論文の概要: Safe and Robust Reinforcement Learning: Principles and Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18539v2
• Date: Sat, 30 Mar 2024 10:07:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 13:15:05.964678
• Title: Safe and Robust Reinforcement Learning: Principles and Practice
• Title（参考訳）: 安全でロバストな強化学習:原則と実践
• Authors: Taku Yamagata, Raul Santos-Rodriguez,
• Abstract要約: 強化学習は比較的複雑なタスクの解決に顕著な成功を収めた。 現実のシナリオにおけるRLシステムのデプロイは、安全性と堅牢性に関する重大な課題を生じさせる。 本稿では, アルゴリズム, 倫理的, 実践的考察を含む安全で堅牢なRL景観の主次元について考察する。
• 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: Reinforcement Learning (RL) has shown remarkable success in solving relatively complex tasks, yet the deployment of RL systems in real-world scenarios poses significant challenges related to safety and robustness. This paper aims to identify and further understand those challenges thorough the exploration of the main dimensions of the safe and robust RL landscape, encompassing algorithmic, ethical, and practical considerations. We conduct a comprehensive review of methodologies and open problems that summarizes the efforts in recent years to address the inherent risks associated with RL applications. After discussing and proposing definitions for both safe and robust RL, the paper categorizes existing research works into different algorithmic approaches that enhance the safety and robustness of RL agents. We examine techniques such as uncertainty estimation, optimisation methodologies, exploration-exploitation trade-offs, and adversarial training. Environmental factors, including sim-to-real transfer and domain adaptation, are also scrutinized to understand how RL systems can adapt to diverse and dynamic surroundings. Moreover, human involvement is an integral ingredient of the analysis, acknowledging the broad set of roles that humans can take in this context. Importantly, to aid practitioners in navigating the complexities of safe and robust RL implementation, this paper introduces a practical checklist derived from the synthesized literature. The checklist encompasses critical aspects of algorithm design, training environment considerations, and ethical guidelines. It will serve as a resource for developers and policymakers alike to ensure the responsible deployment of RL systems in many application domains.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 比較的複雑なタスクの解決に成功しているが, 現実のシナリオにおけるRLシステムの展開は, 安全性と堅牢性に関する重大な課題を生じさせている。 本稿では,これらの課題を,アルゴリズム的,倫理的,実践的な考察を包含して,安全で堅牢なRLランドスケープの主次元の探索を徹底的に把握し,さらに理解することを目的とする。 本稿は,RL アプリケーションに関連する本質的なリスクに対処するため,近年の取り組みを要約した方法論とオープンな問題を包括的にレビューする。 安全かつ堅牢なRLの定義を議論し、提案した後、既存の研究成果を、RLエージェントの安全性と堅牢性を高めるアルゴリズム的なアプローチに分類する。 本研究では,不確実性推定,最適化手法,探索・探索トレードオフ,対人訓練などの手法について検討する。 シン・トゥ・リアル・トランスファーやドメイン適応を含む環境要因も、RLシステムが多様な動的環境にどのように適応できるかを理解するために精査されている。 さらに、人間の関与は分析の不可欠な要素であり、人間がこの文脈で果たせる幅広い役割を認識している。 重要なことは,安全で堅牢なRL実装の複雑さをナビゲートする実践者を支援するため,本論文では,合成された文献から得られた実践的なチェックリストを紹介することである。 チェックリストには、アルゴリズム設計、トレーニング環境の考慮、倫理的ガイドラインといった重要な側面が含まれている。 多くのアプリケーションドメインにおいて、RLシステムの責任あるデプロイを保証するため、開発者や政策立案者のためのリソースとして役立ちます。

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