論文の概要: Symmetry-Breaking Augmentations for Ad Hoc Teamwork

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09984v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 14:49:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 15:26:13.211944
• Title: Symmetry-Breaking Augmentations for Ad Hoc Teamwork
• Title（参考訳）: アドホックチームワークのためのシンメトリーブレーキング強化
• Authors: Ravi Hammond, Dustin Craggs, Mingyu Guo, Jakob Foerster, Ian Reid
• Abstract要約: 多くのコラボレーティブな設定では、人工知能(AI)エージェントは未知または以前は観測されていなかった戦略を使用する新しいチームメイトに適応できなければならない。 我々は,SBA(Symsymmetric-breaking Augmentation)を導入し,SBA(Symsymmetric-Flipping Operation)を適用して,チームメイトの行動の多様性を高める。 実験的な2つの設定でこれを実証し,従来のアドホックチームワークによりカードゲーム「はなび」におけるアプローチが改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.014956508924842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In many collaborative settings, artificial intelligence (AI) agents must be able to adapt to new teammates that use unknown or previously unobserved strategies. While often simple for humans, this can be challenging for AI agents. For example, if an AI agent learns to drive alongside others (a training set) that only drive on one side of the road, it may struggle to adapt this experience to coordinate with drivers on the opposite side, even if their behaviours are simply flipped along the left-right symmetry. To address this we introduce symmetry-breaking augmentations (SBA), which increases diversity in the behaviour of training teammates by applying a symmetry-flipping operation. By learning a best-response to the augmented set of teammates, our agent is exposed to a wider range of behavioural conventions, improving performance when deployed with novel teammates. We demonstrate this experimentally in two settings, and show that our approach improves upon previous ad hoc teamwork results in the challenging card game Hanabi. We also propose a general metric for estimating symmetry-dependency amongst a given set of policies.
• Abstract（参考訳）: 多くのコラボレーティブな設定では、人工知能(AI)エージェントは未知または以前は観測されていなかった戦略を使用する新しいチームメイトに適応できなければならない。 人間には簡単なことも多いが、AIエージェントには難しい。 例えば、もしAIエージェントが、道の片側だけを運転する他の(トレーニングセット)と一緒に運転することを学ぶと、その振る舞いが単に左対称に沿って反転しているとしても、この体験を反対側のドライバーと調整するのに苦労するかもしれません。 これに対処するために、対称性破壊拡張 (sba) を導入し、対称性破壊操作を適用してチームメイトのトレーニング行動の多様性を高める。 強化されたチームメイトに対するベストレスポンスを学ぶことで、エージェントは幅広い行動規範に晒され、新しいチームメイトと一緒にデプロイする際のパフォーマンスが向上します。 実験的な2つの設定でこれを実証し,従来のアドホックチームワークによりカードゲーム「はなび」におけるアプローチが改善したことを示す。 また,与えられたポリシー群間の対称性依存性を推定するための一般的な指標を提案する。

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