Qualitative Event Perception: Leveraging Spatiotemporal Episodic Memory for Learning Combat in a Strategy Game

要約

イベント認識とは、連続的な経験を意味のある個別のイベントに分割する人々の能力を指します。
私たちは、朝のコーヒーを飲み終えること、芝刈りをすること、仕事を辞めることなどを、時間と空間の中で局所化された特異な出来事として話します。
この研究では、時空間表現を使用して連続的な経験を構造化されたエピソードに自動的にセグメント化する方法と、これらの記述を類似学習にどのように使用できるかを分析します。
これらの表現はヘイズの歴史の概念に基づいており、質的エピソード記憶に関する既存の研究に基づいています。
私たちのエージェントは、戦略ゲームにおける軍事戦闘のイベント説明を自動的に生成し、この経験から学習することでゲームプレイを改善します。
エピソードは世界の変化する特性に基づいてセグメント化されており、エピソードは有用な時空間粒度でイベントの説明を捕捉するため、学習を促進するという証拠を示しています。
これは、ゲーム内でのエージェントのパフォーマンスを通じて評価されます。
また、エピソードの空間的広がりの認識が、エピソードの時間的持続時間と発生する全体的な症例数の両方に影響を与えるという経験的証拠も示します。

要約(オリジナル)

Event perception refers to people’s ability to carve up continuous experience into meaningful discrete events. We speak of finishing our morning coffee, mowing the lawn, leaving work, etc. as singular occurrences that are localized in time and space. In this work, we analyze how spatiotemporal representations can be used to automatically segment continuous experience into structured episodes, and how these descriptions can be used for analogical learning. These representations are based on Hayes’ notion of histories and build upon existing work on qualitative episodic memory. Our agent automatically generates event descriptions of military battles in a strategy game and improves its gameplay by learning from this experience. Episodes are segmented based on changing properties in the world and we show evidence that they facilitate learning because they capture event descriptions at a useful spatiotemporal grain size. This is evaluated through our agent’s performance in the game. We also show empirical evidence that the perception of spatial extent of episodes affects both their temporal duration as well as the number of overall cases generated.

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