論文の概要: Multiscale Causal Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02325v2
- Date: Mon, 3 Jun 2024 14:38:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 14:58:30.776115
- Title: Multiscale Causal Learning
- Title（参考訳）: マルチスケール因果学習
- Authors: Michael Timothy Bennett,
- Abstract要約: バイオインテリジェンスは人工知能(AI)よりもサンプリング効率が高い
弱政治最適化(WPO)により、より弱い政策を高レベルで合成できることを示す。
これは生物学、機械学習、AI安全性、哲学に影響を及ぼす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Biological intelligence is more sample-efficient than artificial intelligence (AI), learning from fewer examples. Here we answer why. Given data, there can be many policies which seem "correct" because they perfectly fit the data. However, only one correct policy could have actually caused the data. Sample-efficiency requires a means of discerning which. Previous work showed sample efficiency is maximised by weak-policy-optimisation (WPO); preferring policies that more weakly constrain what is considered to be correct, given finite resources. Biology's sample-efficiency demonstrates it is better at WPO. To understand how, we formalise the "multiscale-competency-architecture" (MCA) observed in biological systems, as a sequence of nested "agentic-abstraction-layers". We show that WPO at low levels enables synthesis of weaker policies at high. We call this "multiscale-causal-learning", and argue this is how we might construct more scale-able, sample-efficient and reliable AI. Furthermore, a sufficiently weak policy at low levels is a precondition of collective policy at higher levels. The higher level "identity" of the collective is lost if lower levels use an insufficiently weak policy (e.g. cells may become isolated from the collective informational structure and revert to primitive behaviour). This has implications for biology, machine learning, AI-safety, and philosophy.
- Abstract（参考訳）: 生物学的知能は、より少ない例から学ぶ人工知能(AI)よりもサンプリング効率が高い。
ここでは理由を答える。
データを考えると、データに完全に適合しているため、多くのポリシーが“正しい”ように思える。
しかし、実際にデータを発生させたのは、正しいポリシーの1つだけだった。
サンプル効率は、どれを識別する手段を必要とする。
以前の研究では、サンプル効率は弱政治最適化(WPO)によって最大化され、有限資源から見て、正しいと考えられるものをより弱く制限する政策が好まれていた。
生物学のサンプル効率は、WPOが優れていることを示している。
そこで我々は,生物系で観察される「マルチスケール・コンピテンシー・アーキテクチャ(MCA)」を,ネストした「老化促進層」の配列として定式化する。
低レベルのWPOは、より弱いポリシーを高いレベルで合成できることを示す。
私たちはこれを"マルチスケール因果学習(multiscale-causal-learning)"と呼び、これを、よりスケール可能でサンプル効率のよい、信頼性の高いAIを構築する方法として論じています。
さらに、低レベルの十分弱い政策は、より高いレベルの集団政策の前提条件である。
集団の「アイデンティティ」の上位レベルは、低レベルが不十分に弱いポリシーを使用すると失われる(例えば、g細胞は集団の情報構造から分離され、原始的な行動に戻る)。
これは生物学、機械学習、AI安全性、哲学に影響を及ぼす。
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