Une nouvelle méthode vise à améliorer la prise de décision de l'IA

L'Apprentissage par renforcement (RL) est une méthode utilisée pour apprendre aux programmes informatiques, appelés agents, comment effectuer des tâches en les récompensant pour de bonnes actions et en les décourageant pour de mauvaises. Une façon populaire de créer ces agents est grâce aux réseaux neuronaux, qui leur permettent d'apprendre à partir de grandes quantités de données sans avoir besoin d'instructions détaillées. Bien que cette approche soit efficace, il peut devenir difficile de comprendre pourquoi un agent prend certaines décisions, car le fonctionnement interne des réseaux neuronaux peut être complexe et difficile à interpréter.

Pour s'attaquer au problème de la compréhension du comportement des agents, des chercheurs ont commencé à utiliser une combinaison de réseaux neuronaux et de systèmes de raisonnement logique. Ces systèmes aident à créer des agents qui non seulement apprennent à partir des données, mais qui fournissent aussi des explications sur leurs actions. Cependant, ces systèmes nécessitent souvent beaucoup de connaissances préexistantes sur les tâches, comme des règles et des concepts, ce qui peut limiter leur utilisation et leur flexibilité dans différentes situations.

Dans cet article, on présente une nouvelle méthode appelée Invention de Prédicats Explicatifs pour l'Apprentissage dans les Jeux (EXPIL). Cette méthode vise à aider les agents à apprendre à jouer à des jeux tout en comprenant le raisonnement derrière leurs décisions. EXPIL se concentre sur l'identification et l'invention de nouveaux concepts, ce qui réduit le besoin de connaissances préexistantes étendues. On veut montrer qu'EXPIL peut créer des agents qui se comportent de manière compréhensible pour les humains tout en performants bien dans divers jeux.

#Contexte

#Apprentissage par Renforcement

Dans le monde du RL, les tâches sont modélisées comme une série de choix et de conséquences. Un agent interagit avec un environnement en choisissant des actions basées sur son état actuel. Chaque action entraîne une récompense qui guide l'agent à sélectionner de meilleures actions au fil du temps. L'objectif ultime est de maximiser la récompense totale qu'un agent reçoit pendant ses interactions avec l'environnement.

Les approches traditionnelles du RL impliquent généralement deux méthodes principales : basées sur la politique et basées sur la valeur. Les méthodes basées sur la politique se concentrent sur l'optimisation directe des actions de l'agent, tandis que les méthodes basées sur la valeur apprennent les récompenses attendues découlant de différentes actions. Malgré leur efficacité, ces méthodes peuvent souffrir de problèmes, tels que l'instabilité pendant l'entraînement et un manque d'interprétabilité.

#Le Rôle de la Logique

Pour ajouter une couche de compréhension aux processus de prise de décision des agents RL, les chercheurs ont commencé à incorporer la logique dans ces systèmes. Les méthodes basées sur la logique utilisent des règles et des relations définies pour aider à guider les agents dans leurs actions. Cette combinaison de RL et de logique peut mener à des processus de prise de décision plus clairs et plus explicables.

Cependant, la plupart des systèmes basés sur la logique existants dépendent encore d'une quantité significative de connaissances de base prédéfinies. Ce besoin rend difficile l'adaptation de tels systèmes à de nouveaux environnements ou tâches sans interventions manuelles étendues. Ainsi, une méthode permettant la découverte automatique de concepts pertinents tout en apprenant reste un domaine crucial à explorer.

#Qu'est-ce qu'EXPIL ?

EXPIL est une nouvelle approche qui vise à surmonter les limites des méthodes RL neuro-symboliques existantes. Elle permet aux agents d'inventer de nouveaux concepts logiques, ce qui réduit leur dépendance aux connaissances préexistantes. Les composants clés d'EXPIL incluent :

1. Extraction d'État Logique : Cela implique de rassembler des données provenant d'agents pré-entraînés pour identifier les états de jeu et actions importants.
2. Invention de Prédicats : C'est le processus de création de nouveaux prédicats, ou concepts, qui aident à décrire les relations entre différents éléments du jeu.
3. Raisonnement par Règles : En utilisant les prédicats inventés, EXPIL génère des règles qui guident le comportement de l'agent.
4. Apprentissage de Stratégie : Enfin, EXPIL aide les agents à apprendre les meilleures stratégies basées sur les règles inventées et leurs interactions avec l'environnement du jeu.

En se concentrant sur ces composants, EXPIL aide à combler le fossé entre la prise de décision complexe et le raisonnement compréhensible.

#Comment EXPIL fonctionne

#Extraction d'État Logique

La première étape du processus EXPIL consiste à rassembler des données de jeu provenant d'agents pré-entraînés. Ces données comprennent des informations sur différents états de jeu et les actions prises dans ces états. Au lieu d'utiliser des techniques complexes de détection d'objets, EXPIL utilise des représentations centrées sur les objets simples. Dans ces représentations, chaque état de jeu liste les objets présents avec leurs attributs, comme les positions.

En s'appuyant sur ces données structurées, EXPIL peut facilement analyser les relations entre objets et actions dans le jeu. Ces données servent de fondation pour les prochaines étapes du processus.

#Invention de Prédicats

L'étape suivante consiste à créer de nouveaux prédicats, qui sont des énoncés logiques décrivant les relations entre objets. Dans EXPIL, on utilise des concepts physiques prédéfinis comme la distance et la direction pour aider à inventer de nouveaux prédicats. Par exemple, un agent peut avoir besoin de savoir s'il est proche d'un ennemi ou si un chemin spécifique est dégagé d'obstacles.

