Interpretable end-to-end Neurosymbolic Reinforcement Learning agents
作者: Nils Grandien, Quentin Delfosse, Kristian Kersting
分类: cs.AI
发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-11-03)
备注: 19 pages; 5 figures; 3 tables
💡 一句话要点
提出基于神经符号强化学习的SCoBots框架，解决深度强化学习泛化性差的问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 神经符号AI 强化学习 可解释性 对象中心表示 策略提炼 端到端学习 Atari游戏
📋 核心要点
- 深度强化学习智能体容易学习捷径，导致在环境稍有变化时泛化能力不足，这是当前方法的一个主要挑战。
- 论文提出SCoBots框架，通过学习对象中心表示、对象中心强化学习和策略提炼，将强化学习任务分解为可解释的中间表示。
- 通过在Atari游戏上的实验，验证了SCoBots框架在创建可解释和高性能强化学习系统方面的潜力，为未来研究提供了方向。
📝 摘要（中文）
深度强化学习(RL)智能体依赖于捷径学习，导致其难以泛化到略有不同的环境中。为了解决这个问题，已经开发了使用以对象为中心的状态的符号方法。然而，将这些方法与深度智能体进行比较是不公平的，因为后者是从原始像素状态进行操作的。本文实例化了符号SCoBots框架。SCoBots将RL任务分解为中间的、可解释的表示，最终基于一组可理解的、以对象为中心的关系概念做出行动决策。这种架构有助于揭示智能体决策的神秘面纱。通过显式地学习从原始状态中提取以对象为中心的表示、以对象为中心的RL以及通过规则提取进行策略提炼，这项工作将自身置于神经符号AI范式中，融合了神经网络和符号AI的优势。我们展示了第一个端到端训练的SCoBot的实现，并在不同的Atari游戏中分别评估了它的组件。结果表明了该框架创建可解释且高性能的RL系统的潜力，并为未来在获得端到端可解释的RL智能体方面的研究方向铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：深度强化学习智能体在复杂环境中表现出色，但其决策过程难以理解，且容易过拟合训练数据，导致泛化能力差。现有符号方法虽然具有可解释性，但通常依赖于人工设计的特征或状态表示，无法直接从原始像素输入中学习。因此，如何构建一个既能从原始输入学习，又具有良好可解释性和泛化能力的强化学习智能体是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是将神经方法和符号方法相结合，构建一个神经符号强化学习框架SCoBots。该框架通过神经网络学习对象中心表示，然后利用符号推理进行决策，从而实现端到端的可解释性强化学习。这种设计旨在利用神经网络强大的特征提取能力和符号推理的可解释性，克服传统深度强化学习的局限性。
技术框架：SCoBots框架主要包含三个阶段：1) 对象中心表示学习：使用神经网络从原始像素输入中提取对象及其属性的表示。2) 对象中心强化学习：基于提取的对象表示，学习一个策略，该策略根据对象之间的关系进行决策。3) 策略提炼：将学习到的策略提炼成一组可解释的规则，从而揭示智能体的决策过程。整个框架是端到端可训练的，允许各个模块协同优化。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的端到端神经符号强化学习框架，能够从原始像素输入中学习可解释的策略。与传统的深度强化学习方法相比，SCoBots框架具有更强的可解释性和泛化能力。与现有的符号方法相比，SCoBots框架能够直接从原始输入中学习，无需人工设计特征。
关键设计：在对象中心表示学习阶段，可以使用各种目标检测或分割模型来提取对象及其属性。在对象中心强化学习阶段，可以使用关系强化学习算法来学习策略。在策略提炼阶段，可以使用规则提取算法将学习到的策略转化为一组可解释的规则。损失函数的设计需要考虑对象表示的准确性、策略的性能以及规则的可解释性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在Atari游戏上进行了实验，结果表明SCoBots框架能够学习到可解释的策略，并在某些任务上取得了与传统深度强化学习方法相当甚至更好的性能。通过分析提取的规则，可以深入了解智能体的决策过程，验证了框架的可解释性。实验结果表明，SCoBots框架在可解释性和性能之间取得了良好的平衡。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要高可解释性和强泛化能力的强化学习任务中，例如自动驾驶、机器人控制、游戏AI等。通过提供可解释的决策过程，可以提高用户对智能体的信任度，并促进人机协作。此外，该方法还可以用于发现新的策略和知识，从而改进现有系统。
📄 摘要（原文）
Deep reinforcement learning (RL) agents rely on shortcut learning, preventing them from generalizing to slightly different environments. To address this problem, symbolic method, that use object-centric states, have been developed. However, comparing these methods to deep agents is not fair, as these last operate from raw pixel-based states. In this work, we instantiate the symbolic SCoBots framework. SCoBots decompose RL tasks into intermediate, interpretable representations, culminating in action decisions based on a comprehensible set of object-centric relational concepts. This architecture aids in demystifying agent decisions. By explicitly learning to extract object-centric representations from raw states, object-centric RL, and policy distillation via rule extraction, this work places itself within the neurosymbolic AI paradigm, blending the strengths of neural networks with symbolic AI. We present the first implementation of an end-to-end trained SCoBot, separately evaluate of its components, on different Atari games. The results demonstrate the framework's potential to create interpretable and performing RL systems, and pave the way for future research directions in obtaining end-to-end interpretable RL agents.