論文の概要: Agency Is Frame-Dependent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04403v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 08:34:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:47.815794
• Title: Agency Is Frame-Dependent
• Title（参考訳）: Agencyはフレーム依存である
• Authors: David Abel, André Barreto, Michael Bowling, Will Dabney, Shi Dong, Steven Hansen, Anna Harutyunyan, Khimya Khetarpal, Clare Lyle, Razvan Pascanu, Georgios Piliouras, Doina Precup, Jonathan Richens, Mark Rowland, Tom Schaul, Satinder Singh,
• Abstract要約: エージェンシーは、目標に向かって成果を操縦するシステムの能力である。 私たちは、エージェンシーは基本的にフレーム依存であると主張している。 我々はあらゆる基礎科学がフレーム依存を必要とすると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.91580596320331
• License:
• Abstract: Agency is a system's capacity to steer outcomes toward a goal, and is a central topic of study across biology, philosophy, cognitive science, and artificial intelligence. Determining if a system exhibits agency is a notoriously difficult question: Dennett (1989), for instance, highlights the puzzle of determining which principles can decide whether a rock, a thermostat, or a robot each possess agency. We here address this puzzle from the viewpoint of reinforcement learning by arguing that agency is fundamentally frame-dependent: Any measurement of a system's agency must be made relative to a reference frame. We support this claim by presenting a philosophical argument that each of the essential properties of agency proposed by Barandiaran et al. (2009) and Moreno (2018) are themselves frame-dependent. We conclude that any basic science of agency requires frame-dependence, and discuss the implications of this claim for reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: エージェンシーは、目標に向かって成果を操縦するシステムの能力であり、生物学、哲学、認知科学、人工知能にまたがる研究の中心的なトピックである。 例えば、Dennett (1989)は、岩、サーモスタット、あるいはそれぞれがエージェンシーを持つロボットを決定できる原理を決定するパズルを強調している。 ここでは、このパズルを強化学習の観点から、エージェンシーは基本的にフレーム依存であると主張する: システムエージェンシーの測定は、参照フレームに対して行う必要がある。 我々は、Barandiaran et al (2009) と Moreno (2018) によって提案されたエージェンシーの本質的性質は、それぞれフレーム依存である、という哲学的論証を提示して、この主張を支持する。 我々は,いかなる基礎科学もフレーム依存を必要としていると結論し,この主張が強化学習に与える影響について論じる。

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