Fugu-MT 論文翻訳(概要): IxDRL: A Novel Explainable Deep Reinforcement Learning Toolkit based on Analyses of Interestingness

論文の概要: IxDRL: A Novel Explainable Deep Reinforcement Learning Toolkit based on Analyses of Interestingness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08933v1
Date: Tue, 18 Jul 2023 02:43:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-19 16:39:42.403677
Title: IxDRL: A Novel Explainable Deep Reinforcement Learning Toolkit based on Analyses of Interestingness
Title（参考訳）: IxDRL:興味の分析に基づく説明可能な深層強化学習ツールキット
Authors: Pedro Sequeira and Melinda Gervasio
Abstract要約: 面白さの分析に基づく新しい枠組みを提案する。本ツールは,興味深い分析から得られたRLエージェント能力の様々な測定方法を提供する。我々のフレームワークはエージェント設計者にRLエージェント能力に関する洞察を与えることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, advances in deep learning have resulted in a plethora of successes in the use of reinforcement learning (RL) to solve complex sequential decision tasks with high-dimensional inputs. However, existing systems lack the necessary mechanisms to provide humans with a holistic view of their competence, presenting an impediment to their adoption, particularly in critical applications where the decisions an agent makes can have significant consequences. Yet, existing RL-based systems are essentially competency-unaware in that they lack the necessary interpretation mechanisms to allow human operators to have an insightful, holistic view of their competency. Towards more explainable Deep RL (xDRL), we propose a new framework based on analyses of interestingness. Our tool provides various measures of RL agent competence stemming from interestingness analysis and is applicable to a wide range of RL algorithms, natively supporting the popular RLLib toolkit. We showcase the use of our framework by applying the proposed pipeline in a set of scenarios of varying complexity. We empirically assess the capability of the approach in identifying agent behavior patterns and competency-controlling conditions, and the task elements mostly responsible for an agent's competence, based on global and local analyses of interestingness. Overall, we show that our framework can provide agent designers with insights about RL agent competence, both their capabilities and limitations, enabling more informed decisions about interventions, additional training, and other interactions in collaborative human-machine settings.
Abstract（参考訳）: 近年, 深層学習の進歩は, 高次元入力を用いた複雑な逐次決定課題の解決に強化学習(RL)を用いることで, 数多くの成功をもたらしている。しかし、既存のシステムは、人間に能力の全体像を提供するために必要なメカニズムを欠いており、特にエージェントが決定を下す重要なアプリケーションにおいて、その採用に障害を与えている。しかし、既存のRLベースのシステムは、人間のオペレーターがその能力についての洞察に富み、総合的な見解を持てるために必要な解釈機構が欠如していることに、本質的には認識できない。より説明しやすい深層rl(xdrl)に向けて,興味をそそる分析に基づく新しいフレームワークを提案する。本稿では,RLLib アルゴリズムをネイティブにサポートした多種多様な RL アルゴリズムに適用可能な RL エージェント能力の測定方法を提案する。提案したパイプラインを,複雑性の異なるシナリオのセットに適用することで,フレームワークの利用を実証する。我々は,エージェントの行動パターンと能力制御条件を識別するアプローチの能力と,興味のグローバルおよび局所的な分析に基づいてエージェントの能力に主に責任を持つタスク要素を実証的に評価する。全体として、我々のフレームワークは、エージェントデザイナーに、rlエージェントの能力、能力と限界の両方について洞察を与え、介入、追加のトレーニング、および協調的なヒューマンマシン設定における他のインタラクションに関するよりインフォームドな決定を可能にする。

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