論文の概要: Leveraging Knowledge Graph-Based Human-Like Memory Systems to Solve Partially Observable Markov Decision Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05861v2
• Date: Sun, 18 Aug 2024 19:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 23:35:59.124954
• Title: Leveraging Knowledge Graph-Based Human-Like Memory Systems to Solve Partially Observable Markov Decision Processes
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づくヒューマンライクメモリシステムによる部分観測可能なマルコフ決定過程の解法
• Authors: Taewoon Kim, Vincent François-Lavet, Michael Cochez,
• Abstract要約: 我々は、部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を開発し、迷路をナビゲートしながら、エージェントが質問に答えなければならない。 環境は完全に知識グラフ(KG)に基づいており、隠れた状態は動的KGである。 私たちはエージェントを異なるメモリシステムで訓練し比較し、人間の脳が自身のメモリを管理する際にどのように機能するかを明らかにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.953497719634726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans observe only part of their environment at any moment but can still make complex, long-term decisions thanks to our long-term memory. To test how an AI can learn and utilize its long-term memory, we have developed a partially observable Markov decision processes (POMDP) environment, where the agent has to answer questions while navigating a maze. The environment is completely knowledge graph (KG) based, where the hidden states are dynamic KGs. A KG is both human- and machine-readable, making it easy to see what the agents remember and forget. We train and compare agents with different memory systems, to shed light on how human brains work when it comes to managing its own memory. By repurposing the given learning objective as learning a memory management policy, we were able to capture the most likely hidden state, which is not only interpretable but also reusable.
• Abstract（参考訳）: 人間はいつでも環境の一部だけを観察するが、私たちの長期記憶のおかげで、複雑な長期的な決定を下すことができる。 長期記憶の学習と利用をAIが行うかをテストするため、我々は部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)環境を開発し、エージェントは迷路をナビゲートしながら質問に答えなければならない。 環境は完全に知識グラフ(KG)に基づいており、隠れた状態は動的KGである。 KGは人間でも機械でも読みやすいので、エージェントが何を覚えて忘れているかを簡単に確認できる。 私たちはエージェントを異なるメモリシステムで訓練し比較し、人間の脳が自身のメモリを管理する際にどのように機能するかを明らかにします。 学習目標をメモリ管理ポリシの学習として再利用することで,解釈可能なだけでなく,再利用可能な,最も可能性の高い隠れ状態の取得が可能になった。

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