論文の概要: Multi-Principal Assistance Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09540v1
• Date: Sun, 19 Jul 2020 00:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 00:16:59.137016
• Title: Multi-Principal Assistance Games
• Title（参考訳）: マルチプリンシパルアシストゲーム
• Authors: Arnaud Fickinger, Simon Zhuang, Dylan Hadfield-Menell, Stuart Russell
• Abstract要約: 社会的選択論や投票理論における不合理性定理はそのようなゲームに適用できる。 我々は特に、人間がまず腕の好みを示すために行動するバンディットの見習いゲームを分析する。 本稿では,選好推論と社会福祉最適化を組み合わせるために,システムの共有制御を用いた社会的選択手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.85513759444069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assistance games (also known as cooperative inverse reinforcement learning games) have been proposed as a model for beneficial AI, wherein a robotic agent must act on behalf of a human principal but is initially uncertain about the humans payoff function. This paper studies multi-principal assistance games, which cover the more general case in which the robot acts on behalf of N humans who may have widely differing payoffs. Impossibility theorems in social choice theory and voting theory can be applied to such games, suggesting that strategic behavior by the human principals may complicate the robots task in learning their payoffs. We analyze in particular a bandit apprentice game in which the humans act first to demonstrate their individual preferences for the arms and then the robot acts to maximize the sum of human payoffs. We explore the extent to which the cost of choosing suboptimal arms reduces the incentive to mislead, a form of natural mechanism design. In this context we propose a social choice method that uses shared control of a system to combine preference inference with social welfare optimization.
• Abstract（参考訳）: 補助ゲーム(協調逆強化学習ゲームとも呼ばれる)は有益aiのモデルとして提案されており、ロボットエージェントは人間のプリンシパルに代わって行動しなければならないが、当初は人間の報酬機能について不確かである。 本稿では,ロボットがn人に代わって行動するより一般的なケースをカバーするマルチプリンシパル・アシスタンスゲームについて検討する。 社会的選択論や投票理論における不合理性定理はそのようなゲームに適用でき、人間のプリンシパルによる戦略的行動は、支払いを学ぶ際にロボットのタスクを複雑にする可能性があることを示唆している。 特に,人間がまず腕に対する個人の好みを示すために行動し,次にロボットが人間の報酬の合計を最大化するために行動するバンディットの見習いゲームを分析した。 我々は,準最適アームの選択コストが,自然機構設計の一形態であるミスリードに対するインセンティブを減少させる程度について検討する。 この文脈では,選好推論と社会福祉最適化を組み合わせるために,システムの共有制御を用いた社会的選択手法を提案する。

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