Många djur, och ett ökande antal konstgjorda medel, visar sofistikerade möjligheter att uppfatta och manipulera objekt. Men människor förblir distinkta i sin förmåga att använda flexibla, kreativa verktyg - använda objekt på nya sätt att agera på världen, uppnå ett mål, eller lösa ett problem. Här introducerar vi "Verktyg" spelet, en enkel men utmanande domän för att studera detta beteende i mänskliga och artificiella agenter. Spelare placerar objekt i en dynamisk scen för att uppnå ett mål som endast kan uppnås om dessa objekt interagerar med andra scenelement på lämpligt sätt: till exempel sjösättning, blockering, stöd eller tippning. Endast ett fåtal försök är tillåtna, vilket kräver att man snabbt lär sig pröva och terror om man inte först hittar en lösning. Vi föreslår ett "Sample, Simulate, Update" (SSUP) ramverk för att modellera hur människor löser dessa utmaningar, baserat på att utnyttja rik världskunskap för att prova åtgärder som skulle leda till framgångsrika resultat, simulera kandidatåtgärder innan du testar dem, och uppdatera uppfattningar om vilka verktyg och åtgärder som är bäst i en snabb inlärningsslinga. SSUP fångar mänskliga prestanda väl över 20 nivåer av Verktyg spelet, och passar betydligt bättre än alternativa konton baserat på djup förstärkning lärande eller lärande simulator parametrar på nätet. Vi diskuterar hur de verktyg utmaning kan styra utvecklingen av bättre fysiska resonemang agenter i AI, samt bättre redogörelser för mänskliga fysiska resonemang och verktyg användning.
Det utvecklades samtidigt med verktygen spelet REF.
The Tools Challenge: Rapid Trial-and-Error Learning in Physical Problem Solving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Psychology']}