I sociala dilemman möter individer en frestelse att öka sina vinster på kort sikt till en kostnad för den långsiktiga totala välfärden. Mycket är känt om hur samarbetet kan stabiliseras i de enklaste av sådana inställningar: upprepade Prison Dilemma spel. Det finns dock relativt lite arbete med att generalisera dessa insikter till mer komplexa situationer. Att lösa detta problem är oerhört viktigt om vi vill konstruera artificiellt intelligenta medel som interagerar med varandra och människor i verkliga scenarion. Vi visar hur man använder moderna förstärkande inlärningsmetoder för att generalisera en mycket framgångsrik Fångens Dilemma strategi: tit-for-tat. Vi konstruerar agenter som agerar på sätt som är enkla att förstå, trevliga (börja med att samarbeta), provokable (försök att undvika att utnyttjas), och förlåtande (efter en dålig tur försöka återgå till ömsesidigt samarbete). Vi visar både teoretiskt och experimentellt att sådana agenter kan upprätthålla samarbetet i mer komplexa miljöer. Vi visar också att sådana agenter lär enkla reaktiva medel att vara samarbetsvilliga. Däremot visar vi att normen "reaktiv själv-
Djup förstärkning inlärningsmetoder kan användas för att utbilda agenter att samarbeta i komplexa miljöer REF.
Maintaining cooperation in complex social dilemmas using deep reinforcement learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}