論文の概要: HAZARD Challenge: Embodied Decision Making in Dynamically Changing Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12975v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 18:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 14:48:05.640604
• Title: HAZARD Challenge: Embodied Decision Making in Dynamically Changing Environments
• Title（参考訳）: ハザードチャレンジ:動的変化環境における具体的意思決定
• Authors: Qinhong Zhou, Sunli Chen, Yisong Wang, Haozhe Xu, Weihua Du, Hongxin Zhang, Yilun Du, Joshua B. Tenenbaum, Chuang Gan
• Abstract要約: HAZARDは、火災、洪水、風などの3つの予期せぬ災害シナリオで構成されている。 このベンチマークにより、さまざまなパイプラインで自律エージェントの意思決定能力を評価することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.94020724735199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in high-fidelity virtual environments serve as one of the major driving forces for building intelligent embodied agents to perceive, reason and interact with the physical world. Typically, these environments remain unchanged unless agents interact with them. However, in real-world scenarios, agents might also face dynamically changing environments characterized by unexpected events and need to rapidly take action accordingly. To remedy this gap, we propose a new simulated embodied benchmark, called HAZARD, specifically designed to assess the decision-making abilities of embodied agents in dynamic situations. HAZARD consists of three unexpected disaster scenarios, including fire, flood, and wind, and specifically supports the utilization of large language models (LLMs) to assist common sense reasoning and decision-making. This benchmark enables us to evaluate autonomous agents' decision-making capabilities across various pipelines, including reinforcement learning (RL), rule-based, and search-based methods in dynamically changing environments. As a first step toward addressing this challenge using large language models, we further develop an LLM-based agent and perform an in-depth analysis of its promise and challenge of solving these challenging tasks. HAZARD is available at https://vis-www.cs.umass.edu/hazard/.
• Abstract（参考訳）: 高忠実な仮想環境の最近の進歩は、物理的世界に対する知覚、理性、相互作用のためのインテリジェントなエンボディエージェントを構築するための主要な推進力の1つである。 通常、これらの環境はエージェントがそれらと相互作用しない限り変わらない。 しかし、現実のシナリオでは、エージェントは予期せぬ出来事を特徴とする動的に変化する環境に直面し、それに応じて迅速に行動を起こす必要がある。 このギャップを補うために、我々はHAZARDと呼ばれる新しい擬似具体化ベンチマークを提案し、特に動的状況における具体化エージェントの意思決定能力を評価する。 HAZARDは、火災、洪水、風などの予期せぬ3つの災害シナリオで構成され、一般的な感覚推論や意思決定を支援するために、大規模言語モデル(LLM)の利用を特に支援している。 このベンチマークにより、動的に変化する環境において、強化学習(RL)、ルールベース、検索に基づく手法を含む、さまざまなパイプラインにわたる自律エージェントの意思決定能力を評価することができる。 大規模言語モデルを用いてこの問題に対処する第一歩として,さらにLLMベースのエージェントを開発し,これらの課題を解決するための目標と課題を詳細に分析する。 HAZARDはhttps://vis-www.cs.umass.edu/hazard/で入手できる。

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