Interpretare le funzioni di ricompensa con controfattuali

Imparare a capire i premi dai comportamenti umani e dai feedback è un modo promettente per rendere i sistemi AI più allineati ai valori umani. Tuttavia, può essere difficile ottenere funzioni di premio corrette in modo costante. Strumenti che aiutano a interpretare queste funzioni di premio potrebbero permettere agli utenti di individuare problemi.

Un approccio è usare le Spiegazioni di Traiettorie Controfattuali (CTEs). Questo metodo aiuta a spiegare le funzioni di premio nell'Apprendimento per rinforzo confrontando una traiettoria originale con un'altra diversa (controfattuale) e mostrando i premi che ciascuna riceve. Capire queste differenze può dare idee su quali comportamenti siano valorizzati dalla funzione di premio.

Suggeriamo sei criteri per valutare le CTE e introduciamo un nuovo algoritmo che genera queste spiegazioni. Testiamo anche quanto siano utili queste spiegazioni addestrando un modello a prevedere gli esiti basati sulle CTE generate. I nostri risultati suggeriscono che le CTE forniscono informazioni preziose, migliorando la capacità del modello di capire i premi per nuove situazioni.

Anche se le CTE potrebbero non offrire una visione completa della funzione di premio, questo metodo sembra essere efficace per interpretare le funzioni di premio apprese. Con l'avanzare dei sistemi AI, è fondamentale assicurarsi che siano sicuri e allineati ai valori umani. Una delle sfide principali è catturare le intenzioni e le preferenze umane nella funzione di premio, che guida il comportamento dell'agente AI.

Le persone spesso trovano difficile specificare una funzione di premio che rifletta veramente le loro intenzioni o valori. Le tecniche di apprendimento dei premi mirano a risolvere questo problema imparando la funzione di premio dai dati. Ad esempio, il RL basato su preferenze deriva una funzione di premio dalle preferenze umane, mentre il RL inverso cerca di recuperare la funzione di premio di un esperto dalle sue azioni.

Nonostante le promesse dell'apprendimento dei premi, i metodi esistenti fanno fatica con le complessità poiché i valori umani possono variare ampiamente e cambiare con il contesto. Il nostro obiettivo è creare strumenti che aiutino a comprendere le funzioni di premio apprese, permettendo alle persone di trovare disallineamenti con i loro valori.

Basiamo il nostro lavoro sull'idea di "Allineamento dei Valori Trasparente", che suggerisce di usare tecniche di AI spiegabile (XAI) per chiarire le funzioni di premio. Tuttavia, sono stati fatti pochi tentativi per interpretare le funzioni di premio, con solo un notevole sforzo focalizzato su quelle apprese in profondità. Il nostro lavoro collega XAI e apprendimento dei premi, essendo i primi ad applicare spiegazioni controfattuali alle funzioni di premio.

#Spiegazioni di Traiettorie Controfattuali (CTEs)

In questo studio, adattiamo le spiegazioni controfattuali per chiarire le funzioni di premio apprese. Le spiegazioni controfattuali implicano alterare gli input a un sistema, il che porta a output diversi. Nel contesto delle funzioni di premio, questi input possono essere stati o sequenze di azioni. Gli output sono i premi assegnati a questi stati o traiettorie.

Cambiando semplicemente stati singoli potremmo trascurare comportamenti multi-step importanti che influenzano i risultati. Generando traiettorie complete e esaminando i loro premi medi, possiamo fornire intuizioni su quali comportamenti la funzione di premio incoraggi, garantendo che i controfattuali siano plausibili.

Lavoriamo all'interno dei Processi di Decisione di Markov (MDPs), che includono stati, azioni, probabilità di transizione e una funzione di premio. Una funzione di premio appresa indica gli obiettivi dell'agente di apprendimento per rinforzo.

Le CTE consistono di una traiettoria originale e una traiettoria controfattuale, entrambe che partono dallo stesso stato ma intraprendono azioni diverse, portando a premi medi diversi. Le differenze in questi premi possono aiutare a chiarire quali azioni possano aver portato a premi più alti o più bassi.

Ad esempio, se un'auto segue un percorso dritto e riceve un certo premio, un percorso controfattuale in cui devia e riceve un premio più basso consente agli utenti di ipotizzare su come funziona la funzione di premio.

#Generazione delle CTE

Per generare le CTE, identifichiamo sei criteri di qualità da ricerche esistenti. Introduciamo quindi due algoritmi progettati per ottimizzare questi criteri.

Nel primo approccio, adattiamo la Ricerca ad Albero Monte Carlo (MCTS) per produrre CTE. Questo metodo utilizza campionamento casuale per bilanciare esplorazione e sfruttamento mentre valuta il valore degli stati e delle azioni. La nostra versione utilizza traiettorie parziali invece di stati e si concentra sulla qualità delle spiegazioni piuttosto che sui premi ambientali.

