論文の概要: Zero-shot cross-modal transfer of Reinforcement Learning policies through a Global Workspace

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04588v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 15:52:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:13.782692
• Title: Zero-shot cross-modal transfer of Reinforcement Learning policies through a Global Workspace
• Title（参考訳）: グローバルワークスペースによる強化学習政策のゼロショットクロスモーダル転送
• Authors: Léopold Maytié, Benjamin Devillers, Alexandre Arnold, Rufin VanRullen,
• Abstract要約: 筆者らは,2つの入力モダリティによって収集された環境情報を活用するために,「グローバルワークスペース」を訓練する。 2つの異なる環境とタスクにおいて、入力モダリティ間のゼロショット・クロスモーダル転送を行うモデルの能力を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.97217246897902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans perceive the world through multiple senses, enabling them to create a comprehensive representation of their surroundings and to generalize information across domains. For instance, when a textual description of a scene is given, humans can mentally visualize it. In fields like robotics and Reinforcement Learning (RL), agents can also access information about the environment through multiple sensors; yet redundancy and complementarity between sensors is difficult to exploit as a source of robustness (e.g. against sensor failure) or generalization (e.g. transfer across domains). Prior research demonstrated that a robust and flexible multimodal representation can be efficiently constructed based on the cognitive science notion of a 'Global Workspace': a unique representation trained to combine information across modalities, and to broadcast its signal back to each modality. Here, we explore whether such a brain-inspired multimodal representation could be advantageous for RL agents. First, we train a 'Global Workspace' to exploit information collected about the environment via two input modalities (a visual input, or an attribute vector representing the state of the agent and/or its environment). Then, we train a RL agent policy using this frozen Global Workspace. In two distinct environments and tasks, our results reveal the model's ability to perform zero-shot cross-modal transfer between input modalities, i.e. to apply to image inputs a policy previously trained on attribute vectors (and vice-versa), without additional training or fine-tuning. Variants and ablations of the full Global Workspace (including a CLIP-like multimodal representation trained via contrastive learning) did not display the same generalization abilities.
• Abstract（参考訳）: 人間は、複数の感覚を通して世界を知覚し、周囲を包括的に表現し、ドメイン間で情報を一般化することができる。 例えば、シーンのテキスト記述が与えられると、人間はそれを精神的に可視化することができる。 ロボット工学や強化学習(RL)のような分野では、エージェントは複数のセンサーを通して環境に関する情報にアクセスすることもできるが、センサー間の冗長性と相補性は、堅牢性(例えばセンサー障害)や一般化(ドメイン間の転送など)の源として利用することは困難である。 従来の研究では、「グローバルワークスペース」という認知科学的な概念に基づいて、堅牢で柔軟なマルチモーダル表現を効率的に構築できることが実証されていた。 本稿では,脳に触発されたマルチモーダル表現がRLエージェントに有利であるかどうかを考察する。 まず「グローバルワークスペース」を訓練し、2つの入力モダリティ(エージェントの状態を表す属性ベクトル、またはその環境を表す属性ベクトル)を介して環境について収集した情報を活用する。 そして、この凍結したGlobal Workspaceを使ってRLエージェントポリシーを訓練する。 2つの異なる環境とタスクにおいて、我々は、入力モード間のゼロショット・クロスモーダル転送、すなわち、以前属性ベクトル(およびバイスリバーサ)で訓練されたポリシーに、追加のトレーニングや微調整なしで適用できるモデルの有効性を明らかにした。 完全なグローバルワークスペース(対照的な学習によって訓練されたCLIPのようなマルチモーダル表現を含む)の変数と短縮は、同じ一般化能力を示しなかった。

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