論文の概要: ASQ-IT: Interactive Explanations for Reinforcement-Learning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09941v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 11:57:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 13:42:29.234259
• Title: ASQ-IT: Interactive Explanations for Reinforcement-Learning Agents
• Title（参考訳）: ASQ-IT:強化学習エージェントの対話的説明
• Authors: Yotam Amitai, Guy Avni and Ofra Amir
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが興味のある行動の時間的特性を記述したクエリに基づいて,その環境に作用するエージェントのビデオクリップを提示する対話型ツールASQ-ITを提案する。 提案手法は,ASQ-ITのユーザインタフェースのクエリを有限トレース(LTLf)上の線形時間論理の断片にマッピングする形式的手法に基づいており,クエリ処理のアルゴリズムはオートマチック理論に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9603223299524535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As reinforcement learning methods increasingly amass accomplishments, the need for comprehending their solutions becomes more crucial. Most explainable reinforcement learning (XRL) methods generate a static explanation depicting their developers' intuition of what should be explained and how. In contrast, literature from the social sciences proposes that meaningful explanations are structured as a dialog between the explainer and the explainee, suggesting a more active role for the user and her communication with the agent. In this paper, we present ASQ-IT -- an interactive tool that presents video clips of the agent acting in its environment based on queries given by the user that describe temporal properties of behaviors of interest. Our approach is based on formal methods: queries in ASQ-IT's user interface map to a fragment of Linear Temporal Logic over finite traces (LTLf), which we developed, and our algorithm for query processing is based on automata theory. User studies show that end-users can understand and formulate queries in ASQ-IT, and that using ASQ-IT assists users in identifying faulty agent behaviors.
• Abstract（参考訳）: 強化学習手法がますます達成されるにつれて、解法を理解する必要性がより重要になる。 最も説明可能な強化学習(XRL)手法は、開発者が説明すべきことや方法に関する直感を記述する静的な説明を生成する。 対照的に、社会科学の文献では、意味のある説明は説明者と説明者との対話として構成され、より積極的な役割とエージェントとのコミュニケーションを示唆している。 本稿では,ユーザが興味のある行動の時間的特性を記述したクエリに基づいて,その環境に作用するエージェントのビデオクリップを提示する対話型ツールASQ-ITを提案する。 提案手法は,ASQ-ITのユーザインタフェースのクエリを有限トレース(LTLf)上の線形時間論理の断片にマッピングする形式的手法に基づいており,クエリ処理のアルゴリズムは自動理論に基づいている。 ユーザスタディは、エンドユーザがASQ-ITでクエリを理解し、定式化できることを示し、ASQ-ITを使用することで、エラーエージェントの動作の特定を支援する。

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