Psychlab：面向深度强化学习智能体的心理学实验室
人工智能
2018-02-06 v2 神经与进化计算
神经元与认知
摘要
Psychlab 是位于 DeepMind Lab（Beattie 等，2016）第一人称 3D 游戏世界中的模拟心理学实验室。Psychlab 实现了经典实验室心理学实验，使其可同时用于人类与人工智能体。Psychlab 具有简单灵活的 API，使用户能轻松创建自己的任务。作为示例，我们发布了若干经典实验范式（包括视觉搜索、变化检测、随机点运动辨别与多目标追踪）的 Psychlab 实现。我们还贡献了一项针对特定最先进深度强化学习智能体 UNREAL（Jaderberg 等，2016）的视觉心理物理学研究。该研究发现一个令人惊讶的结论：UNREAL 对较大目标刺激的学习快于对较小刺激的学习。进而，该洞见促成了一种简单中央凹视觉模型的特定改进，其显著提升了 UNREAL 在 Psychlab 任务及标准 DeepMind Lab 任务上的表现。通过开源 Psychlab，我们希望推动一系列未来此类研究，同时推进深度强化学习并改善其与认知科学的联系。
引用
@article{arxiv.1801.08116,
title = {Psychlab: A Psychology Laboratory for Deep Reinforcement Learning Agents},
author = {Joel Z. Leibo and Cyprien de Masson d'Autume and Daniel Zoran and David Amos and Charles Beattie and Keith Anderson and Antonio García Castañeda and Manuel Sanchez and Simon Green and Audrunas Gruslys and Shane Legg and Demis Hassabis and Matthew M. Botvinick},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.08116},
year = {2018}
}
备注
28 pages, 11 figures