論文の概要: Integrating cognitive map learning and active inference for planning in ambiguous environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08307v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 12:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 13:45:55.877193
• Title: Integrating cognitive map learning and active inference for planning in ambiguous environments
• Title（参考訳）: 曖昧な環境における認知地図学習とアクティブ推論の統合
• Authors: Toon Van de Maele, Bart Dhoedt, Tim Verbelen, Giovanni Pezzulo
• Abstract要約: 本研究では,不確実性下での計画を支援するアクティブ推論エージェント内での認知地図形成の統計モデルの統合を提案する。 具体的には,認知地図形成のクローン構造化認知グラフ(CSCG)モデルについて検討し,ナイーブなクローングラフエージェントとアクティブな推論駆動のクローングラフエージェントを比較した。 以上の結果から,両エージェントは単純なシナリオでは有効であるが,センサ観測が位置に関する曖昧な情報を提供する難易度の高いシナリオでは,アクティブ・推論・エージェントがより効果的であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.301959009586861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Living organisms need to acquire both cognitive maps for learning the structure of the world and planning mechanisms able to deal with the challenges of navigating ambiguous environments. Although significant progress has been made in each of these areas independently, the best way to integrate them is an open research question. In this paper, we propose the integration of a statistical model of cognitive map formation within an active inference agent that supports planning under uncertainty. Specifically, we examine the clone-structured cognitive graph (CSCG) model of cognitive map formation and compare a naive clone graph agent with an active inference-driven clone graph agent, in three spatial navigation scenarios. Our findings demonstrate that while both agents are effective in simple scenarios, the active inference agent is more effective when planning in challenging scenarios, in which sensory observations provide ambiguous information about location.
• Abstract（参考訳）: 生物は、世界の構造を学ぶための認知マップと、曖昧な環境をナビゲートする課題に対処できる計画メカニズムの両方を取得する必要がある。 これらの領域は独立して大きな進歩を遂げているが、これらを統合する最善の方法はオープンな研究課題である。 本稿では,不確実性下の計画を支援する能動推論エージェントにおける認知地図形成の統計的モデルの統合を提案する。 具体的には,3つの空間的ナビゲーションシナリオにおいて,認知地図形成のクローン構造認知グラフ(cscg)モデルを調べ,ナイーブクローングラフエージェントとアクティブ推論駆動クローングラフエージェントを比較した。 以上の結果から,両エージェントは単純なシナリオでは有効であるが,行動的推論エージェントは難易度の高いシナリオではより効果的であり,感覚観察は位置に関するあいまいな情報を提供する。

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