A Novel Model for Arbitration Between Planning and Habitual Control Systems
Notice bibliographique
Résumé
It is well-established that human decision making and instrumental control uses multiple systems, some which use habitual action selection and some which require deliberate planning. Deliberate planning systems use predictions of action-outcomes using an internal model of the agent's environment, while habitual action selection systems learn to automate by repeating previously rewarded actions. Habitual control is computationally efficient but are not very flexible in changing environments. Conversely, deliberate planning may be computationally expensive, but flexible in dynamic environments. This paper proposes a general architecture comprising both control paradigms by introducing an arbitrator that controls which subsystem is used at any time. This system is implemented for a target-reaching task with a simulated two-joint robotic arm that comprises a supervised internal model and deep reinforcement learning. Through permutation of target-reaching conditions, we demonstrate that the proposed is capable of rapidly learning kinematics of the system without a priori knowledge, and is robust to (A) changing environmental reward and kinematics, and (B) occluded vision. The arbitrator model is compared to exclusive deliberate planning with the internal model and exclusive habitual control instances of the model. The results show how such a model can harness the benefits of both systems, using fast decisions in reliable circumstances while optimizing performance in changing environments. In addition, the proposed model learns very fast. Finally, the system which includes internal models is able to reach the target under the visual occlusion, while the pure habitual system is unable to operate sufficiently under such conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».