A Theoretical Framework for Explaining Reinforcement Learning with Shapley Values

📄 arXiv: 2505.07797v2 📥 PDF

作者: Daniel Beechey, Thomas M. S. Smith, Özgür Şimşek

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-07-31)

💡 一句话要点

提出SVERL框架，利用Shapley值解释强化学习智能体的行为、结果和预测。

🎯 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 Shapley值 特征影响 行为解释

📋 核心要点

  1. 强化学习模型缺乏可解释性，限制了其在安全关键领域的应用，理解智能体的决策过程至关重要。
  2. SVERL框架利用Shapley值量化每个特征对智能体行为、结果和预测的影响，提供统一的解释。
  3. SVERL提供数学上合理的解释，能够识别并纠正现有解释方法中的概念性问题，提升解释的可靠性。

📝 摘要（中文）

强化学习智能体在复杂决策任务中表现卓越，但其行为难以理解和解释。这种可解释性的缺乏限制了其部署，尤其是在安全攸关的场景中，理解和信任至关重要。本文确定了三个核心的解释目标，它们共同构成了对强化学习智能体的全面视图：行为、结果和预测。我们开发了一个统一的理论框架，通过智能体在其环境中观察到的各个特征的影响来解释强化学习智能体的这三个要素。我们使用Shapley值来推导特征影响，Shapley值共同且唯一地满足了一组良好动机的公平和一致的信用分配公理。所提出的方法，即用于解释强化学习的Shapley值（SVERL），提供了一个单一的理论框架，以全面且有意义地解释强化学习智能体。它产生了具有精确语义的解释，这些解释不仅可解释，而且在数学上是合理的，使我们能够识别和纠正先前解释中的概念问题。通过示例，我们展示了SVERL如何产生对智能体行为、结果和预测的有用、直观的解释，而这些解释仅通过观察智能体行为是无法获得的。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习智能体在复杂任务中表现出色，但其决策过程往往难以理解，缺乏透明度。现有方法在解释智能体行为、预测和最终结果时存在局限性，难以提供全面、一致且具有数学依据的解释，阻碍了其在安全关键领域的应用。

核心思路：本文的核心思路是利用Shapley值来量化每个特征对智能体行为、结果和预测的影响。Shapley值是一种合作博弈论中的概念，能够公平地分配每个参与者对整体收益的贡献。将其应用于强化学习，可以将智能体观察到的每个特征视为一个参与者，而智能体的行为、结果或预测则视为整体收益。通过计算每个特征的Shapley值，可以了解每个特征对智能体决策的影响程度。

技术框架：SVERL框架包含以下主要步骤：1) 定义解释目标：确定需要解释的智能体行为、结果或预测。2) 提取特征：从智能体观察到的环境中提取相关特征。3) 计算Shapley值：使用Shapley值计算每个特征对解释目标的影响。4) 生成解释：根据Shapley值生成对智能体行为、结果或预测的解释。该框架提供了一个统一的理论基础，可以解释强化学习智能体的不同方面。

关键创新：SVERL的关键创新在于将Shapley值应用于解释强化学习智能体，并提出了一个统一的理论框架来解释智能体的行为、结果和预测。与现有方法相比，SVERL具有以下优势：1) 提供数学上合理的解释，基于Shapley值的公理化性质，保证了解释的公平性和一致性。2) 能够识别和纠正现有解释方法中的概念性问题。3) 提供全面的解释，能够解释智能体的行为、结果和预测。

关键设计：SVERL的关键设计在于如何有效地计算Shapley值。由于计算Shapley值的复杂度较高，本文可能采用了近似计算方法，例如蒙特卡洛采样或回归方法。此外，如何选择合适的特征也是一个关键问题，需要根据具体的任务和智能体进行选择。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节取决于具体的强化学习算法和任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过示例展示了SVERL框架能够生成对智能体行为、结果和预测的有用且直观的解释。这些解释揭示了仅通过观察智能体行为无法获得的 insights。例如，SVERL可以识别对智能体决策产生重大影响的关键特征，并解释智能体为何做出特定的选择。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，需要查阅论文全文。

🎯 应用场景

SVERL框架可应用于各种强化学习应用场景，尤其是在安全攸关的领域，如自动驾驶、医疗诊断和金融交易。通过提供可解释的决策过程，SVERL可以提高人们对智能体的信任度，促进其更广泛的应用。此外，SVERL还可以用于调试和改进强化学习智能体，帮助开发者发现潜在的问题并优化智能体的性能。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning agents can achieve super-human performance in complex decision-making tasks, but their behaviour is often difficult to understand and explain. This lack of explanation limits deployment, especially in safety-critical settings where understanding and trust are essential. We identify three core explanatory targets that together provide a comprehensive view of reinforcement learning agents: behaviour, outcomes, and predictions. We develop a unified theoretical framework for explaining these three elements of reinforcement learning agents through the influence of individual features that the agent observes in its environment. We derive feature influences by using Shapley values, which collectively and uniquely satisfy a set of well-motivated axioms for fair and consistent credit assignment. The proposed approach, Shapley Values for Explaining Reinforcement Learning (SVERL), provides a single theoretical framework to comprehensively and meaningfully explain reinforcement learning agents. It yields explanations with precise semantics that are not only interpretable but also mathematically justified, enabling us to identify and correct conceptual issues in prior explanations. Through illustrative examples, we show how SVERL produces useful, intuitive explanations of agent behaviour, outcomes, and predictions, which are not apparent from observing agent behaviour alone.