Deep Reinforcement Learning's Struggle with Visuospatial Reasoning: Insights from the Same-Different Task
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning has dramatically changed the landscape of computational visual systems. One such prominent example is deep reinforcement learning, which is a type of machine learning solution that has seen numerous applications for a wide range of problems spanning game playing to finance, health care, natural language processing and embodied agents. We are interested in embodied agents that are free to visually examine their 3D environment, i.e., are active observers. We will show that deep reinforcement learning struggles to learn the fundamental visuospatial capability that is effortless for humans and birds, rodents and even insects. In order to collect data for our argument, we created a 3D physical version of the classic Same-Different task: Are two stimuli the same? The task was found to be easily solvable by human subjects with high accuracy from the first trial. Using human performance as the baseline, we sought to determine whether reinforcement learning could also solve the task. We have explored several reinforcement learning frameworks, including SAC, PPO, Imitation Learning and Curriculum Learning. Curriculum learning emerged as the only viable approach, but only when the task is simplified significantly to the point that it has only distant relevance to the original human task. Even with curriculum learning, the learned strategies differed significantly from human behaviour. Models exhibited a strong preference for a very limited set of viewpoints, often fixating on the same location repeatedly, lacking the flexibility and efficiency of human visuospatial problem-solving. Conversely, the outcomes of the human experiment were instrumental in developing a curriculum lesson plan that improved learning performance. Our human subjects seemed to develop correct strategies from the first trial and then, over additional trials, became more efficient, not more accurate. Reinforcement learning methods do not seem to have the foundation to match such human abilities.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».