När människor stöter på nya objekt kan de dra slutsatsen att det finns ett brett spektrum av fysiska egenskaper som massa, friktion och deformerbarhet genom att interagera med dem på ett målinriktat sätt. Denna process av aktiv interaktion är i samma anda som en vetenskapsman som utför experiment för att upptäcka dolda fakta. Den senaste tidens framsteg inom artificiell intelligens har gett maskiner som kan uppnå övermänskliga prestanda i Go, Atari, naturligt språk bearbetning, och komplexa kontrollproblem; men det är inte klart att dessa system kan konkurrera vetenskapliga intuition ens ett litet barn. I detta arbete introducerar vi en grundläggande uppsättning uppgifter som kräver att agenter uppskattar egenskaper som massa och sammanhållning av objekt i en interaktiv simulerad miljö där de kan manipulera objekten och observera konsekvenserna. Vi fann att djupt förstärkande inlärningsmetoder kan lära sig att utföra de experiment som krävs för att upptäcka sådana dolda egenskaper. Genom att systematiskt manipulera problematiken och de kostnader som agenten ådragit sig för att utföra experiment, fann vi att agenter lär sig olika strategier som balanserar kostnaderna för att samla in information mot kostnaderna för att göra misstag i olika situationer. Vi jämför också vår inlärda försökspolitik med randomiserade baslinjer och visar att den inlärda politiken leder till bättre förutsägelser.
REF föreslog och utbildade också en djupt förstärkande inlärningsagent som kan göra bedömningar om fysiska egenskaper i en simulerad miljö.
Learning to Perform Physics Experiments via Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}