Pour découvrir efficacement des prédicats spécifiques utiles, EXPIL génère des candidats basés sur certaines plages de référence. Ces plages définissent des distances ou angles valides entre objets, conduisant à des expressions logiques qui peuvent être évaluées comme vraies ou fausses, selon la situation.

En augmentant systématiquement les intervalles des plages de référence, EXPIL peut produire divers prédicats décrivant différents niveaux de proximité ou d'orientation dans le jeu.

#Raisonnement par Règles

Une fois les prédicats nécessaires créés, l'étape suivante consiste à les utiliser pour générer des règles d'action. Ces règles servent de guides pour l'agent, l'aidant à choisir les bonnes actions en fonction de l'état actuel du jeu. EXPIL utilise une méthode de recherche par faisceau pour explorer les règles potentielles basées sur les prédicats inventés.

En cherchant, EXPIL évalue les règles pour déterminer leur efficacité en utilisant des méthodes heuristiques. Cela signifie qu'il peut ignorer les règles moins utiles tout en conservant celles qui montrent un potentiel pour aider l'agent à prendre de meilleures décisions.

#Invention de Prédicats de Suffisance

En plus des prédicats de nécessité, EXPIL invente également des prédicats de suffisance. Ces prédicats aident l'agent à identifier les conditions où certaines actions sont susceptibles de mener au succès. En se concentrant sur les relations entre diverses règles et leur efficacité, EXPIL peut créer de nouveaux prédicats couvrant un plus large éventail de scénarios.

Ce processus implique de regrouper des règles connexes et d'identifier quelles règles conserver tout en visant à assurer un équilibre entre nécessité et suffisance. Le résultat est un ensemble de prédicats plus expressif qui améliore les capacités de prise de décision de l'agent.

#Apprentissage de Stratégie

Avec l'ensemble de règles en place, EXPIL aide l'agent à apprendre à optimiser ses actions en fonction des données collectées. Chaque règle se voit attribuer un poids initial, et au fur et à mesure que l'agent interagit avec l'environnement du jeu, ces poids sont mis à jour en utilisant une méthode acteur-critique. Cette méthode permet à la fois aux règles et à l'agent de s'améliorer au fil du temps.

En combinant les règles apprises et leurs poids correspondants, EXPIL permet aux agents de développer des stratégies efficaces pour surmonter divers défis dans le jeu.

#Évaluation de la Performance

Pour évaluer l'efficacité d'EXPIL, des expériences ont été menées dans plusieurs environnements de jeu. Ces environnements ont été conçus pour tester les capacités de raisonnement et de prise de décision de l'agent face à différents défis.

Les expériences comprenaient trois jeux différents, chacun avec des caractéristiques uniques nécessitant une prise de décision intelligente. Les résultats ont montré qu'EXPIL surpassait à la fois les agents purement neuronaux et les modèles RL neuro-symboliques à la pointe de la technologie dans ces contextes difficiles.

En utilisant les prédicats inventés, les agents formés avec EXPIL ont atteint des politiques logiques de haute qualité avec beaucoup moins de connaissances de base par rapport aux méthodes conventionnelles. Cette flexibilité rend EXPIL applicable à un plus large éventail de tâches sans nécessiter d'ajustements manuels étendus.

#Résultats et Discussion

EXPIL a produit des résultats remarquables dans les différents environnements de jeu. Dans chaque cas, les agents ont montré de hautes performances tout en maintenant un raisonnement clair derrière leurs actions. Un avantage significatif d'EXPIL réside dans sa capacité à réduire la dépendance à des connaissances de base prédéfinies, permettant aux agents de s'adapter aux nouvelles situations sans effort.

Cependant, il y a quelques limitations dans le système actuel. Bien que les règles soient entièrement explicables, le processus de sélection des actions basé sur plusieurs règles valides repose encore sur des poids appris, ce qui peut rendre la prise de décision moins logique. Un travail futur pourrait se concentrer sur l'amélioration de la façon dont les agents expliquent leurs actions dans des situations où plusieurs règles valides sont applicables.

De plus, l'implémentation actuelle met principalement l'accent sur la distance et la direction en tant que concepts physiques clés. Explorer des facteurs supplémentaires, comme le temps ou les changements environnementaux, pourrait encore améliorer la génération de prédicats et la performance globale des agents.

#Conclusion

En résumé, EXPIL est une approche novatrice qui combine l'apprentissage par renforcement avec le raisonnement logique pour créer des agents de prise de décision plus compréhensibles et flexibles. En inventant de nouveaux prédicats automatiquement à partir des données de jeu, EXPIL réduit considérablement les domaines où les méthodes traditionnelles nécessitent des connaissances préexistantes étendues.

À travers son approche systématique d'extraction d'état logique, d'invention de prédicats, de raisonnement par règles et d'apprentissage de stratégie, EXPIL a montré des résultats prometteurs à travers divers environnements de jeu. À mesure que les chercheurs continuent d'explorer des moyens d'améliorer la performance et l'interprétabilité des agents, EXPIL représente un pas important vers le développement d'agents intelligents capables de raisonner et d'apprendre dans des situations du monde réel plus complexes.

En fin de compte, EXPIL pourrait servir de fondation pour de futures avancées dans le domaine des agents intelligents, les aidant à combler le fossé entre raisonnement de haut niveau et expériences d'apprentissage pratiques dans des domaines divers.