KIX: A Knowledge and Interaction-Centric Metacognitive Framework for Task Generalization

要約

人々は、時間をかけて獲得した高度な知識を再利用および適用することで、新しい状況に適応する柔軟性と能力を備えて、さまざまなタスクを解決する一般的な知性行動を適切に示します。
しかし、人工エージェントはどちらかというとスペシャリストに近く、そのようなジェネラリスト的な行動が欠けています。
人工エージェントは、重要な構造化された知識表現を理解し、活用する必要があります。
我々は、メタ認知的一般化フレームワークであるKnowledge-Interaction-eXecution (KIX)を提示し、型空間を活用したオブジェクトとの相互作用が、伝達可能な相互作用の概念と一般化の学習を促進すると主張します。
これは知識を強化学習に統合する自然な方法であり、人工知能システムにおける自律的かつ汎用的な動作を実現する手段として機能することが期待されています。

要約(オリジナル)

People aptly exhibit general intelligence behaviors in solving a variety of tasks with flexibility and ability to adapt to novel situations by reusing and applying high-level knowledge acquired over time. But artificial agents are more like specialists, lacking such generalist behaviors. Artificial agents will require understanding and exploiting critical structured knowledge representations. We present a metacognitive generalization framework, Knowledge-Interaction-eXecution (KIX), and argue that interactions with objects leveraging type space facilitate the learning of transferable interaction concepts and generalization. It is a natural way of integrating knowledge into reinforcement learning and is promising to act as an enabler for autonomous and generalist behaviors in artificial intelligence systems.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google