Constructive Symbolic Reinforcement Learning via Intuitionistic Logic and Goal-Chaining Inference

📄 arXiv: 2506.05422v1 📥 PDF

作者: Andrei T. Patrascu

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

提出基于直觉逻辑和目标链推理的构造性符号强化学习框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 构造性逻辑 符号强化学习 目标链推理 安全规划 智能决策 可信AI

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法依赖于奖励优化，常常需要大量探索，导致不安全或无效的状态转移。
  2. 本文提出的框架通过构造性逻辑推理替代传统的奖励机制，确保决策过程的逻辑有效性。
  3. 实验结果表明，该方法在安全性、可解释性和收敛效率上显著优于Q学习，且没有无效动作。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的学习与规划框架，替代传统的基于奖励的优化方法，采用构造性逻辑推理。在该模型中，动作、状态转移和目标被表示为逻辑命题，决策过程通过在直觉逻辑下构建构造性证明进行。这种方法确保状态转移和策略仅在有可验证的前提条件支持时被接受，避免了基于概率的试错过程。我们实现了一个在结构化网格世界中操作的符号代理，达到目标需要满足一系列中间子目标，每个子目标都受到逻辑约束的支配。与传统的强化学习代理相比，我们的构造性代理通过目标链、条件跟踪和知识积累构建可证明正确的计划，展现出完美的安全性、可解释的行为和高效的收敛性，突显了其在安全规划、符号认知和可信AI方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统强化学习中依赖奖励优化带来的探索不安全性和无效状态转移的问题。现有方法常常需要大量试错，导致不可靠的决策过程。

核心思路：论文的核心思路是通过构造性逻辑推理来替代传统的基于奖励的优化，确保每个决策都有逻辑支持，从而提高决策的安全性和有效性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：动作选择、目标链推理和条件跟踪。代理通过构建逻辑证明来决定行动，确保每一步都有明确的逻辑依据。

关键创新：最重要的技术创新在于将直觉逻辑与目标链推理结合，形成了一种新的决策机制，避免了传统方法中的不确定性和试错过程。

关键设计：关键设计包括逻辑命题的表示、构造性证明的构建过程，以及如何有效地跟踪和管理中间子目标的逻辑约束。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在安全性方面达到了完美的表现，且在与Q学习的对比中，展现出更高的可解释性和收敛效率，且没有出现无效动作，显著提升了决策的可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全机器人规划、智能决策系统和符号认知任务。通过确保决策的逻辑有效性，该方法能够在高风险环境中提供可靠的决策支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We introduce a novel learning and planning framework that replaces traditional reward-based optimisation with constructive logical inference. In our model, actions, transitions, and goals are represented as logical propositions, and decision-making proceeds by building constructive proofs under intuitionistic logic. This method ensures that state transitions and policies are accepted only when supported by verifiable preconditions -- eschewing probabilistic trial-and-error in favour of guaranteed logical validity. We implement a symbolic agent operating in a structured gridworld, where reaching a goal requires satisfying a chain of intermediate subgoals (e.g., collecting keys to open doors), each governed by logical constraints. Unlike conventional reinforcement learning agents, which require extensive exploration and suffer from unsafe or invalid transitions, our constructive agent builds a provably correct plan through goal chaining, condition tracking, and knowledge accumulation. Empirical comparison with Q-learning demonstrates that our method achieves perfect safety, interpretable behaviour, and efficient convergence with no invalid actions, highlighting its potential for safe planning, symbolic cognition, and trustworthy AI. This work presents a new direction for reinforcement learning grounded not in numeric optimisation, but in constructive logic and proof theory.