来源：新智元

强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术，已经成为解决环境交互问题的通用方法。

然而，作为一类机器学习算法，强化学习也面临着机器学习领域的公共难题，即难以被人理解。缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用，如医疗、驾驶等，并导致强化学习在环境仿真、任务泛化等问题中缺乏普遍适用的解决方案。

为了克服强化学习的这一弱点，涌现了大量强化学习可解释性（Explainable Reinforcement Learning，XRL）的研究。

然而，学术界对XRL尚缺乏一致认识。因此，本文探索XRL的基础性问题，并对现有工作进行综述。具体而言，本文首先探讨了父问题——人工智能可解释性，对人工智能可解释性的已有定义进行了汇总；其次，构建了一套可解释性领域的理论体系，从而描述XRL与人工智能可解释性的共同问题，包括界定智能算法和机械算法、定义解释的含义、讨论影响可解释性的因素、划分了解释的直观性；然后，根据强化学习本身的特征，定义了XRL的三个独有问题，即环境解释、任务解释、策略解释；之后，对现有方法进行了系统的归类，并对XRL的最新进展进行综述；最后，展望了XRL领域的潜在研究方向。

http://www.jos.org.cn/jos/article/abstract/6485

人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器学习(Machine Learning, ML) 在计算机视觉[1] 、自然语言处理 [2] 、智能体策略[3] 等研究领域都取得了突破,并逐渐融入人的生活.虽然 ML 算法对于很多问题具有良好表现,但由于算法缺乏可解释性,模型实际使用中常受到质疑[4] [5] ,尤其在安全敏感的应用领域,如自动驾驶、医疗等.缺乏可解释性的问题已经成为机器学习的瓶颈问题之一。

强化学习(Reinforcement Learning, RL)被验证适用于复杂的环境交互类问题[6]-[8]，如机器人控制[9]，游戏AI[10] 等.但作为机器学习的一类方法,RL同样面临着缺乏可解释性的问题,主要表现在如下4个方面：

(1)安全敏感领域中的应用受限.由于缺乏可解释性,RL策略难以保证其可靠性,存在安全隐患.这一问题在安全敏感任务(如医疗、驾驶等)中难以被忽略.因此,为避免模型不可靠带来的危险,RL在安全敏感任务中大多局限于辅助人类的决策,如机器人辅助手术[11]，辅助驾驶[12]等；

(2)真实世界知识的学习困难.虽然目前RL应用在一些仿真环境中具有优异表现,如 OpenAI gym[13]，但这些仿真环境以简单游戏为主,与真实世界存在较大差异.另外,RL 应用难以避免对环境的过拟合。当过拟合发生时,模型学到环境的背景信息,而非真正的知识.这导致了两难的问题,一方面,在真实世界中训练 RL 模型通常消耗巨大,另一方面,难以确定在虚拟环境中训练的模型学到了真实的规律。

(3)相似任务的策略泛化困难.RL策略通常与环境存在强耦合,难以被应用到相似环境中.甚至在同样的环境下,环境参数的微小变化也会极大影响模型性能.这一问题影响了模型的泛化能力,难以确定模型在相似任务中的表现。

(4)对抗攻击的安全隐患难于应对.对抗攻击[14]是一种针对模型输入的攻击技术,通过将微小的恶意扰动加入到模型的输入中生成对抗样本.对人而言,对抗样本不影响判断,甚至难以察觉,然而对于模型而言,对抗样本会使模型的输出产生极大的偏差.对抗攻击从深度学习扩展到RL[15] [16] ,成为 RL算法的安全隐患.对抗攻击的有效性进一步暴露了 RL 缺乏可解释性的问题,同时也进一步说明 RL 模型并未学到真正的知识。

解释对模型的设计者和使用者都具有重要的意义.对于模型的设计者,解释能体现模型所学的知识,便于通过人的经验验证模型是否学到鲁棒的知识,从而使人高效地参与到模型的设计和优化中;对于特定领域的专家使用者,解释提供模型的内部逻辑,当模型表现优于人时,便于从模型中提取知识以指导人在该领域内的实践.对于普通用户,解释呈现模型的决策的原因,从而加深用户对模型的理解,增强用户对模型的信心。

强化学习可解释性(Explainable Reinforcement Learning, XRL),或可解释强化学习,是人工智能可解释性 (Explainable Artificial Intelligence, XAI)的子问题,用于增强人对模型理解,优化模型性能,从而解决上述缺乏可解释性导致的4类问题。XRL与XAI之间存在共性，同时XRL具备自身的独特性。

