Notice bibliographique
Résumé
The ability to generalize from past experiences in order to address new situations is one of the cornerstones of human intelligence. As such, the design of artificial intelligence systems must---at some point---consider the issues involved in generalization. In automated planning, where the objectives are to design systems that are capable of finding courses of action to achieve specific goals given a formal description of their environment, we can say that a system exhibits generalization capabilities if it can leverage its previous solution-finding efforts when addressing new problems. The pervasive use of automation in modern industries signifies that this type of generalization---generalization in planning---is a fundamental requirement for the integration of artificial intelligence techniques into real-world applications. This dissertation aims to provide a generic high-level approach that can be used when confronted with sequential decision-making problems where generalization is important. Overall, the approach works by reformulating the problems into abstract representations, finding solutions for these abstract problems, and attempting to directly use the resulting abstract solutions in the concrete problems. This satisfies the generalization requirements when multiple concrete problems can be represented in one single abstract problem, or when the insights gathered when solving one abstract problem can be transferred towards solving related problems. We instantiate this approach in three different classes of planning problems. First, we address planning problems that have propositional and numeric state variables, including problems with nonlinear numeric constraints. We then address a type of generalized planning where a family of multiple planning problems is described through the use of first-order logic quantification, obtaining a single policy that can be applied on any of the problems. Finally, we show how we can solve reinforcement learning problems where multiple different tasks must be solved in a single environment. As with all reinforcement learning problems, the exact domain dynamics are initially unknown, and solutions must be obtained by repeatedly interacting with the environment. We prove the soundness of all our approaches and present empirical results that demonstrate their efficacy across various different domains. In many cases, we see orders of magnitude improvements in overall time efficiency.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».