Förmågan att planera och utföra målspecifika åtgärder i varierande och osynliga miljöer är ett centralt krav för intelligenta agenter. I detta dokument undersöker vi hur en agent kan utrustas med en intern modell av dynamiken i den yttre världen, och hur den kan använda denna modell för att planera nya åtgärder genom att köra flera interna simuleringar ("visuell fantasi"). Våra modeller bearbetar direkt rå visuell input, och använder en ny objekt-centrerad förutsägelse formulering baserad på visuella glimtar centrerad på objekt (fixeringar) för att genomdriva translationell invarians av de inlärda fysiska lagarna. Agenten tränar sig själv genom slumpmässig interaktion med en samling av olika miljöer, och den resulterande modellen kan sedan användas för att planera målinriktade åtgärder i nya miljöer som agenten tidigare aldrig stött på. Vi visar att vår agent kan exakt planera åtgärder för att spela en simulerad biljard spel, vilket kräver att skjuta en boll i en målposition eller i kollision med en annan boll.
Fragidaki m.fl. REF integrerar modellen för extern dynamik inom agenten för att spela simulerade biljardspel.
Learning Visual Predictive Models of Physics for Playing Billiards
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}