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# Statistica # Intelligenza artificiale # Apprendimento automatico # Neuroni e cognizione # Apprendimento automatico

Capire la Simulazione Progettiva di Energia Libera (FEPS)

FEPS aiuta i robot a imparare e adattarsi, mimando il comportamento umano.

Joséphine Pazem, Marius Krumm, Alexander Q. Vining, Lukas J. Fiderer, Hans J. Briegel

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FEPS: Robot che imparano FEPS: Robot che imparano come noi robot per applicazioni nel mondo reale. FEPS imita l'apprendimento umano nei
Indice

Immagina un robot intelligente che impara a fare le cose provando diverse soluzioni, proprio come facciamo noi. Questo robot usa qualcosa chiamato Simulazione Proiettiva di Energia Gratuita (FEPS) per capire come funzionano le cose. Questo fantastico cervello del robot lo aiuta ad imparare osservando cosa funziona e cosa no, senza avere bisogno di supervisione di adulti o ricompense come biscotti o stelle dorate.

Come Funziona?

La FEPS è come un film di fantascienza dove un robot ha un cervello che gioca a scacchi. Pensa a tutte le mosse che può fare, prevede cosa succederà dopo e poi sceglie la mossa migliore per vincere. Ma la FEPS ha una svolta! Non pensa solo a vincere; guarda il mondo intorno a sé e continua a cambiare la sua strategia in base a ciò che vede e sente.

Le Due Parti Principali: Imparare e Agire

  1. Imparare: Il robot usa i suoi sensi—come vista e tatto—per capire il suo ambiente. Raccoglie informazioni e forma un modello di quello che sta succedendo, un po’ come disegnare una mappa nel suo cervello.

  2. Agire: Una volta che il robot ha una buona mappa, prende decisioni. Pensa: “Se faccio questo, allora succederà quello,” e sceglie il percorso che gli sembra giusto.

Perché È Importante?

Questo robot fighissimo non è solo una macchina per imparare; ci insegna come gli esseri viventi, come animali e umani, imparano anche loro. Creando un robot che impara e si adatta, possiamo capire meglio i nostri cervelli e come pensiamo!

La Scienza Dietro la FEPS

Ok, vediamo di scomporre un po’ la scienza. La FEPS si basa su due grandi idee scientifiche:

Inferenzia Attiva

L'Inferenza Attiva è come fare l'investigatore. Il robot continua a chiedersi: “Cosa penso che succederà dopo?” Se ha ragione, fantastico! Se no, impara e aggiorna le sue idee. Questo aiuta il robot a ridurre le sorprese, che è un modo elegante per dire che vuole essere pronto per ciò che viene.

Simulazione Proiettiva

Ora, pensa alla simulazione proiettiva come al libro delle storie del robot. Ricorda esperienze passate e usa quei ricordi per capire le azioni future. Il robot è come un bambino che impara dai suoi errori, dicendo: “L'ultima volta che ho provato questo, non ha funzionato. Proviamo qualcos'altro!”

Il Processo di Apprendimento della FEPS

Immaginiamolo in questo modo: immagina il robot come un bambino che impara ad andare in bicicletta.

  1. Provare Nuove Cose: All'inizio, il robot si muove a caso, cercando diversi percorsi. Può cadere un paio di volte ma impara quale strada è più facile.

  2. Costruire Esperienze: Col tempo, capisce che girare troppo bruscamente porta a traballamenti. Inizia a prevedere cosa succederà in base alle sue esperienze passate, più o meno dicendo: “Se giro in questo modo, potrei cadere.”

  3. Fare Scelte Migliori: Alla fine, il bambino riesce a pedalare senza cadere. Nel caso del robot, diventa migliore nel prendere decisioni basate sulla sua mappa del mondo.

Le Parti Divertenti dell'Avventura di Apprendimento del Robot

Ambiguità nell'Apprendimento

A volte, il robot potrebbe affrontare situazioni confuse, come vedere due percorsi che sembrano uguali. Deve imparare quale è migliore, proprio come decidere tra gelato al cioccolato o alla vaniglia. Non può semplicemente lanciare una monetina; deve pensare a ciò che ha imparato prima.

