論文の概要: Goals as Reward-Producing Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13242v2
• Date: Thu, 30 May 2024 14:46:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:05:24.822260
• Title: Goals as Reward-Producing Programs
• Title（参考訳）: 逆転生産プログラムとしてのゴール
• Authors: Guy Davidson, Graham Todd, Julian Togelius, Todd M. Gureckis, Brenden M. Lake,
• Abstract要約: 本研究では,無限個の目標プログラム上での適合度関数を用いた目標生成モデルを構築した。 モデルの内部のフィットネススコアは、プレイしやすく、人間らしく評価されたゲームを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.264374079059719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: People are remarkably capable of generating their own goals, beginning with child's play and continuing into adulthood. Despite considerable empirical and computational work on goals and goal-oriented behavior, models are still far from capturing the richness of everyday human goals. Here, we bridge this gap by collecting a dataset of human-generated playful goals, modeling them as reward-producing programs, and generating novel human-like goals through program synthesis. Reward-producing programs capture the rich semantics of goals through symbolic operations that compose, add temporal constraints, and allow for program execution on behavioral traces to evaluate progress. To build a generative model of goals, we learn a fitness function over the infinite set of possible goal programs and sample novel goals with a quality-diversity algorithm. Human evaluators found that model-generated goals, when sampled from partitions of program space occupied by human examples, were indistinguishable from human-created games. We also discovered that our model's internal fitness scores predict games that are evaluated as more fun to play and more human-like.
• Abstract（参考訳）: 人々は、子供の遊びから始まり、成人し続けながら、驚くほど独自の目標を生み出すことができる。 目標と目標指向の行動に関する経験的および計算的な研究にもかかわらず、モデルは日々の人間の目標の豊かさを捉えるには程遠い。 ここでは,人為的な遊び目標のデータセットを収集し,それを報酬生成プログラムとしてモデル化し,プログラム合成を通じて新たな人間的な目標を生成することにより,このギャップを埋める。 リワード生成プログラムは、構成、時間的制約の追加、行動トレース上でプログラムの実行による進捗の評価を可能にする象徴的な操作を通じて、ゴールのリッチなセマンティクスをキャプチャする。 目標生成モデルを構築するために、可能なゴールプログラムの無限集合上の適合関数を学習し、品質多様性アルゴリズムを用いて新しいゴールをサンプリングする。 人間の評価者は、人間の例によって占有されるプログラム空間の分割からサンプルされたモデル生成目標が、人間が作成したゲームと区別できないことを発見した。 また、我々のモデルの内部のフィットネススコアは、プレイしやすく、人間らしく評価されたゲームを予測することもわかりました。

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