論文の概要: Learning Human-like Representations to Enable Learning Human Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14106v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 18:31:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 13:41:22.297249
• Title: Learning Human-like Representations to Enable Learning Human Values
• Title（参考訳）: 人的価値の学習を可能にする人的表現の学習
• Authors: Andrea Wynn, Ilia Sucholutsky, Thomas L. Griffiths
• Abstract要約: AIシステムに世界の人間的な表現を学習させるには、多くの既知の利点がある。 本稿では,機械学習モデル(ML)と人間とのこのような表現的アライメントが,価値アライメントの必要条件であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.628307026004656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How can we build AI systems that are aligned with human values and objectives in order to avoid causing harm or violating societal standards for acceptable behavior? Making AI systems learn human-like representations of the world has many known benefits, including improving generalization, robustness to domain shifts, and few-shot learning performance, among others. We propose that this kind of representational alignment between machine learning (ML) models and humans is also a necessary condition for value alignment, where ML systems conform to human values and societal norms. We focus on ethics as one aspect of value alignment and train multiple ML agents (support vector regression and kernel regression) in a multi-armed bandit setting, where rewards are sampled from a distribution that reflects the morality of the chosen action. We then study the relationship between each agent's degree of representational alignment with humans and their performance when learning to take the most ethical actions.
• Abstract（参考訳）: 許容可能な行動のための社会標準を害したり違反したりするのを避けるために、人間の価値観や目的に合わせたAIシステムをどのように構築すればよいのか? AIシステムに世界の人間的な表現を学習させるには、一般化の改善、ドメインシフトに対する堅牢性、数ショットの学習パフォーマンスなど、多くの既知のメリットがある。 機械学習モデル(ML)と人間とのこのような表現的アライメントは、人間の価値観や社会的規範に適合するMLシステムにおいて、価値アライメントの必要条件でもある。 我々は、価値アライメントの一側面として倫理に注目し、選択された行動のモラルを反映した分布から報酬をサンプリングする多武装バンディット環境で複数のMLエージェント(支持ベクトル回帰とカーネル回帰)を訓練する。 次に,人間に対する各エージェントの表象的アライメントの程度と,最も倫理的な行動をとるための学習時のパフォーマンスとの関係について検討した。

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