論文の概要: Human-Aligned Skill Discovery: Balancing Behaviour Exploration and Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17431v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 06:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:03.876793
• Title: Human-Aligned Skill Discovery: Balancing Behaviour Exploration and Alignment
• Title（参考訳）: 人間に適応したスキル発見 - 振る舞いの探索とアライメントのバランスをとる
• Authors: Maxence Hussonnois, Thommen George Karimpanal, Santu Rana,
• Abstract要約: 我々は、より安全でより整合したスキルを発見するために、ヒューマンアライメントスキル発見(HaSD)を提案する。 HaSDはスキルの多様性と人間の価値との整合性を同時に最適化する。 2次元ナビゲーションとセーフティガイムナシウム環境の両方で有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.948610521764415
• License:
• Abstract: Unsupervised skill discovery in Reinforcement Learning aims to mimic humans' ability to autonomously discover diverse behaviors. However, existing methods are often unconstrained, making it difficult to find useful skills, especially in complex environments, where discovered skills are frequently unsafe or impractical. We address this issue by proposing Human-aligned Skill Discovery (HaSD), a framework that incorporates human feedback to discover safer, more aligned skills. HaSD simultaneously optimises skill diversity and alignment with human values. This approach ensures that alignment is maintained throughout the skill discovery process, eliminating the inefficiencies associated with exploring unaligned skills. We demonstrate its effectiveness in both 2D navigation and SafetyGymnasium environments, showing that HaSD discovers diverse, human-aligned skills that are safe and useful for downstream tasks. Finally, we extend HaSD by learning a range of configurable skills with varying degrees of diversity alignment trade-offs that could be useful in practical scenarios.
• Abstract（参考訳）: 強化学習における教師なしスキル発見は、人間の多様な振る舞いを自律的に発見する能力を模倣することを目的としている。 しかし、既存の手法はしばしば制約がなく、特に発見されたスキルがしばしば安全でない、あるいは実用的でない複雑な環境で、有用なスキルを見つけるのが難しくなる。 我々は、より安全で整合性の高いスキルを見つけるために、人間のフィードバックを取り入れたフレームワークであるHuman-aligned Skill Discovery (HaSD)を提案し、この問題に対処する。 HaSDはスキルの多様性と人間の価値との整合性を同時に最適化する。 このアプローチは、スキル発見プロセスを通じてアライメントが維持されることを保証する。 本研究では,2次元ナビゲーションとセーフティガイムナシウムの両環境での有効性を実証し,HaSDが下流作業に有用かつ安全である多種多様な人間対応スキルを発見することを示す。 最後に,実践シナリオにおいて有用となる多様な多様性アライメントトレードオフを持つ,さまざまな構成可能なスキルを学習することにより,HaSDを拡張した。

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