論文の概要: The Formalism-Implementation Gap in Reinforcement Learning Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16175v2
• Date: Tue, 28 Oct 2025 14:06:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 17:50:20.158191
• Title: The Formalism-Implementation Gap in Reinforcement Learning Research
• Title（参考訳）: 強化学習研究における形式主義-実装ギャップ
• Authors: Pablo Samuel Castro,
• Abstract要約: 本稿では、強化学習研究は、エージェント能力の実証にのみ焦点を絞ることをやめるべきである、と論じる。 ベンチマークが基礎となる数学的形式にどのようにマッピングされるか、より正確にする必要がある、と氏は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.922282609849184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The last decade has seen an upswing in interest and adoption of reinforcement learning (RL) techniques, in large part due to its demonstrated capabilities at performing certain tasks at "super-human levels". This has incentivized the community to prioritize research that demonstrates RL agent performance, often at the expense of research aimed at understanding their learning dynamics. Performance-focused research runs the risk of overfitting on academic benchmarks -- thereby rendering them less useful -- which can make it difficult to transfer proposed techniques to novel problems. Further, it implicitly diminishes work that does not push the performance-frontier, but aims at improving our understanding of these techniques. This paper argues two points: (i) RL research should stop focusing solely on demonstrating agent capabilities, and focus more on advancing the science and understanding of reinforcement learning; and (ii) we need to be more precise on how our benchmarks map to the underlying mathematical formalisms. We use the popular Arcade Learning Environment (ALE; Bellemare et al., 2013) as an example of a benchmark that, despite being increasingly considered "saturated", can be effectively used for developing this understanding, and facilitating the deployment of RL techniques in impactful real-world problems.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、強化学習(RL)技術への関心が高まり、「超人的レベル」で特定のタスクを実行する能力が証明されたため、多くが採用されている。 これによってコミュニティは、RLエージェントのパフォーマンスを示す研究を優先し、しばしば学習ダイナミクスの理解を目的とした研究を犠牲にして、コミュニティにインセンティブを与えている。 パフォーマンスを重視した研究は、学術ベンチマークに過度に適合するリスクを負う。 さらに、パフォーマンスを優先しない作業は暗黙的に減少させますが、これらのテクニックの理解を深めることを目指しています。 本論では2つの論点を論じる。 (i)RL研究は、エージェント能力の実証にのみ焦点を合わせず、科学の進歩と強化学習の理解に集中すべきである。 (ii) ベンチマークを基礎となる数学的形式にどのようにマッピングするかをより正確にする必要がある。 我々は、人気の高いアーケード学習環境(ALE, Bellemare et al , 2013)を、ますます「飽和」と見なされつつも、この理解を効果的に発展させ、実世界のインパクトのある問題へのRL技術の展開を促進することができるベンチマークの例として用いている。

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