Nel secondo approccio, il metodo Deviate and Continue (DaC) crea una traiettoria controfattuale deviando da quella originale e poi seguendo una politica. Questo metodo campiona azioni su diversi stati e può terminare prima in base a una probabilità prestabilita.

Entrambi gli algoritmi vengono confrontati con una linea di base casuale per valutare la loro efficacia.

#Valutare l'Informatività delle CTE

Vogliamo misurare quanto bene le CTE aiutino a spiegare le funzioni di premio apprese. Per farlo, non ci basiamo su studi sugli utenti, ma utilizziamo un Modello Proxy per valutare l'informatività delle CTE.

1. Generazione di Funzioni di Premio e CTE: Inizialmente, creiamo dimostrazioni esperte utilizzando un metodo di politica standard. Una funzione di premio viene quindi appresa da queste dimostrazioni, costituendo la base per generare CTE.

2. Apprendimento di un Modello Proxy: Addestriamo un modello proxy, solitamente una rete neurale, per prevedere il premio medio sia per traiettorie originali che controfattuali basate su caratteristiche derivate dalle CTE.

3. Misurare la Similarità: Infine, valutiamo quanto bene le previsioni del modello proxy corrispondano ai veri premi forniti dalla funzione di premio appresa quando testate contro nuove CTE.

Conducendo questa valutazione in modo strutturato, raccogliamo intuizioni su quanto siano informative le CTE generate.

#Risultati degli Esperimenti

#Informatività delle Spiegazioni

In un esperimento, abbiamo valutato l'efficacia di diversi metodi di generazione per creare CTE. In questo setup, i modelli addestrati su CTE prodotte tramite un certo metodo sono stati testati contro una linea di base, e abbiamo misurato la correlazione delle loro previsioni con i veri premi.

I modelli addestrati su CTE dell'approccio basato su Monte Carlo hanno mostrato una correlazione più alta, suggerendo che erano migliori nella previsione dei premi. Al contrario, quelli addestrati su CTE del metodo DaC hanno avuto prestazioni significativamente inferiori. Le CTE generate casualmente hanno prodotto i risultati peggiori.

#Qualità degli Algoritmi di Generazione

Un altro esperimento ha testato le capacità dei due algoritmi di generazione l'uno contro l'altro. Ogni algoritmo ha prodotto set di CTE, e abbiamo valutato la loro qualità media basata sui nostri criteri definiti.

L'approccio basato su Monte Carlo ha fornito CTE di qualità superiore rispetto a DaC, mentre il Random non ha superato nessuno. Tuttavia, è stato notato che il metodo basato su Monte Carlo ha impiegato più tempo a generare ogni CTE.

#Informatività dei Criteri di Qualità

Per capire quali criteri di qualità influenzassero di più l'informatività, abbiamo variato i pesi assegnati a questi criteri durante la generazione delle CTE. I risultati hanno indicato che la validità della spiegazione aveva la correlazione più forte con l'informatività delle CTE prodotte.

#Discussione sulle CTE e le Loro Limitazioni

Le CTE si sono dimostrate efficaci nel fornire intuizioni per i modelli proxy, illustrando le sfumature delle funzioni di premio apprese. Consentono ai modelli di generalizzare le conoscenze, ma non garantiscono una comprensione completa.

I risultati hanno mostrato che, mentre le CTE miglioravano la capacità di un modello di prevedere i premi, lasciavano comunque delle lacune nella comprensione. Fattori come il rumore negli output dei premi e dati di addestramento insufficienti possono ostacolare una chiarezza completa.

Anche se i nostri risultati evidenziano l'utilità delle CTE, indicano anche la necessità di ulteriori indagini. Ad esempio, studi sugli utenti potrebbero fornire dati su quanto siano informative le CTE per gli utenti umani. Inoltre, esplorare ambienti più complessi potrebbe illustrare come questi metodi si comportino in varie condizioni.

#Direzioni Future

In futuro, è importante condurre studi sugli utenti per valutare come le persone interagiscono direttamente con le CTE. Inoltre, valutare l'approccio in ambienti di apprendimento per rinforzo più complessi aiuterà a capire la sua generalizzabilità.

La nostra speranza è che le CTE possano essere applicate praticamente per aiutare gli utenti a discernere potenziali disallineamenti tra i sistemi AI e i valori umani, migliorando lo sviluppo di AI affidabili e interpretabili.

#Conclusione

In conclusione, le CTE rappresentano un passo significativo verso l'interpretazione delle funzioni di premio apprese nell'apprendimento per rinforzo. Fornendo un modo strutturato per valutare queste funzioni e generare spiegazioni, possiamo meglio allineare i sistemi AI alle intenzioni e ai valori umani. Anche se rimangono delle sfide, la promessa di una spiegabilità più chiara nell'AI è un obiettivo importante per la ricerca futura.