Systematic Evaluation of Causal Discovery in Visual Model Based\n Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Inducing causal relationships from observations is a classic problem in\nmachine learning. Most work in causality starts from the premise that the\ncausal variables themselves are observed. However, for AI agents such as robots\ntrying to make sense of their environment, the only observables are low-level\nvariables like pixels in images. To generalize well, an agent must induce\nhigh-level variables, particularly those which are causal or are affected by\ncausal variables. A central goal for AI and causality is thus the joint\ndiscovery of abstract representations and causal structure. However, we note\nthat existing environments for studying causal induction are poorly suited for\nthis objective because they have complicated task-specific causal graphs which\nare impossible to manipulate parametrically (e.g., number of nodes, sparsity,\ncausal chain length, etc.). In this work, our goal is to facilitate research in\nlearning representations of high-level variables as well as causal structures\namong them. In order to systematically probe the ability of methods to identify\nthese variables and structures, we design a suite of benchmarking RL\nenvironments. We evaluate various representation learning algorithms from the\nliterature and find that explicitly incorporating structure and modularity in\nmodels can help causal induction in model-based reinforcement learning.\n
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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 | 0,012 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».