Fugu-MT 論文翻訳(概要): Theory of Mind as Intrinsic Motivation for Multi-Agent Reinforcement Learning

論文の概要: Theory of Mind as Intrinsic Motivation for Multi-Agent Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01158v1
Date: Mon, 3 Jul 2023 17:07:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-05 12:08:42.323953
Title: Theory of Mind as Intrinsic Motivation for Multi-Agent Reinforcement Learning
Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習における本質的動機づけとしての心の理論
Authors: Ini Oguntola, Joseph Campbell, Simon Stepputtis, Katia Sycara
Abstract要約: 本稿では,深いネットワークによってモデル化された政策の中で意味論的・人間解釈的信念を基礎づける手法を提案する。各エージェントが他のエージェントの信念を予測する能力は,マルチエージェント強化学習の本質的な報奨信号として利用できることを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.314466196448188
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The ability to model the mental states of others is crucial to human social intelligence, and can offer similar benefits to artificial agents with respect to the social dynamics induced in multi-agent settings. We present a method of grounding semantically meaningful, human-interpretable beliefs within policies modeled by deep networks. We then consider the task of 2nd-order belief prediction. We propose that ability of each agent to predict the beliefs of the other agents can be used as an intrinsic reward signal for multi-agent reinforcement learning. Finally, we present preliminary empirical results in a mixed cooperative-competitive environment.
Abstract（参考訳）: 他者の精神状態をモデル化する能力は、人間の社会的知性にとって不可欠であり、マルチエージェント環境で引き起こされる社会的ダイナミクスに関して、人工エージェントにも同様の利点を提供することができる。本稿では,深いネットワークによってモデル化された政策の中で意味論的・人間解釈的信念を基礎づける手法を提案する。次に,2次信念予測の課題について考察する。各エージェントが他のエージェントの信念を予測する能力は,マルチエージェント強化学習の本質的な報奨信号として利用できることを提案する。最後に,複合協調競争環境における予備実験結果を示す。

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