論文の概要: Training Value-Aligned Reinforcement Learning Agents Using a Normative Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09469v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 17:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 16:45:38.587114
• Title: Training Value-Aligned Reinforcement Learning Agents Using a Normative Prior
• Title（参考訳）: 規範的事前学習を用いた価値整合強化学習エージェントの訓練
• Authors: Md Sultan Al Nahian, Spencer Frazier, Brent Harrison, Mark Riedl
• Abstract要約: タスクパフォーマンスの指標のみをフィードバックとして使用することで、タスクを最適に実行するように訓練されたエージェントが、許容される行動や危害を引き起こす社会的規範に違反する可能性がある。 そこで我々は,標準的なタスクパフォーマンス報酬と規範的な行動報酬という2つの報酬信号を持つエージェントを訓練する,価値整合強化学習のアプローチを紹介する。 政策形成手法のバリエーションがこれら2つの報酬源をバランスさせ、効果的かつより規範的であると見なされる政策を生み出す方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.421378728492437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As more machine learning agents interact with humans, it is increasingly a prospect that an agent trained to perform a task optimally, using only a measure of task performance as feedback, can violate societal norms for acceptable behavior or cause harm. Value alignment is a property of intelligent agents wherein they solely pursue non-harmful behaviors or human-beneficial goals. We introduce an approach to value-aligned reinforcement learning, in which we train an agent with two reward signals: a standard task performance reward, plus a normative behavior reward. The normative behavior reward is derived from a value-aligned prior model previously shown to classify text as normative or non-normative. We show how variations on a policy shaping technique can balance these two sources of reward and produce policies that are both effective and perceived as being more normative. We test our value-alignment technique on three interactive text-based worlds; each world is designed specifically to challenge agents with a task as well as provide opportunities to deviate from the task to engage in normative and/or altruistic behavior.
• Abstract（参考訳）: より多くの機械学習エージェントが人間と対話するにつれて、タスクを最適に実行するよう訓練されたエージェントが、タスクのパフォーマンスをフィードバックとしてのみ使用し、許容される行動や害をもたらす社会的規範に違反する可能性が高まっている。 価値アライメントは知的エージェントの特性であり、それらは単に害のない行動や人間-利益目標だけを追求する。 そこで我々は,標準的なタスクパフォーマンス報酬と規範的な行動報酬という2つの報酬信号を持つエージェントを訓練する,価値整合強化学習のアプローチを紹介する。 規範的行動報酬は、テキストを規範的または非規範的と分類するために以前に示された値整合事前モデルに由来する。 政策形成手法のバリエーションがこれら2つの報酬源をバランスさせ、効果的かつより規範的であると見なされる政策を生み出す方法を示す。 我々は、3つのインタラクティブなテキストベースの世界において価値調整技術をテストする。各世界は、タスクを持ったエージェントに挑戦すると同時に、タスクから逸脱して規範的および/または利他的行動に従事する機会を提供するように設計されている。

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