論文の概要: Learning to Make Adherence-Aware Advice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00817v2
- Date: Sat, 16 Mar 2024 06:12:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 03:42:41.744638
- Title: Learning to Make Adherence-Aware Advice
- Title（参考訳）: Adherence-Aware Advice の学習
- Authors: Guanting Chen, Xiaocheng Li, Chunlin Sun, Hanzhao Wang,
- Abstract要約: 本稿では,人間の従順性を考慮した逐次意思決定モデルを提案する。
最適なアドバイスポリシーを学習し、重要なタイムスタンプでのみアドバイスを行う学習アルゴリズムを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.419688203654948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) systems play an increasingly prominent role in human decision-making, challenges surface in the realm of human-AI interactions. One challenge arises from the suboptimal AI policies due to the inadequate consideration of humans disregarding AI recommendations, as well as the need for AI to provide advice selectively when it is most pertinent. This paper presents a sequential decision-making model that (i) takes into account the human's adherence level (the probability that the human follows/rejects machine advice) and (ii) incorporates a defer option so that the machine can temporarily refrain from making advice. We provide learning algorithms that learn the optimal advice policy and make advice only at critical time stamps. Compared to problem-agnostic reinforcement learning algorithms, our specialized learning algorithms not only enjoy better theoretical convergence properties but also show strong empirical performance.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムは、人間の意思決定においてますます顕著な役割を担っているため、人間とAIの相互作用の領域では課題が表面化している。
1つの課題は、AIレコメンデーションを無視した人間の不適切な考慮、そしてAIが最も適切かどうかを選択的にアドバイスする必要性によって、AIの亜最適ポリシーから生じる。
本稿では, 逐次意思決定モデルを提案する。
一 人間の従順性(人間が機械の助言に従う/拒絶する確率)を考慮し、
(ii) マシンがアドバイスを一時的に控えるように、遅延オプションを組み込む。
最適なアドバイスポリシーを学習し、重要なタイムスタンプでのみアドバイスを行う学習アルゴリズムを提供する。
問題に依存しない強化学習アルゴリズムと比較して,我々の特殊学習アルゴリズムは理論収束性を向上するだけでなく,経験的性能も高い。
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