The increasing complexity and unpredictability of many ICT scenarios let us envision that future systems will have to dynamically learn how to act and adapt to face evolving situations with little or no a priori knowledge, both at the level of individual components and at the collective level. In other words, such systems should become able to autonomously develop models of themselves and of their environment. Autonomous development includes: learning models of own capabilities; learning how to act purposefully towards the achievement of specific goals; and learning how to act collectively, i.e., accounting for the presence of others. In this paper, we introduce the vision of autonomous development in ICT systems, by framing its key concepts and by illustrating suitable application domains. Then, we overview the many research areas that are contributing or can potentially contribute to the realization of the vision, and identify some key research challenges.


翻译:许多信通技术设想方案日益复杂和不可预测,让我们设想,未来的系统必须积极学习如何采取行动和适应在个别组成部分一级和集体一级几乎或完全没有先验性知识的不断变化的局势,换句话说,这些系统应能够自主地发展自己和环境的模式。自主发展包括:学习自身能力的模型;学习如何有目的地采取行动以实现具体目标;学习如何集体行动,即考虑其他目标的存在。在本文件中,我们提出信通技术系统自主发展的愿景,阐述其关键概念和说明适当的应用领域。然后,我们概述许多正在或可能有助于实现愿景的研究领域,并找出一些关键的研究挑战。

0
下载
关闭预览

相关内容

【经典书】半监督学习,524页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2021年8月20日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
153+阅读 · 2020年8月7日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VALSE Webinar 特别专题之产学研共舞VALSE
VALSE
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】半监督学习,524页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2021年8月20日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
153+阅读 · 2020年8月7日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VALSE Webinar 特别专题之产学研共舞VALSE
VALSE
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员