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开放世界物理域中新奇性检测的困难:愤怒的小鸟的一个应用

在开放世界环境中检测和响应新颖的情况是人类认知的关键能力。 目前的人工智能(AI)研究人员努力开发可以在开放世界环境中执行的系统。 新奇检测是这种AI系统的重要能力。 在一个开放的世界中,Novelties以各种形式出现,难以检测到它们的变化。 因此,为了准确评估AI系统的检测能力,有必要调查检测Novelties的困难。 在本文中,我们提出了一种定性的基于物理学方法,以量化新颖性检测侧重于开放世界的物理域的难度。 我们在流行的物理模拟游戏中应用我们的方法,愤怒的小鸟。 我们在愤怒的小鸟中与人类参与者进行实验,以验证我们的方法。 结果表明,计算的难度值符合人类玩家的检测难度。

原文题目:The Difficulty of Novelty Detection in Open-World Physical Domains: An Application to Angry Birds

原文:Detecting and responding to novel situations in open-world environments is a key capability of human cognition. Current artificial intelligence (AI) researchers strive to develop systems that can perform in open-world environments. Novelty detection is an important ability of such AI systems. In an open-world, novelties appear in various forms and the difficulty to detect them varies. Therefore, to accurately evaluate the detection capability of AI systems, it is necessary to investigate the difficulty to detect novelties. In this paper, we propose a qualitative physics-based method to quantify the difficulty of novelty detection focusing on open-world physical domains. We apply our method in a popular physics simulation game, Angry Birds. We conduct an experiment with human players with different novelties in Angry Birds to validate our method. Results indicate that the calculated difficulty values are in line with the detection difficulty of the human players.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2106.08670

原文作者:Vimukthini Pinto, Cheng Xue, Chathura Nagoda Gamage, Jochen Renz

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