論文の概要: "A Good Bot Always Knows Its Limitations": Assessing Autonomous System Decision-making Competencies through Factorized Machine Self-confidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19631v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 01:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 15:25:50.050581
• Title: "A Good Bot Always Knows Its Limitations": Assessing Autonomous System Decision-making Competencies through Factorized Machine Self-confidence
• Title（参考訳）: 『良きボットが常に限界を知る』:機械の自己自信による自律的なシステム決定能力の評価
• Authors: Brett Israelsen, Nisar R. Ahmed, Matthew Aitken, Eric W. Frew, Dale A. Lawrence, Brian M. Argrow,
• Abstract要約: 本稿では,Factized Machine Self-confidence (FaMSeC) という計算フレームワークを提案する。 FaMSeCは、アルゴリズムによる意思決定プロセスを駆動する要因について、エンジニアリングに焦点を当てた全体的記述を提供する。 指標は、確率的意思決定アルゴリズムの幅広いクラスに埋め込まれた階層的な問題解決統計から導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.167803438665586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How can intelligent machines assess their competencies in completing tasks? This question has come into focus for autonomous systems that algorithmically reason and make decisions under uncertainty. It is argued here that machine self-confidence -- a form of meta-reasoning based on self-assessments of an agent's knowledge about the state of the world and itself, as well as its ability to reason about and execute tasks -- leads to many eminently computable and useful competency indicators for such agents. This paper presents a culmination of work on this concept in the form of a computational framework called Factorized Machine Self-confidence (FaMSeC), which provides an engineering-focused holistic description of factors driving an algorithmic decision-making process, including outcome assessment, solver quality, model quality, alignment quality, and past experience. In FaMSeC, self-confidence indicators are derived from hierarchical `problem-solving statistics' embedded within broad classes of probabilistic decision-making algorithms such as Markov decision processes. The problem-solving statistics are obtained by evaluating and grading probabilistic exceedance margins with respect to given competency standards, which are specified for each decision-making competency factor by the informee (e.g. a non-expert user or an expert system designer). This approach allows `algorithmic goodness of fit' evaluations to be easily incorporated into the design of many kinds of autonomous agents via human-interpretable competency self-assessment reports. Detailed descriptions and running application examples for a Markov decision process agent show how two FaMSeC factors (outcome assessment and solver quality) can be practically computed and reported for a range of possible tasking contexts through novel use of meta-utility functions, behavior simulations, and surrogate prediction models.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントマシンは、タスク完了時の能力を評価するにはどうすればよいか? この問題は、アルゴリズムで推論し、不確実性の下で決定する自律システムに焦点が当てられている。 ここでは、機械の自信 - エージェントの世界の状況とそれ自身に関する知識の自己評価に基づくメタ推論の形式、およびタスクの推論と実行能力 - が、そのようなエージェントに多くの卓越した計算可能で有用な能力指標をもたらすと論じられている。 本稿では,この概念をFactized Machine Self-confidence (FaMSeC) という計算フレームワークの形で実現し,結果評価,ソルバ品質,モデル品質,アライメント品質,過去の経験など,アルゴリズム決定過程を駆動する要因の総括的記述を提供する。 FaMSeCでは、自己自信指標はマルコフ決定プロセスのような確率的意思決定アルゴリズムの幅広いクラスに埋め込まれた階層的な「確率問題解決統計」から導かれる。 本発明の問題解決統計は、情報提供者(例えば、専門家でないユーザまたはエキスパートシステム設計者)によって、各意思決定能力要因に規定される所定の能力基準に対する確率的超越マージンを評価して評価することにより得られる。 このアプローチにより、人間の解釈可能な能力自己評価レポートを通じて、多様な自律エージェントの設計に「適合のアルゴリズム的良さ」の評価を組み込むことができる。 マルコフ決定プロセスエージェントの詳細な説明とアプリケーションの実行例は、メタユーティリティ関数、行動シミュレーション、代理予測モデルを用いて、2つのFMSeC因子(アウトカムアセスメントと問題解決の質)を現実的に計算し、可能なタスクコンテキストに対してレポートする方法を示している。

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