論文の概要: Beyond Tasks: A Vision for Reproducing an Animal-like Behavioral Substrate Using Modern Robot Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33165v1
• Date: Sun, 27 Sep 2026 03:41:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 02:35:40.436187
• Title: Beyond Tasks: A Vision for Reproducing an Animal-like Behavioral Substrate Using Modern Robot Learning Techniques
• Title（参考訳）: タスクを超えて:現代ロボット学習技術を用いた動物のような行動基板の再生
• Abstract要約: 我々は,身体的,環境的,社会的要求の変化に応じて,位置,応答性,行動的整合性を維持する能力について検討する。 人工エージェントにおけるこのような能力を研究するための概念レンズとして, 倫理行動基質を提案する。 本研究では,人間中心環境における持続的相互作用と適応を研究するための有用な研究環境として,ロボット動物の仲間を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in robot learning have produced increasingly capable embodied agents. Yet comparatively less attention has been given to a more basic form of competence that animals exhibit continuously: the ability to remain situated, responsive, and behaviorally coherent as physical, environmental, and social demands change over time. We propose the ethological behavioral substrate as a conceptual lens for studying this form of competence in artificial agents. Rather than treating these behaviors that animals exhibit as a set of isolated skills, we argue that their continual coordination under competing demands constitutes an important and underexplored target for modern robot learning. We further propose robotic animal companions as a useful research setting for studying sustained interaction and adaptation in human-centered environments. Such systems provide an opportunity to investigate how social behavior, memory, and continual learning develop over long periods of interaction. This perspective motivates further investigation of how such persistent behavioral competence may complement higher-level capabilities in embodied agents.
• Abstract（参考訳）: ロボット学習の最近の進歩は、ますます有能なエンボディエージェントを生み出している。 しかし、動物が継続的に持つ、より基本的な能力には、比較的注意が向けられていない: 身体、環境、社会的要求が時とともに変化するにつれて、位置、応答性、行動的に一貫性が保たれる能力である。 人工エージェントにおけるこのような能力を研究するための概念レンズとして, 倫理行動基質を提案する。 動物が孤立したスキルの集合として示すこれらの行動を扱うのではなく、競合する要求の下での継続的な協調が、現代のロボット学習にとって重要かつ過小評価された目標である、と我々は主張する。 また,人間中心環境における持続的相互作用と適応を研究するための有用な研究環境として,ロボット動物の仲間を提案する。 このようなシステムは、社会的行動、記憶、継続的な学習が長期間にわたってどのように発展していくかを研究する機会を提供する。 この観点は、このような永続的な行動能力が、エンボディエージェントのより高い能力をどのように補完するかについて、さらなる研究を動機付けている。

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