摘要

本文《Reinforcement Learning and Machine ethics: a systematic review》由Ajay Vishwanath, Louise A. Dennis和Marija Slavkovik共同撰写，系统地回顾了强化学习（RL）在机器伦理中的应用。文章指出，尽管机器伦理领域已有一些系统性回顾，但它们往往未涵盖使用强化学习代理作为实现伦理行为实体的研究。本文旨在填补这一空白，通过分析62篇相关论文，探讨了伦理规范、强化学习组件和框架以及用于实现伦理行为的环境。文章强调了强化学习在机器伦理中的趋势，并提出了未来研究的方向，以确保这一新兴研究领域的负责任和可持续发展。

原理

强化学习（RL）是一种机器学习范式，其中代理通过在环境中导航并根据其决策结果接收奖励和惩罚来学习最优行为。最优行为由最优策略π∗表示。文章详细介绍了RL的基本概念，包括状态（s）、动作（a）、下一状态（s′）和奖励（r），以及如何通过试错学习来最大化数值奖励函数。此外，文章还探讨了RL的变体，如逆强化学习（IRL）、多目标强化学习（MORL）和合作逆强化学习，这些变体在实现伦理行为方面具有独特的应用。

流程

文章通过关键词搜索和筛选过程，从605篇潜在论文中选出62篇进行详细分析。分析过程包括确定RL范式、修改RL组件以实现伦理行为，以及实施的伦理理论和示例。例如，许多研究通过修改奖励函数或策略函数来实现伦理行为，而逆强化学习算法则通过专家策略的演示来学习最优奖励函数。文章还提供了具体的实现示例，如资源公平分配和避免禁止行为等，展示了如何在多代理设置中应用这些技术。

应用

强化学习在机器伦理中的应用前景广阔，特别是在需要伦理决策的自动化系统中。文章指出，未来的研究应关注如何将伦理规范融入多目标和约束强化学习框架中，以及如何确保算法考虑多样化的观点和不断变化的时代需求。此外，文章强调了明确报告伦理偏见和假设的重要性，以避免未来研究中的潜在问题。