Causal State Distillation for Explainable Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2401.00104v2 📥 PDF

作者: Wenhao Lu, Xufeng Zhao, Thilo Fryen, Jae Hee Lee, Mengdi Li, Sven Magg, Stefan Wermter

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ME

发布日期: 2023-12-30 (更新: 2024-04-01)

备注: https://lukaswill.github.io/; Accepted as oral by CLeaR 2024

💡 一句话要点

提出因果状态蒸馏方法，提升强化学习决策解释性，解决奖励分解方法的局限性。

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

关键词: 强化学习 可解释性 因果学习 奖励分解 信息论 状态蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有奖励分解方法(RD)虽能提供部分解释，但缺乏对智能体内部复杂因果关系的深入挖掘。
  2. 论文提出基于因果学习框架的因果状态蒸馏方法，利用信息论度量保证因果因素的充分性、稀疏性和正交性。
  3. 实验表明，该方法能够为智能体的动作选择提供更具意义和深刻的解释，提升了决策透明度。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)是训练智能体的强大技术，但理解智能体做出特定决策的原因极具挑战。RL模型缺乏透明性是一个长期存在的问题，使得用户难以理解智能体行为背后的原因。奖励分解(RD)是一种有前景的解决方案，它通过在训练期间暴露奖励的各个方面来贡献于智能体的目标。然而，RD本身存在局限性，因为它主要基于子奖励提供见解，而没有深入研究RL智能体神经模型中发生的复杂因果关系。本文提出了一种RD的扩展，超越了子奖励，提供了更具信息量的解释。我们的方法以因果学习框架为中心，该框架利用信息论度量来解释目标，鼓励因果因素的三个关键属性：因果充分性、稀疏性和正交性。这些属性帮助我们提炼智能体状态和动作或奖励之间的因果关系，从而更深入地理解其决策过程。我们的框架旨在生成局部解释，并且可以应用于具有多个奖励通道的各种RL任务。通过一系列实验，我们证明了我们的方法为智能体的动作选择提供了更有意义和深刻的解释。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习智能体的决策过程通常是黑盒，难以理解其行为背后的原因。现有的奖励分解方法虽然能够提供一些解释，但主要关注子奖励，无法深入挖掘智能体状态、动作和奖励之间的复杂因果关系，导致解释不够充分和深入。

核心思路：论文的核心思路是通过因果学习框架，从智能体的状态中蒸馏出关键的因果因素，从而解释智能体的决策。该方法鼓励因果因素具备因果充分性、稀疏性和正交性，以保证解释的准确性和简洁性。通过揭示状态、动作和奖励之间的因果关系，可以更深入地理解智能体的决策过程。

技术框架：该方法基于奖励分解(RD)，并在此基础上构建因果学习框架。整体流程包括：1) 使用RD将总奖励分解为多个子奖励；2) 利用信息论度量，从智能体的状态中提取因果因素，并鼓励这些因素满足因果充分性、稀疏性和正交性；3) 基于提取的因果因素，解释智能体的动作选择。该框架旨在生成局部解释，即针对特定状态和动作的解释。

关键创新：最重要的技术创新点在于将因果学习引入强化学习解释性领域，并提出了基于信息论度量的因果因素提取方法。与传统的奖励分解方法相比，该方法能够更深入地挖掘智能体内部的因果关系，提供更具信息量的解释。本质区别在于，传统方法侧重于奖励的分解，而该方法侧重于状态的因果分析。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用互信息等信息论度量来衡量因果因素的因果充分性；2) 使用L1正则化等方法来鼓励因果因素的稀疏性；3) 使用正交化约束来保证因果因素之间的独立性。具体的损失函数设计需要根据具体的强化学习任务和奖励分解方式进行调整。网络结构方面，可以使用神经网络来学习状态到因果因素的映射。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，提出的因果状态蒸馏方法能够为智能体的动作选择提供更具意义和深刻的解释。与传统的奖励分解方法相比，该方法能够更准确地识别影响智能体决策的关键因素，并提供更简洁和易于理解的解释。具体的性能数据和提升幅度在论文的实验部分进行了详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要解释性强化学习的场景，例如自动驾驶、医疗诊断、金融交易等。通过提供对智能体决策过程的深入理解，可以提高用户对智能体的信任度，并促进人机协作。此外，该方法还可以用于调试和优化强化学习模型，提高其性能和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) is a powerful technique for training intelligent agents, but understanding why these agents make specific decisions can be quite challenging. This lack of transparency in RL models has been a long-standing problem, making it difficult for users to grasp the reasons behind an agent's behaviour. Various approaches have been explored to address this problem, with one promising avenue being reward decomposition (RD). RD is appealing as it sidesteps some of the concerns associated with other methods that attempt to rationalize an agent's behaviour in a post-hoc manner. RD works by exposing various facets of the rewards that contribute to the agent's objectives during training. However, RD alone has limitations as it primarily offers insights based on sub-rewards and does not delve into the intricate cause-and-effect relationships that occur within an RL agent's neural model. In this paper, we present an extension of RD that goes beyond sub-rewards to provide more informative explanations. Our approach is centred on a causal learning framework that leverages information-theoretic measures for explanation objectives that encourage three crucial properties of causal factors: causal sufficiency, sparseness, and orthogonality. These properties help us distill the cause-and-effect relationships between the agent's states and actions or rewards, allowing for a deeper understanding of its decision-making processes. Our framework is designed to generate local explanations and can be applied to a wide range of RL tasks with multiple reward channels. Through a series of experiments, we demonstrate that our approach offers more meaningful and insightful explanations for the agent's action selections.