論文の概要: I-PHYRE: Interactive Physical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03009v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 19:01:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 17:40:01.867593
• Title: I-PHYRE: Interactive Physical Reasoning
• Title（参考訳）: I-PHYRE:インタラクティブ物理推論
• Authors: Shiqian Li, Kewen Wu, Chi Zhang, Yixin Zhu
• Abstract要約: I-PHYREは、エージェントに直感的な物理的推論、多段階計画、その場介入を同時に提示するフレームワークである。 4つのゲーム分割を定式化し、エージェントの学習と対話的物理的推論の基本原理の一般化を精査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.333916608307188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current evaluation protocols predominantly assess physical reasoning in stationary scenes, creating a gap in evaluating agents' abilities to interact with dynamic events. While contemporary methods allow agents to modify initial scene configurations and observe consequences, they lack the capability to interact with events in real time. To address this, we introduce I-PHYRE, a framework that challenges agents to simultaneously exhibit intuitive physical reasoning, multi-step planning, and in-situ intervention. Here, intuitive physical reasoning refers to a quick, approximate understanding of physics to address complex problems; multi-step denotes the need for extensive sequence planning in I-PHYRE, considering each intervention can significantly alter subsequent choices; and in-situ implies the necessity for timely object manipulation within a scene, where minor timing deviations can result in task failure. We formulate four game splits to scrutinize agents' learning and generalization of essential principles of interactive physical reasoning, fostering learning through interaction with representative scenarios. Our exploration involves three planning strategies and examines several supervised and reinforcement agents' zero-shot generalization proficiency on I-PHYRE. The outcomes highlight a notable gap between existing learning algorithms and human performance, emphasizing the imperative for more research in enhancing agents with interactive physical reasoning capabilities. The environment and baselines will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 現在の評価プロトコルは静的なシーンにおける物理的推論を主に評価しており、動的事象と相互作用するエージェントの能力評価のギャップを生んでいる。 現代の手法では、エージェントは初期シーンの設定を変更して結果を見ることができるが、リアルタイムでイベントと対話する能力は欠如している。 そこで本研究では,エージェントが直感的な理屈,多段階計画,その場介入を同時に提示するフレームワークであるi-phyreを紹介する。 ここでは、直感的な物理的推論は、複雑な問題に対処する物理の素早い近似的な理解を意味し、多段階は、I-PHYREにおける広範囲なシーケンス計画の必要性を示し、それぞれの介入がその後の選択を著しく変更可能であること、その場では、微妙なタイミング偏差がタスクの失敗をもたらすシーン内での時間的オブジェクト操作の必要性を示唆している。 4つのゲーム分割を定式化し、エージェントの学習を精査し、対話的物理的推論の基本原則を一般化し、代表的なシナリオとの相互作用を通じて学習を育む。 本研究は,I-PHYREにおける監視・強化エージェントのゼロショット一般化能力について,3つの計画戦略について検討する。 その結果、既存の学習アルゴリズムと人間のパフォーマンスの顕著なギャップが浮き彫りになり、対話的な物理的推論能力を持つエージェントの強化に関するさらなる研究の要点が強調された。 環境とベースラインは公開される予定だ。

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