Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Hướng tới một phương pháp đo lường cho trí tuệ nhân tạo: Môi trường quy tắc ẩn và học tăng cường
Created by
Haebom
Tác giả
Christo Mathew, Wentian Wang, Jacob Feldman, Lazaros K. Gallos, Paul B. Kantor, Vladimir Menkov, Hao Wang
Phác thảo
Bài báo này nghiên cứu học tăng cường trong môi trường Trò chơi Luật Ẩn (GOHR). GOHR là một câu đố phức tạp, trong đó một tác nhân phải suy luận và thực thi các quy tắc ẩn để đặt các quân cờ vào các nhóm trên bàn cờ 6x6 để hoàn thành trò chơi. Chúng tôi khám phá hai chiến lược biểu diễn trạng thái—lấy đặc điểm làm trung tâm (FC) và lấy đối tượng làm trung tâm (OC)—và huấn luyện tác nhân bằng thuật toán A2C (lợi thế diễn viên-nhà phê bình) dựa trên bộ biến đổi. Tác nhân chỉ có các quan sát cục bộ và phải suy luận các quy tắc chi phối thông qua kinh nghiệm và học một chính sách tối ưu. Chúng tôi đánh giá mô hình trong nhiều bối cảnh thử nghiệm dựa trên luật và danh sách thử nghiệm, phân tích các hiệu ứng chuyển giao và tác động của các biểu diễn đến hiệu quả học tập.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh tính ứng dụng của các thuật toán học tăng cường dựa trên máy biến áp trong các môi trường giải đố phức tạp như GOHR.
◦
Bằng cách phân tích tác động của việc lựa chọn chiến lược đại diện nhà nước (FC so với OC) đối với hiệu quả học tập, chúng tôi cung cấp thông tin chi tiết về việc thiết kế các chiến lược đại diện nhà nước hiệu quả.
◦
Chúng tôi trình bày khả năng học tập của tác nhân thực hiện đồng thời suy luận quy tắc và học chính sách trong môi trường được quan sát một phần.
◦
Bằng cách phân tích các hiệu ứng học chuyển giao trên nhiều thiết lập thử nghiệm khác nhau, chúng tôi nâng cao hiểu biết về khả năng khái quát hóa của các tác nhân học tăng cường.
•
Limitations:
◦
Do tính phức tạp của môi trường GOHR, việc giải thích và phân tích quá trình học tập có thể trở nên khó khăn.
◦
Thiếu phân tích so sánh về hiệu suất của thuật toán A2C khi sử dụng với các thuật toán khác.
◦
Phạm vi thiết lập thử nghiệm có thể bị hạn chế và cần nghiên cứu thêm về nhiều môi trường và quy tắc đa dạng hơn.
◦
Cần có phân tích sâu hơn và cơ sở lý thuyết cho việc lựa chọn chiến lược đại diện cho nhà nước.
