Journal of Artificial Intelligence Research· 2026Q1· Derleme
Açıklanabilir Pekiştirmeli Öğrenme Üzerine Bir İnceleme: Hedefler, Yöntemler ve İhtiyaçlar
A Survey of Explainable Reinforcement Learning: Targets, Methods and Needs
- 2atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Bu inceleme, 'Ne' (açıklama hedefi) ve 'Nasıl' (açıklama yöntemi) sorularına dayalı olarak 250'den fazla açıklanabilir pekiştirmeli öğrenme (XRL) yöntemini kategorize ederek temel araştırma ihtiyaçlarını belirlemektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Makale, açıklanabilir yapay zekanın (XAI) bir alt alanı olan açıklanabilir pekiştirmeli öğrenmeyi (XRL) incelemektedir.
- Açıklama hedefi ('Ne') ve açıklama yöntemi ('Nasıl') temelinde XRL yöntemlerini kategorize eden yeni bir taksonomi önerilmektedir.
- Bu taksonomi kullanılarak 250'den fazla XRL makalesi incelenmiştir.
- İnceleme, XRL alanındaki ilgili alanları belirlemekte ve mevcut ihtiyaçları özetlemektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The success of recent Artificial Intelligence (AI) models has been accompanied by the opacity of their internal mechanisms, due notably to the use of deep neural networks. In order to understand these internal mechanisms and explain the output of these AI models, a set of methods have been proposed, grouped under the domain of eXplainable AI (XAI). This paper focuses on a sub-domain of XAI, called eXplainable Reinforcement Learning (XRL), which aims to explain the actions of an agent that has learned by reinforcement learning. We propose an intuitive taxonomy based on two questions ‘What’ and ‘How’. The first question focuses on the target that the method explains, while the second relates to the way the explanation is provided. We use this taxonomy to provide a state-of-the-art review of over 250 papers. In addition, we present a set of domains close to XRL, which we believe should get attention from the community. Finally, we identify some needs for the field of XRL.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Artificial Intelligence Research, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapay Zeka
Artificial IntelligenceComputer Science