Interpretable Concept Bottlenecks to Align Reinforcement Learning Agents
作者: Quentin Delfosse, Sebastian Sztwiertnia, Mark Rothermel, Wolfgang Stammer, Kristian Kersting
分类: cs.LG, cs.SC
发布日期: 2024-01-11 (更新: 2024-10-28)
备注: 10 of main text, lots of appendices
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出SCoBots以解决深度强化学习中的目标不一致问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 可解释性 概念瓶颈 人机协作 策略学习
📋 核心要点
- 现有深度强化学习方法面临目标不一致、奖励稀疏和信用分配困难等挑战，限制了其性能和可解释性。
- 本文提出的SCoBots通过引入连续的概念瓶颈层，增强了模型对对象及其关系的表示能力，从而改善了策略学习。
- 实验结果显示，SCoBots在多个任务中表现出色，并成功识别并解决了Pong游戏中的目标不一致问题，提升了人类对代理行为的理解。
📝 摘要（中文）
目标不一致、奖励稀疏和困难的信用分配是深度强化学习（RL）代理学习最优策略时面临的一些问题。深度神经网络的黑箱特性使得领域专家难以检查模型和修正次优策略。为此，本文提出了连续概念瓶颈代理（SCoBots），该方法整合了连续的概念瓶颈（CB）层。与现有CB模型不同，SCoBots不仅将概念表示为单个对象的属性，还将其表示为对象之间的关系，这对许多RL任务至关重要。实验结果表明，SCoBots在性能上具有竞争力，并且能够帮助领域专家理解和规范其行为。SCoBots还使我们能够识别并解决了经典视频游戏Pong中的一个未知的目标不一致问题，从而使RL代理更符合人类的期望。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决深度强化学习中由于目标不一致和奖励稀疏导致的学习困难。现有方法的黑箱特性使得领域专家难以介入，限制了模型的可解释性和优化能力。
核心思路：SCoBots通过引入连续的概念瓶颈层，不仅表示单个对象的属性，还表示对象之间的关系，从而增强了模型对复杂任务的适应能力。这种设计使得模型更易于理解和调整。
技术框架：SCoBots的整体架构包括多个概念瓶颈层，依次处理输入信息，提取对象及其关系的特征。每个瓶颈层负责特定的概念表示，最终输出用于策略学习的特征向量。
关键创新：SCoBots的主要创新在于其对概念的表示方式，突破了传统CB模型的局限，能够同时处理对象属性和对象关系。这种双重表示方式显著提升了模型的可解释性和性能。
关键设计：在设计中，SCoBots使用了特定的损失函数来平衡不同概念的学习，同时在网络结构中引入了层次化的概念表示，以便更好地捕捉复杂的环境关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SCoBots在多个强化学习任务中表现优异，尤其是在Pong游戏中成功识别并解决了一个目标不一致问题。与传统方法相比，SCoBots在策略学习的可解释性和性能上均有显著提升，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括游戏AI、机器人控制和自动驾驶等需要复杂决策的场景。通过提高模型的可解释性，领域专家可以更有效地调整和优化代理行为，从而提升系统的安全性和可靠性。未来，该方法可能在更多实际应用中发挥重要作用，促进人机协作的进步。
📄 摘要（原文）
Goal misalignment, reward sparsity and difficult credit assignment are only a few of the many issues that make it difficult for deep reinforcement learning (RL) agents to learn optimal policies. Unfortunately, the black-box nature of deep neural networks impedes the inclusion of domain experts for inspecting the model and revising suboptimal policies. To this end, we introduce Successive Concept Bottleneck Agents (SCoBots), that integrate consecutive concept bottleneck (CB) layers. In contrast to current CB models, SCoBots do not just represent concepts as properties of individual objects, but also as relations between objects which is crucial for many RL tasks. Our experimental results provide evidence of SCoBots' competitive performances, but also of their potential for domain experts to understand and regularize their behavior. Among other things, SCoBots enabled us to identify a previously unknown misalignment problem in the iconic video game, Pong, and resolve it. Overall, SCoBots thus result in more human-aligned RL agents. Our code is available at https://github.com/k4ntz/SCoBots .