論文の概要: Dynamic planning in hierarchical active inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11658v3
• Date: Tue, 12 Nov 2024 15:03:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:53.612795
• Title: Dynamic planning in hierarchical active inference
• Title（参考訳）: 階層型アクティブ推論における動的計画法
• Authors: Matteo Priorelli, Ivilin Peev Stoianov,
• Abstract要約: 人間の脳が認知決定に関連する運動軌跡を推論し、導入する能力について述べる。 本研究では,アクティブ推論における動的計画の話題に焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: By dynamic planning, we refer to the ability of the human brain to infer and impose motor trajectories related to cognitive decisions. A recent paradigm, active inference, brings fundamental insights into the adaptation of biological organisms, constantly striving to minimize prediction errors to restrict themselves to life-compatible states. Over the past years, many studies have shown how human and animal behaviors could be explained in terms of active inference - either as discrete decision-making or continuous motor control - inspiring innovative solutions in robotics and artificial intelligence. Still, the literature lacks a comprehensive outlook on effectively planning realistic actions in changing environments. Setting ourselves the goal of modeling complex tasks such as tool use, we delve into the topic of dynamic planning in active inference, keeping in mind two crucial aspects of biological behavior: the capacity to understand and exploit affordances for object manipulation, and to learn the hierarchical interactions between the self and the environment, including other agents. We start from a simple unit and gradually describe more advanced structures, comparing recently proposed design choices and providing basic examples. This study distances itself from traditional views centered on neural networks and reinforcement learning, and points toward a yet unexplored direction in active inference: hybrid representations in hierarchical models.
• Abstract（参考訳）: 動的計画法では、人間の脳が認知決定に関連する運動軌跡を推論し、導入する能力について言及する。 最近のパラダイムであるアクティブ推論は、生物の適応に関する基本的な洞察をもたらし、予測エラーを最小限に抑え、生命と互換性のある状態に制限しようと努力している。 過去数年間、多くの研究が、ロボット工学と人工知能における革新的なソリューションを創り出すために、人間と動物の行動が、離散的な意思決定または連続的なモーター制御として、アクティブな推論によってどのように説明できるかを示してきた。 それでも、この文献は環境の変化における現実的な行動を効果的に計画する包括的な見通しを欠いている。 ツールの使用のような複雑なタスクをモデリングすることの目標を自ら設定し、アクティブな推論における動的計画のトピックを掘り下げ、生物学的行動の2つの重要な側面を念頭に置き、オブジェクト操作の余裕を理解し、活用する能力、そして、他のエージェントを含む自己と環境の間の階層的な相互作用を学ぶ能力について検討する。 簡単なユニットから始めて、より高度な構造を徐々に記述し、最近提案された設計選択を比較し、基本的な例を提供する。 この研究は、ニューラルネットワークや強化学習を中心とした従来の見解とは距離を置いている。

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