ブラックボックスから実行可能な論理へ：Prologエキスパートシステムを通じた説明可能な強化学習

From Black Box to Executable Logic: Explainable Reinforcement Learning through Prolog Expert Systems

日本語要約

本論文は、Prologエキスパートシステムを用いてブラックボックスモデルを実行可能な論理に変換することで、説明可能な強化学習を実現する方法を導入する。このアプローチは、特に複雑な制御タスクにおいて、より透明で理解可能なAIの意思決定への道を提供する。

English Summary

This paper introduces a method for achieving explainable reinforcement learning by transforming black-box models into executable logic using Prolog expert systems. This approach offers a path towards more transparent and understandable AI decision-making, particularly in complex control tasks.