Att lära sig navigera i komplexa miljöer med dynamiska element är en viktig milstolpe i utvecklingen av AI-agenter. I detta arbete formulerar vi navigationsfrågan som ett förstärkande inlärningsproblem och visar att dataeffektivitet och uppgiftsprestanda kan förbättras dramatiskt genom att förlita sig på ytterligare hjälpuppgifter som utnyttjar multimodala sensoriska ingångar. I synnerhet överväger vi att gemensamt lära sig det måldrivna förstärka lärandet problem med extra djup förutsägelse och slinga stängning klassificering uppgifter. Detta tillvägagångssätt kan lära sig att navigera från rå sensorisk ingång i komplicerade 3D labyrinter, närmar sig mänsklig nivå prestanda även under förhållanden där målet platsen ändras ofta. Vi ger detaljerad analys av agentens beteende 1, dess förmåga att lokalisera, och dess nätverk aktivitetsdynamik, visar att agenten implicit lär sig viktiga navigerings förmågor.
Man kan förbättra inlärningseffektiviteten och navigeringsprestandan genom att lägga till kompletterande mål, såsom lokala djupprognoser och klassificering av slinga.
Learning to Navigate in Complex Environments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}