Modeling Risk in Reinforcement Learning: A Literature Mapping
作者: Leonardo Villalobos-Arias, Derek Martin, Abhijeet Krishnan, Madeleine Gagné, Colin M. Potts, Arnav Jhala
分类: cs.LG
发布日期: 2023-12-08
备注: 36 pages, 8 figures, Submitted to Artificial Intelligence Reviews
💡 一句话要点
构建安全强化学习风险模型：文献综述与风险特征分析
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 安全强化学习 风险建模 文献综述 风险分析 强化学习 人工智能 风险管理
📋 核心要点
- 安全强化学习面临缺乏通用风险定义的挑战，阻碍了不同方法之间的比较和技术迁移。
- 该研究通过系统性文献综述，提炼出跨领域适用的风险定义、特征和类型，为安全RL研究提供基础。
- 该综述分析了2017-2022年间72篇相关论文，覆盖AI、金融、工程、医学等多个领域。
📝 摘要（中文）
安全强化学习旨在通过强化学习（RL）智能体缓解或避免不安全情况。安全RL方法依赖于针对特定问题或领域的特定风险表示。为了分析智能体行为、比较安全RL方法以及有效地在应用领域之间转移技术，有必要理解安全RL问题中特定类型的风险。我们进行了一项系统的文献综述，旨在描述安全RL中的风险特征。基于获得的结果，我们提出了适用于多个应用领域的风险定义、特征和类型。我们的文献综述涵盖了过去5年（2017-2022）的文献，来自人工智能、金融、工程、医学等多个知识领域，这些领域的RL方法强调风险表示和管理。我们的综述涵盖了从数千篇关于该主题的论文中系统筛选出的72篇论文。我们提出的风险概念涵盖了各种表示、学科差异、常见的训练练习和技术类型。我们鼓励研究人员在未来的安全RL研究报告中包含明确和详细的风险描述，并将此综述作为起点。有了这些信息，研究人员和从业人员可以对不同问题的技术有效性得出更强的结论。
🔬 方法详解
问题定义：安全强化学习旨在训练智能体在复杂环境中做出决策，同时避免进入不安全状态。现有方法通常针对特定问题或领域设计风险表示，缺乏通用性和可比性。这使得研究人员难以评估不同安全RL算法的优劣，也阻碍了技术在不同应用场景之间的迁移。因此，需要一个通用的风险模型，能够涵盖不同领域的风险特征，并为安全RL算法的设计和评估提供指导。
核心思路：该研究的核心思路是通过系统性的文献综述，从不同领域的安全RL研究中提取共性的风险定义、特征和类型。通过分析大量文献，作者试图构建一个通用的风险模型，该模型能够涵盖不同应用场景下的风险，并为安全RL算法的设计和评估提供理论基础。这种方法避免了针对特定问题设计风险表示的局限性，旨在提高安全RL算法的通用性和可迁移性。
技术框架：该研究采用系统性文献综述的方法，主要包括以下几个阶段： 1. 文献检索：在多个数据库中检索与安全强化学习和风险相关的文献。 2. 文献筛选：根据预定义的标准筛选出相关的文献，例如发表时间、研究领域、风险表示等。 3. 文献分析：对筛选出的文献进行深入分析，提取风险定义、特征和类型等信息。 4. 风险模型构建：基于文献分析的结果，构建一个通用的风险模型，该模型能够涵盖不同应用场景下的风险。 5. 模型验证：通过案例研究验证风险模型的有效性。
关键创新：该研究的关键创新在于提出了一个通用的安全强化学习风险模型，该模型能够涵盖不同应用场景下的风险。与现有方法相比，该模型具有以下优势： 1. 通用性：该模型不依赖于特定问题或领域，能够适用于不同的安全RL应用。 2. 可比性：该模型为不同安全RL算法的比较提供了一个统一的框架。 3. 可迁移性：该模型有助于将安全RL技术从一个应用领域迁移到另一个应用领域。
关键设计：该研究的关键设计在于风险模型的构建。作者通过分析大量文献，提取了以下几个关键的风险特征： 1. 风险类型：例如，碰撞风险、资源耗尽风险、性能下降风险等。 2. 风险度量：例如，风险概率、风险损失、风险价值等。 3. 风险约束：例如，风险阈值、风险预算等。 4. 风险缓解策略：例如，避免风险、转移风险、降低风险等。基于这些风险特征，作者构建了一个通用的风险模型，该模型能够描述不同应用场景下的风险。
📊 实验亮点
该研究通过对72篇安全RL相关文献的系统性分析，总结并归纳了不同应用场景下的风险类型、特征和度量方法。研究结果为安全RL算法的设计和评估提供了一个通用的框架，有助于提高算法的通用性和可比性。该研究强调了在未来的安全RL研究中明确和详细地描述风险的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人、自动驾驶、金融交易、医疗决策等对安全性要求高的领域。通过提供通用的风险模型，该研究有助于开发更安全、可靠的强化学习智能体，降低事故风险，提高系统性能，并促进安全RL技术在不同领域之间的迁移和应用。
📄 摘要（原文）
Safe reinforcement learning deals with mitigating or avoiding unsafe situations by reinforcement learning (RL) agents. Safe RL approaches are based on specific risk representations for particular problems or domains. In order to analyze agent behaviors, compare safe RL approaches, and effectively transfer techniques between application domains, it is necessary to understand the types of risk specific to safe RL problems. We performed a systematic literature mapping with the objective to characterize risk in safe RL. Based on the obtained results, we present definitions, characteristics, and types of risk that hold on multiple application domains. Our literature mapping covers literature from the last 5 years (2017-2022), from a variety of knowledge areas (AI, finance, engineering, medicine) where RL approaches emphasize risk representation and management. Our mapping covers 72 papers filtered systematically from over thousands of papers on the topic. Our proposed notion of risk covers a variety of representations, disciplinary differences, common training exercises, and types of techniques. We encourage researchers to include explicit and detailed accounts of risk in future safe RL research reports, using this mapping as a starting point. With this information, researchers and practitioners could draw stronger conclusions on the effectiveness of techniques on different problems.