論文の概要: Agent-centric learning: from external reward maximization to internal knowledge curation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22255v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 22:09:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.885226
• Title: Agent-centric learning: from external reward maximization to internal knowledge curation
• Title（参考訳）: エージェント中心学習:外部報酬最大化から内部知識キュレーションへ
• Authors: Hanqi Zhou, Fryderyk Mantiuk, David G. Nagy, Charley M. Wu,
• Abstract要約: 我々は,真にエージェント中心の学習パラダイムに向けた新たな視点である表現力化を提案する。 この目的は、エージェントが自身の知識構造を制御的に維持し、多様化する能力を測定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The pursuit of general intelligence has traditionally centered on external objectives: an agent's control over its environments or mastery of specific tasks. This external focus, however, can produce specialized agents that lack adaptability. We propose representational empowerment, a new perspective towards a truly agent-centric learning paradigm by moving the locus of control inward. This objective measures an agent's ability to controllably maintain and diversify its own knowledge structures. We posit that the capacity -- to shape one's own understanding -- is an element for achieving better ``preparedness'' distinct from direct environmental influence. Focusing on internal representations as the main substrate for computing empowerment offers a new lens through which to design adaptable intelligent systems.
• Abstract（参考訳）: 汎用知能の追求は伝統的に、エージェントが環境を制御したり、特定のタスクを熟達するといった、外部の目的に重点を置いてきた。 しかし、この外部焦点は適応性に欠ける特殊エージェントを生み出すことができる。 本稿では,制御の軌跡を内向きに移動させることにより,真にエージェント中心の学習パラダイムへの新たな視点である表現力化を提案する。 この目的は、エージェントが自身の知識構造を制御的に維持し、多様化する能力を測定することである。 我々は、自己の理解を形作る能力は、直接の環境影響と異なる「準備性」をより良く達成するための要素であると仮定する。 コンピュータエンパワーメントの主要な基盤として内部表現に焦点を当てることで、適応可能なインテリジェントなシステムを設計するための新しいレンズを提供する。

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