論文の概要: BCR-DRL: Behavior- and Context-aware Reward for Deep Reinforcement Learning in Human-AI Coordination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07877v4
• Date: Fri, 07 Feb 2025 00:03:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:54:19.802860
• Title: BCR-DRL: Behavior- and Context-aware Reward for Deep Reinforcement Learning in Human-AI Coordination
• Title（参考訳）: BCR-DRL:人間-AI協調における深層強化学習のための行動・文脈認識リワード
• Authors: Xin Hao, Bahareh Nakisa, Mohmmad Naim Rastgoo, Richard Dazeley, Gaoyang Pang,
• Abstract要約: 深層強化学習(DRL)は、AIエージェントをトレーニングし、人間のパートナーと協調するための強力なフレームワークを提供する。 DRLは人間とAIの協調において2つの重要な課題に直面している。 本稿では,DRLの探索と活用を最適化する革新的行動認識報酬(BCR)を提案する。 提案手法は, 累積スパース報酬を約20%増加させ, 収束時間を最先端のベースラインと比較して約67%減少させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.365063638680399
• License:
• Abstract: Deep reinforcement Learning (DRL) offers a powerful framework for training AI agents to coordinate with human partners. However, DRL faces two critical challenges in human-AI coordination (HAIC): sparse rewards and unpredictable human behaviors. These challenges significantly limit DRL to identify effective coordination policies, due to its impaired capability of optimizing exploration and exploitation. To address these limitations, we propose an innovative behavior- and context-aware reward (BCR) for DRL, which optimizes exploration and exploitation by leveraging human behaviors and contextual information in HAIC. Our BCR consists of two components: (i)~A novel dual intrinsic rewarding scheme to enhance exploration. This scheme composes an AI self-motivated intrinsic reward and a human-motivated intrinsic reward, which are designed to increase the capture of sparse rewards by a logarithmic-based strategy; and (ii)~A new context-aware weighting mechanism for the designed rewards to improve exploitation. This mechanism helps the AI agent prioritize actions that better coordinate with the human partner by utilizing contextual information that can reflect the evolution of learning in HAIC. Extensive simulations in the Overcooked environment demonstrate that our approach can increase the cumulative sparse rewards by approximately 20% and reduce the convergence time by about 67% compared to state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、AIエージェントをトレーニングし、人間のパートナーと協調するための強力なフレームワークを提供する。 しかし、DRLは人間とAIの協調(HAIC)において2つの重要な課題に直面している。 これらの課題は、DRLが探索と搾取を最適化する能力に障害があるため、効果的な調整政策を特定することを大幅に制限した。 これらの制約に対処するために,人間の行動とコンテキスト情報を活用することで,探索と活用を最適化するDRLのための革新的な行動認識報酬(BCR)を提案する。 私たちのBCRは2つのコンポーネントで構成されています。 (i)~探究力を高めるための新しい二重本質的な報奨スキーム。 このスキームは、対数的戦略によるスパース報酬の獲得を促進するために、AIの自己動機的内在的報酬と人間動機的内在的報酬を構成する。 (ii)~ エクスプロイトを改善するためにデザインされた報酬に対する新しいコンテキスト対応重み付け機構。 このメカニズムは、AIエージェントが、HAICにおける学習の進化を反映したコンテキスト情報を利用することによって、人間のパートナーとのより優れたコーディネートを行うアクションを優先順位付けするのに役立つ。 オーバークッキング環境における過大なシミュレーションにより, 提案手法は, 累積スパース報酬を約20%増加させ, 収束時間を最先端ベースラインに比べて約67%低減できることを示した。

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