論文の概要: Disentangled Representations for Causal Cognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00744v1
- Date: Sun, 30 Jun 2024 16:10:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 01:47:18.197227
- Title: Disentangled Representations for Causal Cognition
- Title(参考訳): 因果認識のためのアンタングル表現
- Authors: Filippo Torresan, Manuel Baltieri,
- Abstract要約: 因果認知研究は、ヒトおよび非ヒト動物における因果学習と推論の主な特徴を記述している。
因果性に関する機械および強化学習研究は、因果的人工エージェントを設計するための具体的な試みである。
本研究では,これら2つの研究領域を結合し,因果認知のための統一的な枠組みを構築する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Complex adaptive agents consistently achieve their goals by solving problems that seem to require an understanding of causal information, information pertaining to the causal relationships that exist among elements of combined agent-environment systems. Causal cognition studies and describes the main characteristics of causal learning and reasoning in human and non-human animals, offering a conceptual framework to discuss cognitive performances based on the level of apparent causal understanding of a task. Despite the use of formal intervention-based models of causality, including causal Bayesian networks, psychological and behavioural research on causal cognition does not yet offer a computational account that operationalises how agents acquire a causal understanding of the world. Machine and reinforcement learning research on causality, especially involving disentanglement as a candidate process to build causal representations, represent on the one hand a concrete attempt at designing causal artificial agents that can shed light on the inner workings of natural causal cognition. In this work, we connect these two areas of research to build a unifying framework for causal cognition that will offer a computational perspective on studies of animal cognition, and provide insights in the development of new algorithms for causal reinforcement learning in AI.
- Abstract(参考訳): 複雑な適応エージェントは、統合エージェント環境システムの要素の間に存在する因果関係に関する情報である因果情報を理解する必要があると思われる問題を解くことで、その目標を一貫して達成する。
因果認知は、ヒトおよび非ヒト動物における因果学習と推論の主な特徴について研究し、課題の因果理解のレベルに基づいて認知的パフォーマンスを議論するための概念的枠組みを提供する。
因果ベイズネットワークを含む公式な介入に基づく因果関係モデルが使用されているにもかかわらず、因果認識に関する心理学的・行動的研究は、エージェントが世界の因果的理解をどのように獲得するかを演算する計算的説明を提供していない。
因果性に関する機械および強化学習研究、特に因果性表現を構築するための候補過程としての絡み合いに関する研究は、一方的に、因果性認知の内部の働きに光を当てることができる因果性人工エージェントを設計するための具体的な試みである。
本研究では,これら2つの研究領域を結合して,動物認知研究の計算的視点を提供する因果認知統合フレームワークを構築し,AIにおける因果強化学習のための新しいアルゴリズムの開発に関する洞察を提供する。
関連論文リスト
- The Odyssey of Commonsense Causality: From Foundational Benchmarks to Cutting-Edge Reasoning [70.16523526957162]
常識の因果関係を理解することは、人々が現実世界の原理をよりよく理解するのに役立ちます。
その重要性にもかかわらず、このトピックの体系的な探索は特に欠落している。
本研究の目的は、体系的な概要の提供、最近の進歩に関する学者の更新、初心者のための実践的なガイドを提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T16:30:50Z) - The Essential Role of Causality in Foundation World Models for Embodied AI [102.75402420915965]
身体的なAIエージェントは、さまざまな現実世界環境で新しいタスクを実行する能力を必要とします。
現在の基礎モデルは物理的相互作用を正確にモデル化することができないため、Embodied AIには不十分である。
因果関係の研究は、検証世界モデルの構築に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T17:15:33Z) - Fundamental Properties of Causal Entropy and Information Gain [0.22252684361733285]
最近の進歩は、構造因果モデル(SCM)による因果制御の定量化を可能にする
因果的エントロピーと因果的情報ゲインと名付けられた尺度は、因果性が重要な役割を果たす機械学習タスクに対する既存の情報理論的アプローチの限界に対処することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T11:55:57Z) - Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey on Causal Emergence
and Related Quantitative Studies [12.78006421209864]
因果発生理論は出現を定量化するために因果関係の尺度を用いる。
因果の出現を定量化し、データを識別する。
因果表現学習,因果モデル抽象化,世界モデルに基づく強化学習によって,因果表現の出現を識別するアーキテクチャが共有されることを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T04:20:46Z) - Causal reasoning in typical computer vision tasks [11.95181390654463]
因果理論は、データバイアスの影響を受けない本質的な因果構造をモデル化し、突発的な相関を避けるのに有効である。
本稿では,一般的な視覚・視覚言語タスクにおける既存の因果的手法(セグメンテーション,オブジェクト検出,画像キャプションなど)を包括的にレビューすることを目的とする。
今後のロードマップも提案され、因果論の開発と他の複雑なシーンやシステムへの応用が促進される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T07:01:57Z) - Causal Deep Learning [77.49632479298745]
因果性は、現実世界の問題を解決する方法を変える可能性がある。
しかし因果関係は、実際にテストできない重要な仮定を必要とすることが多い。
我々は、因果性に関する新しい考え方を提案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T19:19:18Z) - Application of Causal Inference to Analytical Customer Relationship
Management in Banking and Insurance [6.228766191647919]
統計学において、因果関係は長年研究され、応用されてきたが、人工知能(AI)についてはあまり詳細には研究されていない。
本研究では、分析的顧客関係管理問題を解決するための説明可能性を提供するために、因果推論の原則を適用した。
ローンのデフォルト、保険詐欺検出、クレジットカード詐欺検出データセットの良質な対策が作成された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T05:57:58Z) - Systematic Evaluation of Causal Discovery in Visual Model Based
Reinforcement Learning [76.00395335702572]
AIと因果関係の中心的な目標は、抽象表現と因果構造を共同で発見することである。
因果誘導を研究するための既存の環境は、複雑なタスク固有の因果グラフを持つため、この目的には適していない。
本研究の目的は,高次変数の学習表現と因果構造の研究を促進することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-02T05:44:56Z) - ACRE: Abstract Causal REasoning Beyond Covariation [90.99059920286484]
因果誘導における現在の視覚システムの系統的評価のための抽象因果分析データセットについて紹介する。
Blicket実験における因果発見の研究の流れに触発され、独立シナリオと介入シナリオのいずれにおいても、以下の4種類の質問で視覚的推論システムに問い合わせる。
純粋なニューラルモデルは確率レベルのパフォーマンスの下で連想戦略に向かう傾向があるのに対し、ニューロシンボリックな組み合わせは後方ブロッキングの推論に苦しむ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T02:42:38Z) - Towards Causal Representation Learning [96.110881654479]
機械学習とグラフィカル因果関係の2つの分野が生まれ、別々に発展した。
現在、他分野の進歩の恩恵を受けるために、クロスポリン化と両方の分野への関心が高まっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T15:26:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。