抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
実際の因果律と責任属性の密接な関連概念は,説明可能な意思決定の中心である。実際の因果律は,特定の結果に焦点を当て,関心の成果を実現するために重要である決定(行動)を同定することを目的とする。責任属性は補完的であり,意思決定者(エージェント)がこの結果の原因である程度を同定することを目的とする。本論文では,不確実性の下でのマルチエージェントシーケンシャル意思決定のための広く使用されたフレームワークの下でこれらの概念を研究した:分散部分観測Markov決定プロセス(Dec-POMDP)。POMDPsと構造Causalモデル(SCMs)の間の対応を示すRLにおける最近の研究に続いて,著者らは最初にDec-POMDPsとSCMsの間の接続を確立した。この接続は,以前の仕事から実際の因果関係を記述するための言語の利用を可能にし,Dec-POMDPにおける実際の因果律の既存の定義を研究する。よく知られた定義の幾つかは,反直感的な実際の原因を導く可能性があることを考えると,エージェントの行動間の因果的依存性をより明示的に説明する新しい定義を導入した。次に,実際の因果律に基づく責任属性に代わって,エージェントへの責任において,エージェントが参加する実際の原因の数,ならびに責任の自身の度合いを操作する能力の両方を考慮することが重要であると主張する。これらの議論により動機づけられて,前述の考察を説明する一方で,事前の仕事を拡張する責任属性法ファミリーを導入した。最後に,シミュレーションベースの実験を通して,実際の因果関係と責任属性法の異なる定義を比較した。経験的結果は,実際の因果律の考慮された定義と起因責任へのそれらの影響の間の定性的な違いを示した。【JST・京大機械翻訳】
