論文の概要: Semifactual Explanations for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05435v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 08:37:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 15:20:29.154883
• Title: Semifactual Explanations for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習のためのセミファクチュアルな説明
• Authors: Jasmina Gajcin, Jovan Jeromela, Ivana Dusparic,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、エージェントが試行錯誤を通じて環境から学習する学習パラダイムである。 ディープ強化学習(DRL)アルゴリズムは、ニューラルネットワークを使用してエージェントのポリシーを表現し、その決定を解釈しにくくする。 DRLエージェントの動作を説明するには,ユーザの信頼を向上し,エンゲージメントを高め,実際のタスクとの統合を容易にする必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5320737596132754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) is a learning paradigm in which the agent learns from its environment through trial and error. Deep reinforcement learning (DRL) algorithms represent the agent's policies using neural networks, making their decisions difficult to interpret. Explaining the behaviour of DRL agents is necessary to advance user trust, increase engagement, and facilitate integration with real-life tasks. Semifactual explanations aim to explain an outcome by providing "even if" scenarios, such as "even if the car were moving twice as slowly, it would still have to swerve to avoid crashing". Semifactuals help users understand the effects of different factors on the outcome and support the optimisation of resources. While extensively studied in psychology and even utilised in supervised learning, semifactuals have not been used to explain the decisions of RL systems. In this work, we develop a first approach to generating semifactual explanations for RL agents. We start by defining five properties of desirable semifactual explanations in RL and then introducing SGRL-Rewind and SGRL-Advance, the first algorithms for generating semifactual explanations in RL. We evaluate the algorithms in two standard RL environments and find that they generate semifactuals that are easier to reach, represent the agent's policy better, and are more diverse compared to baselines. Lastly, we conduct and analyse a user study to assess the participant's perception of semifactual explanations of the agent's actions.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、エージェントが試行錯誤を通じて環境から学習する学習パラダイムである。 ディープ強化学習(DRL)アルゴリズムは、ニューラルネットワークを使用してエージェントのポリシーを表現し、その決定を解釈しにくくする。 DRLエージェントの動作を説明するには,ユーザの信頼を向上し,エンゲージメントを高め,実際のタスクとの統合を容易にする必要がある。 半現実的な説明は、「車が2倍の速度で動いていても、衝突を避けるために探索する必要がある」というような「たとえ仮に」シナリオを提供することによって結果を説明することを目的としている。 セミファクチュアルは、異なる要因が結果に与える影響を理解し、リソースの最適化を支援するのに役立つ。 心理学で広く研究され、教師付き学習に活用される一方で、セミファクトリアルはRLシステムの決定を説明するために使われていない。 本研究では,RLエージェントの半実的説明を生成するための最初のアプローチを開発する。 まず、RLで望ましい半実説明の5つの特性を定義し、次にSGRL-RewindとSGRL-Advanceを導入し、RLで半実説明を生成するアルゴリズムを提案する。 2つの標準RL環境におけるアルゴリズムの評価を行い、それらが到達しやすく、エージェントのポリシーをより良く表現し、ベースラインよりも多様であるセミファクトアルを生成することを発見した。 最後に,エージェントの行動に関する半実的説明に対する参加者の認識を評価するために,ユーザスタディを実施し,分析する。

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