Notice bibliographique
Résumé
Within Reinforcement Learning, there is a growing collection of research which aims to express all of an agent's knowledge of the world through predictions about sensation, behaviour, and time. This work can be seen not only as a collection of architectural proposals, but also as the beginnings of a theory of machine knowledge in reinforcement learning. Recent work has expanded what can be expressed using predictions, and developed applications which use predictions to inform decision-making on a variety of synthetic and real-world problems. While promising, we here suggest that the notion of predictions as knowledge in reinforcement learning is as yet underdeveloped: some work explicitly refers to predictions as knowledge, what the requirements are for considering a prediction to be knowledge have yet to be well explored. This specification of the necessary and sufficient conditions of knowledge is important; even if claims about the nature of knowledge are left implicit in technical proposals, the underlying assumptions of such claims have consequences for the systems we design. These consequences manifest in both the way we choose to structure predictive knowledge architectures, and how we evaluate them. In this paper, we take a first step to formalizing predictive knowledge by discussing the relationship of predictive knowledge learning methods to existing theories of knowledge in epistemology. Specifically, we explore the relationships between Generalized Value Functions and epistemic notions of Justification and Truth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».