論文の概要: A Theoretical Framework for Explaining Reinforcement Learning with Shapley Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07797v1
• Date: Mon, 12 May 2025 17:48:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.528821
• Title: A Theoretical Framework for Explaining Reinforcement Learning with Shapley Values
• Title（参考訳）: 共有価値を用いた強化学習に関する理論的枠組み
• Authors: Daniel Beechey, Thomas M. S. Smith, Özgür Şimşek,
• Abstract要約: 我々は、国家的特徴の影響を通じて強化学習を説明する理論的枠組みを開発する。 説明の恩恵を受けるエージェント環境相互作用の3つの中核要素を同定する。 このアプローチは、明確な意味論と理論的保証を持つ数学的根拠のある説明の族を生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning agents can achieve superhuman performance, but their decisions are often difficult to interpret. This lack of transparency limits deployment, especially in safety-critical settings where human trust and accountability are essential. In this work, we develop a theoretical framework for explaining reinforcement learning through the influence of state features, which represent what the agent observes in its environment. We identify three core elements of the agent-environment interaction that benefit from explanation: behaviour (what the agent does), performance (what the agent achieves), and value estimation (what the agent expects to achieve). We treat state features as players cooperating to produce each element and apply Shapley values, a principled method from cooperative game theory, to identify the influence of each feature. This approach yields a family of mathematically grounded explanations with clear semantics and theoretical guarantees. We use illustrative examples to show how these explanations align with human intuition and reveal novel insights. Our framework unifies and extends prior work, making explicit the assumptions behind existing approaches, and offers a principled foundation for more interpretable and trustworthy reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 強化学習エージェントは超人的パフォーマンスを達成することができるが、その決定はしばしば解釈が難しい。 この透明性の欠如は、特に人間の信頼と説明責任が不可欠である安全クリティカルな環境でのデプロイメントを制限します。 本研究では,エージェントが環境下で観察するものを表す,状態特徴の影響を通じて強化学習を説明する理論的枠組みを開発する。 エージェントと環境の相互作用の中核となる3つの要素を識別する。動作(エージェントが何をするか)、パフォーマンス(エージェントが何を達成しているか)、価値推定(エージェントが何を達成しようとしているか)である。 我々は,各要素の生成に協力し,協調ゲーム理論の原則的手法であるShapley値を適用して,各特徴の影響を識別する選手として状態特徴を扱う。 このアプローチは、明確な意味論と理論的保証を持つ数学的根拠を持つ説明の族を生み出す。 これらの説明が人間の直感とどのように一致しているかを示し、新しい洞察を明らかにするために、実証的な例を用いています。 我々のフレームワークは先行作業の統合と拡張を行い、既存のアプローチの背景にある仮定を明確にし、より解釈可能で信頼性の高い強化学習のための原則的な基盤を提供します。

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