强化学习 (RL) 中的可解释性人工智能 (XAI) 侧重于使 RL 模型的决策过程透明且可解释。 RL 智能体通过与环境互动来学习，优化行为以最大化累积奖励。然而，他们的策略——决定行为的规则——通常变得复杂，尤其是在使用深度神经网络（例如，深度 Q 网络）时。这种复杂性使得理解智能体为何选择特定行为变得困难，尤其是在医疗保健或自主系统等关键应用中。 XAI 技术旨在揭示这些决策背后的原因，帮助开发人员验证、调试和信任 RL 模型。
解释 RL 模型的一种方法是分析智能体的策略或价值函数。 例如，显着性图可以突出显示智能体在做出决策时优先考虑哪些输入特征（例如，游戏屏幕中的像素）。 神经网络中的注意力机制等工具还可以显示模型在训练或推理期间关注输入的哪些部分。 另一种方法是奖励分解，它将智能体的累积奖励分解为与特定子目标相关的组成部分。 例如，在导航任务中，RL 智能体可能会优先考虑避开障碍物而不是速度，而分解奖励可以揭示这种权衡。 这些技术帮助开发人员识别智能体是否正在学习预期行为或利用环境中意想不到的捷径。
实用的工具和框架进一步支持 RL 中的 XAI。 诸如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）之类的库可以通过使用更简单的、可解释的模型来近似它们，从而适用于解释 RL 策略。 诸如 TensorBoard 或自定义仪表板之类的可视化工具可以跟踪训练期间智能体的决策轨迹，显示行为如何随着时间的推移与奖励对齐。 例如，在机器人控制任务中，开发人员可能会可视化智能体的策略如何从随机探索演变为面向目标的行为。 通过整合这些方法，团队可以审计 RL 系统的安全性，确保与设计目标保持一致，并将模型行为传达给利益相关者 - 这是在现实世界场景中部署 RL 的关键步骤。