論文の概要: Causal State Distillation for Explainable Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00104v2
- Date: Mon, 1 Apr 2024 04:31:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 11:23:11.365323
- Title: Causal State Distillation for Explainable Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 説明可能な強化学習のための因果状態蒸留
- Authors: Wenhao Lu, Xufeng Zhao, Thilo Fryen, Jae Hee Lee, Mengdi Li, Sven Magg, Stefan Wermter,
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、知的エージェントを訓練するための強力なテクニックであるが、これらのエージェントが特定の決定を下す理由を理解することは困難である。
この問題に対処するために様々なアプローチが検討され、ある有望な道は報酬分解(RD)である。
RDは、エージェントの振る舞いをポストホックな方法で合理化しようとする他の方法に関連する懸念のいくつかを傍受するので、魅力的である。
我々は、より情報的な説明を提供するために、サブリワードを超えてRDの拡張を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.998047658978482
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforcement learning (RL) is a powerful technique for training intelligent agents, but understanding why these agents make specific decisions can be quite challenging. This lack of transparency in RL models has been a long-standing problem, making it difficult for users to grasp the reasons behind an agent's behaviour. Various approaches have been explored to address this problem, with one promising avenue being reward decomposition (RD). RD is appealing as it sidesteps some of the concerns associated with other methods that attempt to rationalize an agent's behaviour in a post-hoc manner. RD works by exposing various facets of the rewards that contribute to the agent's objectives during training. However, RD alone has limitations as it primarily offers insights based on sub-rewards and does not delve into the intricate cause-and-effect relationships that occur within an RL agent's neural model. In this paper, we present an extension of RD that goes beyond sub-rewards to provide more informative explanations. Our approach is centred on a causal learning framework that leverages information-theoretic measures for explanation objectives that encourage three crucial properties of causal factors: causal sufficiency, sparseness, and orthogonality. These properties help us distill the cause-and-effect relationships between the agent's states and actions or rewards, allowing for a deeper understanding of its decision-making processes. Our framework is designed to generate local explanations and can be applied to a wide range of RL tasks with multiple reward channels. Through a series of experiments, we demonstrate that our approach offers more meaningful and insightful explanations for the agent's action selections.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、知的エージェントを訓練するための強力なテクニックであるが、これらのエージェントが特定の決定を下す理由を理解することは、非常に難しい。
RLモデルにおけるこの透明性の欠如は長年の問題であり、エージェントの振る舞いの背後にある理由を理解するのが難しくなった。
この問題に対処するために様々なアプローチが検討され、ある有望な道は報酬分解(RD)である。
RDは、エージェントの振る舞いをポストホックな方法で合理化しようとする他の方法に関連する懸念のいくつかを傍受するので、魅力的である。
RDは、訓練中のエージェントの目的に寄与する報酬の様々な面を明らかにすることで機能する。
しかしRDは、主にサブリワードに基づく洞察を提供し、RLエージェントの神経モデル内で起こる複雑な因果関係を掘り下げないため、制限がある。
本稿では,より情報的な説明を提供するために,サブリワードを超えてRDの拡張を提案する。
我々のアプローチは、因果的要因の3つの重要な特性である因果的充足性、スパース性、直交性を促進する、説明目的のための情報理論的尺度を活用する因果的学習の枠組みに重点を置いている。
これらの性質は、エージェントの状態と行動や報酬の間の因果関係を蒸留し、意思決定プロセスのより深い理解を可能にする。
我々のフレームワークは局所的な説明を生成するように設計されており、複数の報奨チャンネルを持つ広範囲なRLタスクに適用できる。
一連の実験を通して、我々のアプローチはエージェントの行動選択に対してより有意義で洞察に富んだ説明を提供することを示した。
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