論文の概要: Extending Structural Causal Models for Autonomous Embodied Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01384v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 00:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 02:44:29.109813
• Title: Extending Structural Causal Models for Autonomous Embodied Systems
• Title（参考訳）: 自律型身体システムのための構造因果モデルの拡張
• Authors: Rhys Howard, Lars Kunze,
• Abstract要約: 我々は、自律的な実施システムと因果推論の分離を橋渡しすることを目指している。 まず、そのようなシステムにおける構造因果モデルの統合を制限した課題を特定する。 これらの課題に対処するために、構造因果モデルフォーマリズムに対する理論的拡張をいくつか導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.309950889075669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we aim to bridge the divide between autonomous embodied systems and causal reasoning. Autonomous embodied systems have come to increasingly interact with humans, and in many cases may pose risks to the physical or mental well-being of those they interact with. Meanwhile causal models, despite their inherent transparency and ability to offer contrastive explanations, have found limited usage within such systems. As such, we first identify the challenges that have limited the integration of structural causal models within autonomous embodied systems. We then introduce a number of theoretical extensions to the structural causal model formalism in order to tackle these challenges. This augments these models to possess greater levels of modularisation and encapsulation, as well presenting a constant space temporal causal model representation. While not an extension itself, we also prove through the extensions we have introduced that dynamically mutable sets can be captured within structural causal models while maintaining a form of causal stationarity. Finally we introduce two case study architectures demonstrating the application of these extensions along with a discussion of where these extensions could be utilised in future work.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,自律型実施システムと因果推論の分離を橋渡しすることを目的としている。 自律的な体操システムは、ますます人間と相互作用し始めており、多くの場合、それらと相互作用する人々の身体的または精神的な健康にリスクをもたらす可能性がある。 一方、因果的モデルは、本質的に透明性と対照的な説明を提供する能力があるにもかかわらず、そのようなシステム内での使用は限られている。 そこで,我々はまず,自律型実施システムにおける構造因果モデルの統合を制限した課題を特定する。 次に、これらの課題に取り組むために、構造因果モデルフォーマリズムに対する理論的拡張をいくつか導入する。 これにより、これらのモデルがより高度なモジュール化とカプセル化を持つように拡張され、一定の空間時間因果モデル表現が提示される。 拡張そのものではないが、私たちが導入した拡張を通して、動的に変更可能な集合が、因果定常性の形式を維持しながら構造因果モデル内で捕捉できることが証明されている。 最後に、これらの拡張の応用を実証する2つのケーススタディアーキテクチャを紹介します。

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