David Abel, Michael Bowling, Andre Barreto, Will Dabney, Shi Dong, Steven Hansen, Anna Harutyunyan, Khimya Khetarpal, Clare Lyle, Razvan Pascanu, Georgios Piliouras, Doina Precup, Jonathan Richens, Mark Rowland, Tom Schaul, Satinder Singh
개요
본 논문은 인공지능과 인지과학에서 중요한 개념인 empowerment(능동성)을 보완하는 새로운 개념으로 plasticity(가소성)을 제시합니다. agent는 과거 관찰에 영향을 받고 미래 관찰에 영향을 미치는 실체로 정의되며, empowerment는 후자의 능력을 포착합니다. 본 논문은 전자 능력, 즉 agent가 관찰한 내용에 영향을 받는 정도를 정량화하는 새로운 척도로 plasticity를 제시하고, 새로운 정보이론적 양인 generalized directed information을 이용하여 정의합니다. 이는 Massey (1990)가 제시한 directed information의 일반화된 형태이며, plasticity가 empowerment의 반대 개념임을 밝히고, agent의 plasticity와 empowerment 사이의 긴장관계를 보여줍니다. 이는 agent 설계 시 두 특성 모두를 고려해야 함을 시사합니다. 결론적으로, plasticity, empowerment, 그리고 그들의 관계는 agency를 이해하는 데 필수적임을 제안합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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agent의 가소성(plasticity)이라는 새로운 개념을 제시하고, empowerment와의 관계를 밝힘으로써 agent의 행동을 더욱 포괄적으로 이해할 수 있는 토대를 마련했습니다.
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정보 이론적 접근을 통해 plasticity를 정량적으로 측정할 수 있는 방법을 제시했습니다.
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agent 설계 시 empowerment와 plasticity의 균형을 고려해야 함을 시사합니다.
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한계점:
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generalized directed information의 계산 복잡도에 대한 논의가 부족합니다.
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실제 시스템에 적용하여 plasticity와 empowerment의 관계를 검증한 실험 결과가 제시되지 않았습니다.
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plasticity와 empowerment의 균형을 어떻게 달성해야 하는지에 대한 구체적인 방법론이 제시되지 않았습니다.
