論文の概要: Adversarial construction as a potential solution to the experiment design problem in large task spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03172v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 06:41:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.288844
• Title: Adversarial construction as a potential solution to the experiment design problem in large task spaces
• Title（参考訳）: 大規模タスク空間における実験設計問題の潜在的な解としての逆構成
• Authors: Prakhar Godara, Frederick Callaway, Marcelo G. Mattar,
• Abstract要約: タスク空間に埋め込まれた全てのタスクの統一モデルを開発することを目的としている。 タスクの空間は大きいので、空間全体の実験的探索は不可能である。 この結果から, 環境のランダムサンプリングにおいて, 対角構造が著しく優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite decades of work, we still lack a robust, task-general theory of human behavior even in the simplest domains. In this paper we tackle the generality problem head-on, by aiming to develop a unified model for all tasks embedded in a task-space. In particular we consider the space of binary sequence prediction tasks where the observations are generated by the space parameterized by hidden Markov models (HMM). As the space of tasks is large, experimental exploration of the entire space is infeasible. To solve this problem we propose the adversarial construction approach, which helps identify tasks that are most likely to elicit a qualitatively novel behavior. Our results suggest that adversarial construction significantly outperforms random sampling of environments and therefore could be used as a proxy for optimal experimental design in high-dimensional task spaces.
• Abstract（参考訳）: 何十年にもわたる努力にもかかわらず、私たちは最も単純な領域でさえ、人間の行動に関する堅牢で一般的な理論をいまだに欠いている。 本稿では,タスク空間に埋め込まれた全てのタスクの統一モデルを開発することを目的として,汎用性問題に正面から取り組む。 特に、隠れマルコフモデル(HMM)によってパラメータ化された空間によって観測が生成されるバイナリシーケンス予測タスクの空間を考える。 タスクの空間は大きいので、空間全体の実験的探索は不可能である。 この問題を解決するために,定性的に新規な動作を誘発する可能性が最も高いタスクを識別する逆構築手法を提案する。 この結果から,高次元タスク空間における最適設計のプロキシとして,環境のランダムサンプリングを著しく上回ることが示唆された。

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