論文の概要: Multi-Principal Assistance Games: Definition and Collegial Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14536v1
• Date: Tue, 29 Dec 2020 00:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 20:32:55.839070
• Title: Multi-Principal Assistance Games: Definition and Collegial Mechanisms
• Title（参考訳）: multi-principal assistance games: definition and collegial mechanism
• Authors: Arnaud Fickinger, Simon Zhuang, Andrew Critch, Dylan Hadfield-Menell, Stuart Russell
• Abstract要約: マルチプリンシパルアシスタンスゲーム(MPAG)の概念を紹介します。 MPAGでは、1つのエージェントが、広く異なる嗜好を持つ可能性のあるN人のヒトのプリンシパルを支援する。 特に見習い学習の一般化について分析し,人間は実用性を得るために最初にいくつかの作業を行い,その嗜好を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.491889275389457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the concept of a multi-principal assistance game (MPAG), and circumvent an obstacle in social choice theory, Gibbard's theorem, by using a sufficiently collegial preference inference mechanism. In an MPAG, a single agent assists N human principals who may have widely different preferences. MPAGs generalize assistance games, also known as cooperative inverse reinforcement learning games. We analyze in particular a generalization of apprenticeship learning in which the humans first perform some work to obtain utility and demonstrate their preferences, and then the robot acts to further maximize the sum of human payoffs. We show in this setting that if the game is sufficiently collegial, i.e. if the humans are responsible for obtaining a sufficient fraction of the rewards through their own actions, then their preferences are straightforwardly revealed through their work. This revelation mechanism is non-dictatorial, does not limit the possible outcomes to two alternatives, and is dominant-strategy incentive-compatible.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチプリンシパル・アシスト・ゲーム(MPAG)の概念を導入し,社会的選択論,ギバードの定理の障害を回避するために,十分な合理的選好推論機構を用いた。 MPAGでは、1つのエージェントが、広く異なる嗜好を持つ可能性のあるN人のヒトのプリンシパルを支援する。 mpagsは、協調逆強化学習ゲームとしても知られる援助ゲーム全般を一般化する。 本研究では,特に,人間による授業学習の一般化について分析し,まず,有効性を得るための作業を行い,好みを示すとともに,ロボットが人間の給与の合計をさらに最大化するために行動する。 この設定で、ゲームが十分に合理であれば、すなわち、そのゲームが十分に合理であることを示す。 人間が自分の行動を通じて 報酬の十分な部分を得る責任があるなら 彼らの好みは 彼らの仕事を通して 明らかになる この啓示機構は非独裁的であり、可能な結果を2つの選択肢に制限しない。

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