論文の概要: Perspectives for Direct Interpretability in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00726v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 09:15:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:59:58.412832
• Title: Perspectives for Direct Interpretability in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習における直接解釈可能性の展望
• Authors: Yoann Poupart, Aurélie Beynier, Nicolas Maudet,
• Abstract要約: マルチエージェントディープ強化学習(MADRL)は、ロボット工学やゲームにおいて複雑な問題を解くのに効果的であることが証明された。 本稿では, 学習モデルから直接, ポストホックな説明を生成することによって, 直接解釈可能であることを提唱する。 我々は、関連バックプロパゲーション、知識エディション、モデルステアリング、アクティベーションパッチ、スパースオートエンコーダ、サーキットディスカバリなど、現代的な手法を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41783829807634765
• License:
• Abstract: Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (MADRL) was proven efficient in solving complex problems in robotics or games, yet most of the trained models are hard to interpret. While learning intrinsically interpretable models remains a prominent approach, its scalability and flexibility are limited in handling complex tasks or multi-agent dynamics. This paper advocates for direct interpretability, generating post hoc explanations directly from trained models, as a versatile and scalable alternative, offering insights into agents' behaviour, emergent phenomena, and biases without altering models' architectures. We explore modern methods, including relevance backpropagation, knowledge edition, model steering, activation patching, sparse autoencoders and circuit discovery, to highlight their applicability to single-agent, multi-agent, and training process challenges. By addressing MADRL interpretability, we propose directions aiming to advance active topics such as team identification, swarm coordination and sample efficiency.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント深層強化学習(MADRL)は、ロボット工学やゲームにおける複雑な問題を解くのに効果的であることが証明されたが、ほとんどの訓練されたモデルは解釈が難しい。 本質的に解釈可能なモデルを学ぶことは依然として顕著なアプローチであるが、そのスケーラビリティと柔軟性は複雑なタスクやマルチエージェントのダイナミクスを扱う場合に限られている。 本稿では, モデルアーキテクチャを変更することなく, エージェントの振る舞い, 創発的現象, バイアスに関する洞察を提供する, 汎用的でスケーラブルな代替手段として, トレーニングモデルから直接, ポストホックな説明を生成することを提案する。 本稿では,関連性バックプロパゲーション,ナレッジエディション,モデルステアリング,アクティベーションパッチ,スパースオートエンコーダ,サーキットディスカバリといった現代的な手法を探求し,単一エージェント,マルチエージェント,トレーニングプロセスへの適用性を強調した。 そこで本研究では,MADRLの解釈可能性に対処して,チーム識別,スワム調整,サンプル効率などのアクティブなトピックを推し進める方向を提案する。

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