論文の概要: Robust agents learn causal world models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10877v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 10:50:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 17:08:11.207871
• Title: Robust agents learn causal world models
• Title（参考訳）: ロバストエージェントは因果世界モデルを学ぶ
• Authors: Jonathan Richens, Tom Everitt
• Abstract要約: データ生成過程の因果関係を近似的に学習したと考えられる。 転帰学習や因果推論など,いくつかの研究領域において,この結果がもたらす意味について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.268090805595577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has long been hypothesised that causal reasoning plays a fundamental role in robust and general intelligence. However, it is not known if agents must learn causal models in order to generalise to new domains, or if other inductive biases are sufficient. We answer this question, showing that any agent capable of satisfying a regret bound under a large set of distributional shifts must have learned an approximate causal model of the data generating process, which converges to the true causal model for optimal agents. We discuss the implications of this result for several research areas including transfer learning and causal inference.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は強固で汎用的な知性において基本的な役割を担っていると長い間仮説されてきた。 しかし、エージェントが新しい領域に一般化するために因果モデルを学ぶ必要があるか、あるいは他の帰納バイアスが十分であるかどうかは不明である。 この問いに答え、分布シフトの大きな集合の下で束縛された後悔を満足できるエージェントは、最適なエージェントの真の因果モデルに収束するデータ生成プロセスの近似因果モデルを学ぶ必要があることを示した。 転校学習や因果推論など,いくつかの研究分野におけるこの結果の意義について考察する。

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