論文の概要: Learning to be Safe: Deep RL with a Safety Critic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14603v1
- Date: Tue, 27 Oct 2020 20:53:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 13:08:36.142307
- Title: Learning to be Safe: Deep RL with a Safety Critic
- Title（参考訳）: 安全であることを学ぶ - 安全性を批判する深いRL
- Authors: Krishnan Srinivasan, Benjamin Eysenbach, Sehoon Ha, Jie Tan, Chelsea
Finn
- Abstract要約: 安全なRLへの自然な第一のアプローチは、ポリシーの動作に関する制約を手動で指定することである。
我々は,タスクと環境の1つのセットで安全であることを学習し,その学習した直観を用いて将来の行動を制限することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.00568333130391
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Safety is an essential component for deploying reinforcement learning (RL)
algorithms in real-world scenarios, and is critical during the learning process
itself. A natural first approach toward safe RL is to manually specify
constraints on the policy's behavior. However, just as learning has enabled
progress in large-scale development of AI systems, learning safety
specifications may also be necessary to ensure safety in messy open-world
environments where manual safety specifications cannot scale. Akin to how
humans learn incrementally starting in child-safe environments, we propose to
learn how to be safe in one set of tasks and environments, and then use that
learned intuition to constrain future behaviors when learning new, modified
tasks. We empirically study this form of safety-constrained transfer learning
in three challenging domains: simulated navigation, quadruped locomotion, and
dexterous in-hand manipulation. In comparison to standard deep RL techniques
and prior approaches to safe RL, we find that our method enables the learning
of new tasks and in new environments with both substantially fewer safety
incidents, such as falling or dropping an object, and faster, more stable
learning. This suggests a path forward not only for safer RL systems, but also
for more effective RL systems.
- Abstract（参考訳）: 安全性は、実世界のシナリオに強化学習(RL)アルゴリズムをデプロイする上で不可欠な要素であり、学習プロセス自体において重要である。
safe rlへの自然な最初のアプローチは、ポリシーの動作に関する制約を手動で指定することだ。
しかし、学習がAIシステムの大規模開発を進展させるのと同じように、手動の安全仕様がスケールできない混乱したオープンな環境における安全性を確保するためには、学習安全仕様も必要かもしれない。
子どもの安全環境から人間が段階的に学ぶ方法と同様に、タスクと環境の1セットで安全である方法を学び、その学習した直感を使って、新しい修正されたタスクを学ぶ際の将来の行動を制約します。
シミュレーションナビゲーション,四足歩行,偶発的手操作という3つの課題領域において,このような安全性制約付き転送学習の形式を実証的に研究した。
標準の深度RL技術や従来の安全RL手法と比較して,本手法は,物体の落下や落下といった安全性を著しく低減し,より速く,より安定した学習が可能な新しいタスクや新しい環境における学習を可能にする。
これにより、より安全なrlシステムだけでなく、より効率的なrlシステムへの道筋が示唆される。
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