論文の概要: Using Machine Teaching to Investigate Human Assumptions when Teaching Reinforcement Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02476v4
• Date: Thu, 29 Jun 2023 04:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 17:09:28.045027
• Title: Using Machine Teaching to Investigate Human Assumptions when Teaching Reinforcement Learners
• Title（参考訳）: 機械指導による強化学習者の人的消費調査
• Authors: Yun-Shiuan Chuang, Xuezhou Zhang, Yuzhe Ma, Mark K. Ho, Joseph L. Austerweil, Xiaojin Zhu
• Abstract要約: 本稿では,一般的な強化学習手法,Q-ラーニングに着目し,行動実験を用いた仮定について検討する。 本研究では,学習者の環境をシミュレートし,学習者の内的状態にフィードバックがどう影響するかを予測する深層学習近似手法を提案する。 この結果から,評価フィードバックを用いた学習の仕方や,直感的に機械エージェントを設計する方法についてのガイダンスが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.006964607579004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Successful teaching requires an assumption of how the learner learns - how the learner uses experiences from the world to update their internal states. We investigate what expectations people have about a learner when they teach them in an online manner using rewards and punishment. We focus on a common reinforcement learning method, Q-learning, and examine what assumptions people have using a behavioral experiment. To do so, we first establish a normative standard, by formulating the problem as a machine teaching optimization problem. To solve the machine teaching optimization problem, we use a deep learning approximation method which simulates learners in the environment and learns to predict how feedback affects the learner's internal states. What do people assume about a learner's learning and discount rates when they teach them an idealized exploration-exploitation task? In a behavioral experiment, we find that people can teach the task to Q-learners in a relatively efficient and effective manner when the learner uses a small value for its discounting rate and a large value for its learning rate. However, they still are suboptimal. We also find that providing people with real-time updates of how possible feedback would affect the Q-learner's internal states weakly helps them teach. Our results reveal how people teach using evaluative feedback and provide guidance for how engineers should design machine agents in a manner that is intuitive for people.
• Abstract（参考訳）: 成功する教育には、学習者がどのように学習するか - 学習者が世界から経験を使って内部状態を更新するか - を仮定する必要がある。 報奨と罰則を用いて学習者がオンラインで教えるとき、学習者に期待するものについて検討する。 我々は,共通強化学習法,q-learningに着目し,行動実験を用いてどのような仮定を持つかを検討する。 そこで我々はまず,機械教育最適化問題として問題を定式化し,規範的基準を確立する。 機械教育最適化問題を解くために,環境学習者をシミュレートし,フィードバックが学習者の内的状態に与える影響を予測する深層学習近似法を用いる。 理想的な探索探索タスクを教えるとき、学習者の学習と割引率についてどう考えるか? 行動実験では,学習者が割引率の小さい値と学習率の大きい値を使用すれば,比較的効率的かつ効果的にQ学習者にタスクを教えることができることがわかった。 しかし、それらは依然として準最適である。 また、フィードバックがQ-Learnerの内部状態にどのように影響するかをリアルタイムに更新することで、教える上で弱く役立ちます。 この結果から,評価フィードバックを用いた学習の仕方や,直感的に機械エージェントを設計する方法についてのガイダンスが得られた。

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