心智习惯：复用动作序列以实现高效规划
人工智能
2023-06-09 v1
摘要
当我们执行一系列动作时，其执行会变得更加流畅和精确。在此，我们考虑这样一种可能性：通过使搜索树的扩展聚焦于过去频繁使用的路径，并通过树中的多步跳跃将深层规划问题化简为浅层问题，已练习的动作序列也可用于使规划更快且更准确。为捕捉此类序列，我们采用一种灵活的贝叶斯动作分块机制，该机制发现并利用不同尺度上统计可靠的结构。由此产生较短或较长的例程，可嵌入到蒙特卡洛树搜索规划器中。我们借助一个以七巧板为原型的物理搭建任务展示了该方案的优势。
引用
@article{arxiv.2306.05298,
title = {Habits of Mind: Reusing Action Sequences for Efficient Planning},
author = {Noémi Éltető and Peter Dayan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.05298},
year = {2023}
}