Medan nuvarande djupinlärningssystem utmärker sig vid uppgifter som objektklassificering, språkbehandling och gameplay, få kan konstruera eller ändra ett komplext system som ett torn av block. Vi antar att det som dessa system saknar är en "relationell induktiv fördomsfull": en förmåga att resonera om interobject-relationer och göra val över en strukturerad beskrivning av en scen. För att testa denna hypotes, fokuserar vi på en uppgift som innebär limning par block tillsammans för att stabilisera ett torn, och kvantifiera hur väl människor utför. Vi introducerar sedan en djupt förstärkande inlärningsagent som använder objekt-och relationscentrerad scen och politiska representationer och tillämpar den på uppgiften. Våra resultat visar att dessa strukturerade representationer gör det möjligt för agenten att överträffa både människor och mer naiva tillvägagångssätt, vilket tyder på att relationella induktiva fördomar är en viktig komponent för att lösa strukturerade resonerande problem och för att bygga mer intelligenta, flexibla maskiner.
Mest relevant för vår tillämpning, REF tränar en GNN policy att limma par block för att stabilisera ett torn under gravitation med hjälp av RL.
Relational inductive bias for physical construction in humans and machines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Psychology']}