约束螺栓的基础：带 LTLf/LDLf 约束规范的强化学习
机器学习
2019-11-12 v2 人工智能
机器学习
摘要
在这项工作中，我们研究科幻中设想的“约束螺栓”（restraining bolt）概念。具体地，我们引入人工智能中的一个新问题。我们从世界中提取两组不同的特征，一组由智能体提取，另一组由施加约束规范（“约束螺栓”）的权威方提取。这两组特征表面上无关，因为分属不同相关方关注，但它们都刻画了（同一世界的）各个方面。我们考虑如下情形：智能体是基于第一组特征的强化学习智能体，而约束螺栓使用基于有限轨迹的线性时序逻辑 LTLf/LDLf 在第二组特征上以逻辑形式指定。我们形式化地证明并以示例说明，在一般情况下，智能体可在学习的同时调整其目标以适当地（尽可能）符合约束螺栓规范。
引用
@article{arxiv.1807.06333,
title = {Foundations for Restraining Bolts: Reinforcement Learning with LTLf/LDLf restraining specifications},
author = {Giuseppe De Giacomo and Luca Iocchi and Marco Favorito and Fabio Patrizi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.06333},
year = {2019}
}