。 人間の実演がなければ、強化学習(RL)を用いたこのオープンエンド環境での長期的タスクの解決は極めて非効率である。 この課題に取り組むために、Minecraftのタスクを分解して基本的なスキルを学び、スキルを計画する。 本稿では,Minecraftにおける3種類の基礎スキルを提案し,本質的な報酬でRLを用いて,高い成功率で基礎スキルを実現する。 スキルプランニングには、大きな言語モデルを使用してスキル間の関係を見つけ、事前にスキルグラフを構築する。 エージェントがタスクを解くとき、スキル検索アルゴリズムはスキルグラフの上を歩き、エージェントの適切なスキルプランを生成する。 実験では、多数のタスクが10以上のスキルで順次実行する必要がある24の多様なminecraftタスクを実現する。 提案手法は,ほとんどのタスクにおけるベースラインを大きなマージンで上回っている。 プロジェクトのWebサイトとコードはhttps://sites.google.com/view/plan4mc.comにある。

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