論文の概要: Playing Large Games with Oracles and AI Debate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04792v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 02:33:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 03:43:08.937606
• Title: Playing Large Games with Oracles and AI Debate
• Title（参考訳）: oracleとaiの議論で大きなゲームをする
• Authors: Xinyi Chen, Angelica Chen, Dean Foster, Elad Hazan
• Abstract要約: 我々は、非常に多くのアクションを伴う繰り返しゲームにおける後悔の最小化について検討する。 既存のオンラインゲームプレイのアルゴリズムでは、アクションの数を計算する必要があるが、これは大きなゲームでは禁止される。 後悔と複雑さが対数的に作用数に依存する内部後悔の最小化のための新しい効率的なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.884051256535564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider regret minimization in repeated games with a very large number of actions. Such games are inherent in the setting of AI safety via debate, and more generally games whose actions are language-based. Existing algorithms for online game playing require computation polynomial in the number of actions, which can be prohibitive for large games. We thus consider oracle-based algorithms, as oracles naturally model access to AI agents. With oracle access, we characterize when internal and external regret can be minimized efficiently. We give a novel efficient algorithm for internal regret minimization whose regret and computation complexity depend logarithmically on the number of actions. This implies efficient oracle-based computation of a correlated equilibrium in large games. We conclude with experiments in the setting of AI Safety via Debate that shows the benefit of insights from our algorithmic analysis.
• Abstract（参考訳）: 非常に多くのアクションを伴う繰り返しゲームにおける後悔の最小化について検討する。 このようなゲームは、議論によるAI安全性の設定に固有のものであり、より一般的には、アクションが言語に基づくゲームである。 既存のオンラインゲームプレイのアルゴリズムは、アクションの数で計算多項式を必要とするが、これは大きなゲームでは禁じられる。 私たちはoracleベースのアルゴリズムを、oracleが自然にaiエージェントへのアクセスをモデル化すると考えている。 oracle accessでは、内部および外部の後悔を最小限に抑えることができます。 我々は,動作数に対数的に依存する後悔と計算の複雑さを最小化するための新しいアルゴリズムを提案する。 これは大きなゲームにおける相関平衡の効率的なオラクルベースの計算を意味する。 我々は、AI Safety via Debateの設定において、アルゴリズム分析からの洞察の恩恵を示す実験で締めくくります。

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