CODEX: A Cluster-Based Method for Explainable Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.04216v1 📥 PDF

作者: Timothy K. Mathes, Jessica Inman, Andrés Colón, Simon Khan

分类: cs.LG

发布日期: 2023-12-07

备注: Presented at the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 2023 Workshop on Explainable Artificial Intelligence (XAI)

💡 一句话要点

提出基于聚类的可解释强化学习方法CODEX，提升高风险场景应用中的用户信任。

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

关键词: 可解释强化学习 语义聚类 反事实演示 行为解释 智能体信任

📋 核心要点

  1. 强化学习在实际高风险场景中应用受限，主要挑战在于缺乏对智能体行为的有效解释。
  2. CODEX方法通过语义聚类总结智能体在状态-动作空间的行为，提供可解释的反事实演示。
  3. 实验表明，该方法在MiniGrid和星际争霸II环境中有效，能够保留时间信息并识别关键事件。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)在各种任务中表现出色，但由于其行为难以解释，用户信任度低，在高风险现实应用中的应用受限。本文提出了解释性反事实演示(CODEX)方法，该方法结合了语义聚类，能够有效地总结RL智能体在状态-动作空间中的行为。在MiniGrid和星际争霸II游戏环境中的实验表明，语义聚类保留了时间和实体信息，这反映在构建的智能体行为摘要中。此外，对离散+连续游戏状态潜在表示进行聚类，可以识别出最重要的情节事件，表明潜在空间和语义空间之间存在关系。这项工作通过利用和扩展自然语言处理技术，为推动RL的广泛应用做出了贡献。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习算法在复杂决策任务中取得了显著成果，但其内在的“黑盒”特性阻碍了其在高风险领域的应用。用户难以理解智能体的决策过程，导致信任度不足。现有方法在解释智能体行为方面存在局限性，无法提供清晰、简洁且具有语义信息的解释。

核心思路：CODEX的核心思路是利用语义聚类技术，将智能体在状态-动作空间中的行为进行分组，形成具有代表性的行为簇。通过分析这些簇，可以提取出智能体行为的关键模式和策略，从而为用户提供可理解的解释。这种方法旨在弥合智能体内部决策逻辑与用户理解之间的鸿沟。

技术框架：CODEX方法主要包含以下几个阶段：1) 智能体与环境交互，收集状态-动作序列数据；2) 使用合适的特征提取方法，将状态-动作数据转换为向量表示；3) 应用语义聚类算法（如k-means或层次聚类）对向量表示进行分组，形成行为簇；4) 分析每个簇的特征，提取代表性行为模式，并生成相应的解释；5) 利用反事实演示，展示如果智能体采取不同行动可能产生的结果，进一步增强解释性。

关键创新：CODEX的关键创新在于将语义聚类技术应用于强化学习的可解释性问题。与传统的解释方法相比，CODEX能够自动发现智能体行为的潜在模式，并以简洁、易懂的方式呈现给用户。此外，CODEX还结合了反事实演示，使用户能够更深入地理解智能体的决策逻辑。

关键设计：在CODEX中，关键的设计包括：1) 选择合适的特征提取方法，以确保状态-动作向量能够准确反映智能体的行为；2) 选择合适的聚类算法和参数，以获得具有良好语义意义的行为簇；3) 设计有效的解释生成方法，将行为簇的特征转化为用户可理解的语言；4) 构建反事实演示，展示不同行动的潜在结果。具体的参数设置和网络结构取决于具体的应用场景和智能体类型。

📊 实验亮点

实验结果表明，CODEX方法在MiniGrid和星际争霸II环境中能够有效地总结智能体的行为，并保留时间和实体信息。通过对离散+连续游戏状态潜在表示进行聚类，CODEX能够识别出最重要的情节事件，表明潜在空间和语义空间之间存在关系。这些结果验证了CODEX方法在提高强化学习可解释性方面的有效性。

🎯 应用场景

CODEX方法可应用于各种高风险决策场景，例如自动驾驶、医疗诊断和金融交易。通过提供对智能体行为的清晰解释，CODEX可以提高用户对智能系统的信任度，促进其更广泛的应用。未来，该方法可以进一步扩展到多智能体系统和更复杂的决策环境。

📄 摘要（原文）

Despite the impressive feats demonstrated by Reinforcement Learning (RL), these algorithms have seen little adoption in high-risk, real-world applications due to current difficulties in explaining RL agent actions and building user trust. We present Counterfactual Demonstrations for Explanation (CODEX), a method that incorporates semantic clustering, which can effectively summarize RL agent behavior in the state-action space. Experimentation on the MiniGrid and StarCraft II gaming environments reveals the semantic clusters retain temporal as well as entity information, which is reflected in the constructed summary of agent behavior. Furthermore, clustering the discrete+continuous game-state latent representations identifies the most crucial episodic events, demonstrating a relationship between the latent and semantic spaces. This work contributes to the growing body of work that strives to unlock the power of RL for widespread use by leveraging and extending techniques from Natural Language Processing.