动作何时由内部引起?量化模拟智能体中导致动作的原因链
定量方法
2019-06-17 v2 神经元与认知
摘要
智能体的动作可受通过其从环境接收的输入而来的外部因素影响,也可受内部因素(如记忆或内在偏好)影响。智能体动作“由内部引起”而非被外部驱动的程度,应取决于其传感能力以及对记忆和情境依赖行为的环境需求。在此,我们使用配备小型自适应Markov脑(MB)的模拟智能体(“animats”)检验该假设,这些Markov脑在关于智能体传感能力与任务难度的变化条件下进化以解决感知分类任务。利用为识别并量化复杂网络中事件的实际原因(“什么导致什么?”)而开发的新型形式化方法,我们评估了animats动作的直接原因。此外,我们扩展该框架以追溯导致animat动作的原因链(“原因的原因”)随时间回溯,并比较不同任务条件下获得的时空因果历史。我们发现,量化animat动作由内部因素引起(而非通过其传感器被环境驱动)程度的度量,与其进化所适应的任务条件的定义性方面一致变化。
引用
@article{arxiv.1904.02995,
title = {When is an action caused from within? Quantifying the causal chain leading to actions in simulated agents},
author = {Bjørn Erik Juel and Renzo Comolatti and Giulio Tononi and Larissa Albantakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.02995},
year = {2019}
}
备注
Submitted and accepted to Alife 2019 conference. Revised version: edits include adding more references to relevant work and clarifying minor points in response to reviewers