Domänkunskap är avgörande för effektiv prestanda i autonoma kontrollsystem. Vanligtvis krävs mänsklig ansträngning för att koda denna kunskap till en kontrollalgoritm. I detta dokument presenterar vi en strategi för språkbaserad grundläggning som automatiskt tolkar text i samband med en komplex kontrollapplikation, som ett spel, och använder domänkunskap som hämtats från texten för att förbättra kontrollprestandan. Både textanalys och kontrollstrategier lärs ut gemensamt med hjälp av endast en återkopplingssignal som är inbyggd i applikationen. För att effektivt utnyttja textinformation extraherar vår metod automatiskt det textsegment som är mest relevant för det aktuella spelläget, och märker det med en uppgiftscentrerad grundstruktur. Denna märkta text används sedan för att föra fram en policy för urval av åtgärder för spelet och vägleda det mot lovande regioner inom åtgärdsområdet. Vi kodar vår modell för textanalys och spel i ett flerlagers neuralt nätverk, som representerar språkliga beslut via latenta variabler i de dolda lagren, och spel actionkvalitet via utdatalagret. Inom ramen för Monte-Carlo Search uppskattar vi modellparametrar med återkoppling från simulerade spel. Vi tillämpar vårt förhållningssätt till det komplexa strategispelet Civilization II med hjälp av den officiella spelmanualen som textguide. Våra resultat visar att en språkligt informerad spel-playing agent betydligt överträffar sin språk-unware motsvarighet, vilket ger en 34% absolut förbättring och vinna över 65% av spel när du spelar mot den inbyggda AI of Civilization.
REF införde en modell för att använda spelmanualer för att öka styrkan hos en dator som spelar strategispelen Civilization II.
Learning to Win by Reading Manuals in a Monte-Carlo Framework
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 43, pages 661-704, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}