La Politica dell'Agente: Un Termine Elegante per Prendere Decisioni

Il robot ha una “politica,” che gli dice come agire. Immagina questa politica come un insieme di regole che dice: “Se vedi un semaforo rosso, fermati!” Aiuta il robot a decidere quale sia la migliore azione in base a ciò che sa.

Testare il Robot: Risposta Temporizzata e Navigazione

I ricercatori hanno testato il robot in due scenari principali che probabilmente riconosci.

1. Compito di Risposta Temporizzata

Immagina un gatto che cerca di catturare un puntatore laser. Il robot deve imparare quando saltare! Deve aspettare finché la luce non colpisce esattamente il posto giusto prima di poter fare la sua grande mossa. Questa esperienza insegna al robot a bilanciare la pazienza con l'azione.

2. Compito di Navigazione

Ora, immagina il robot in un grande labirinto, cercando di trovare del formaggio (o qualunque cosa mangino i topi robot!). Deve navigare attraverso il labirinto, imparando da ogni svolta che prende e scoprendo il percorso migliore per il formaggio senza sbattere contro i muri.

Il Quadro Generale: Perché Dovremmo Interessarci?

Il robot FEPS non è solo un progetto scientifico nerd; ci insegna sull'apprendimento, la presa di decisioni e l'adattamento. Capendo come funzionano gli agenti artificiali, possiamo sbloccare nuove intuizioni su noi stessi—come impariamo e ci adattiamo nella vita quotidiana!

Avventure Future con il Robot FEPS

Questo robot prepara il terreno per incredibili avanzamenti nella tecnologia. Man mano che impariamo di più su come funziona, potremmo applicare le sue tecniche a problemi reali, dal migliorare i videogiochi alla creazione di robot che possano assistere nella sanità o nell'istruzione.

Conclusione: Il Viaggio della FEPS

La Simulazione Proiettiva di Energia Gratuita è un viaggio affascinante nel mondo dell'intelligenza artificiale. Simulando come impariamo, il robot non segue solo programmi; pensa, si adatta e cresce. E chissà, un giorno potrebbe persino aiutarci a diventare migliori apprendisti noi stessi!

Quindi, la prossima volta che senti parlare di robot che apprendono, ricorda: potrebbero starci raggiungendo, un divertente passo falso alla volta!

Fonte originale

Titolo: Free Energy Projective Simulation (FEPS): Active inference with interpretability

Estratto: In the last decade, the free energy principle (FEP) and active inference (AIF) have achieved many successes connecting conceptual models of learning and cognition to mathematical models of perception and action. This effort is driven by a multidisciplinary interest in understanding aspects of self-organizing complex adaptive systems, including elements of agency. Various reinforcement learning (RL) models performing active inference have been proposed and trained on standard RL tasks using deep neural networks. Recent work has focused on improving such agents' performance in complex environments by incorporating the latest machine learning techniques. In this paper, we take an alternative approach. Within the constraints imposed by the FEP and AIF, we attempt to model agents in an interpretable way without deep neural networks by introducing Free Energy Projective Simulation (FEPS). Using internal rewards only, FEPS agents build a representation of their partially observable environments with which they interact. Following AIF, the policy to achieve a given task is derived from this world model by minimizing the expected free energy. Leveraging the interpretability of the model, techniques are introduced to deal with long-term goals and reduce prediction errors caused by erroneous hidden state estimation. We test the FEPS model on two RL environments inspired from behavioral biology: a timed response task and a navigation task in a partially observable grid. Our results show that FEPS agents fully resolve the ambiguity of both environments by appropriately contextualizing their observations based on prediction accuracy only. In addition, they infer optimal policies flexibly for any target observation in the environment.

Autori: Joséphine Pazem, Marius Krumm, Alexander Q. Vining, Lukas J. Fiderer, Hans J. Briegel

Ultimo aggiornamento: 2024-11-22 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2411.14991

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.14991

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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