Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Multi-Agent Reinforcement Learning: Review and Open Problems

論文の概要: Causal Multi-Agent Reinforcement Learning: Review and Open Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06721v1
Date: Fri, 12 Nov 2021 13:44:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-15 13:24:24.436921
Title: Causal Multi-Agent Reinforcement Learning: Review and Open Problems
Title（参考訳）: Causal Multi-Agent Reinforcement Learning: レビューとオープン問題
Authors: St John Grimbly, Jonathan Shock, Arnu Pretorius
Abstract要約: 本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)の分野に読者を紹介する。我々は、MARLにおける重要な課題を強調し、これらを因果的手法がそれらに取り組む上でどのように役立つかという文脈で論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0519220616720295
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper serves to introduce the reader to the field of multi-agent reinforcement learning (MARL) and its intersection with methods from the study of causality. We highlight key challenges in MARL and discuss these in the context of how causal methods may assist in tackling them. We promote moving toward a 'causality first' perspective on MARL. Specifically, we argue that causality can offer improved safety, interpretability, and robustness, while also providing strong theoretical guarantees for emergent behaviour. We discuss potential solutions for common challenges, and use this context to motivate future research directions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチエージェント強化学習(MARL)の分野とその因果性研究の手法との共通点について紹介する。 marlの重要な課題を強調し、因果メソッドがそれらに取り組むのにどのように役立つかという文脈で議論する。 MARLの「因果的第一」視点への移動を促進する。具体的には、因果性は安全性、解釈可能性、堅牢性を向上し、同時に創発的行動に対する強力な理論的保証を提供する。我々は、共通の課題に対する潜在的な解決策について議論し、この文脈を用いて将来の研究方向性を動機づける。

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