Toward Design of Synthetic Active Inference Agents by Mere Mortals

要約

アクティブ推論エージェントの理論的特性は印象的ですが、エッジ デバイス上のハードウェアとソフトウェアで効果的なエージェントを実現するにはどうすればよいでしょうか?
エッジ デバイスの計算リソースは非常に限られているのに対し、ポリシー調査の計算負荷は指数関数的に爆発的に増加するため、これは興味深い問題です。
このペーパーでは、有能な非専門エンジニアが実用的なアクティブ推論エージェントを開発するのをサポートするソフトウェア ツールボックスに必要な機能について説明します。
TensorFlow が推進する深層学習テクノロジーのアプリケーションと同様の方法で、アクティブ推論エージェントの民主化を加速することを目的とした、進行中のツールボックスを紹介します。

要約(オリジナル)

The theoretical properties of active inference agents are impressive, but how do we realize effective agents in working hardware and software on edge devices? This is an interesting problem because the computational load for policy exploration explodes exponentially, while the computational resources are very limited for edge devices. In this paper, we discuss the necessary features for a software toolbox that supports a competent non-expert engineer to develop working active inference agents. We introduce a toolbox-in-progress that aims to accelerate the democratization of active inference agents in a similar way as TensorFlow propelled applications of deep learning technology.

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