一方面，XRL 与 XAI 存在共性。首先，提供解释的对象是智能算法而非机械算法.机械算法,如排序、查找等，其特点是完备的输入,固定的解法以及明确的解.而智能算法因为输入的不完备以及解法的不确定,导致算法必须在解空间中寻找较优的解;其次,人和模型是两个直接面对的关键实体.与其他技术不同,可解释性方法关注人对模型的理解.由于人对大量条例混乱的数据缺乏理解,因此解释通常对模型内在逻辑的抽象,这一过程必然伴随对模型策略的简化.其中的难点是,如何在向人提供解释时,保证该解释与模型主体逻辑的一致性；最后，解释的难度是相对的,同时由问题规模和模型结构两个因素决定,并且这两个因素在一定条件下相互转化。例如,结构简单的模型(如决策树、贝叶斯网络等)在通常可以直观的展示输入和输出之间的逻辑关系,但面对由大量简单结构组成的庞大模型,其错综复杂的逻辑关系仍然导致模型的整体不可理解.同时,虽然结构复杂的模 型(如神经网络)通常难以被理解,但当模型被极致约减时(如将神经网络塌缩为具有少数变量的复合函数),模型本身仍然可以被人所理解。

另一方面,XRL 也具备自身的独特性.强化学习问题由环境、任务、智能体策略三个关键因素组成,因此，解决 XRL 问题必须同时考虑这三个关键因素.由于 XRL 的发展仍处于初步阶段,大部分方法直接从 XAI 的研 究中继承,导致现有研究集中于对智能体策略的解释,即解释智能体行为的动机及行为之间的关联.然而,缺乏 对环境和任务的认识使得一些关键问题无从解决:缺乏对环境的认识使人在面临复杂任务时,缺乏对环境内部 规律的理解,导致对环境状态进行抽象时忽略有利信息,使智能体难以学到真实的规律;缺乏对任务的解释使任 务目标与过程状态序列之间的关联不明确,不利于智能体策略与环境的解耦合,影响强化学习智能体策略在相 似任务或动态环境中的泛化能力.因此,对环境、任务和策略的解释存在强关联,是实现强化学习解释必然面临 的问题. 

目前,XRL已经成为AI领域的重要议题,虽然研究者们为提高强化学习模型的可解释性做出了大量工作, 但学术界对 XRL 尚且缺乏一致的认识,导致所提方法也难以类比.为了解决这一问题,本文探索 XRL 的基础性 问题,并对现有工作进行总结.首先,本文从 XAI 出发,对其通用观点进行总结,作为分析 XRL 问题的基础;然后, 分析 XRL 与 XAI 的共同问题,构建出一套可解释性领域的理论体系,包括界定智能算法和机械算法、定义解释的含义、讨论影响可解释性的因素、划分解释的直观性;其次,探讨 XRL问题的独特性,提出包括环境解释、任务解释和策略解释的三个XRL领域的独有问题;随后,对现有 XRL 领域的研究进展进行总结.以技术类别和解释效果为依据将对现有方法进行分类,对于每个分类,根据获取解释的时间、解释的范围、解释的程度和 XRL的独有问题,确定每类方法的属性;最后,展望了 XRL 领域的潜在研究方向,重点对环境和任务的解释、统一的评估标准两个方向进行展开.

1 人工智能可解释性的观点总结 

对 XRL 的研究不能脱离 XAI 的基础。一方面，XRL 是 XAI 的子领域，其方法和定义密切相关，因此 XRL 的 现有研究广泛借鉴了 XAI 在其他方向(如视觉)的成果；另一方面，XRL 目前仍处于起步阶段，对其针对性的讨论 较少，而对于 XAI，研究者们长期以来进行了广泛的研究和讨论[17] -[24] ，具有深刻的借鉴意义。基于上述原因， 本文从 XAI 的角度探讨可解释性问题，整理出学术界对 XAI 的共识，以此作为 XRL 的研究基础。 

虽然学者们从不同角度对 XAI 的定义在特定情况下指导着一类研究。然而，缺乏精确而统一的定义使得学 术界对 XAI 的认识存在一定差异。本文对 XAI 相关的定义进行总结，并将其分为形而上的概念描述、形而下的概念描述两类。 

形而上的概念描述使用抽象概念对可解释性进行定义[25] -[28] 。这些文献使用抽象的词描述可解释性算法，例如可信性(trustworthy)，可靠性(reliability)等。其中可信性意味着人以较强的信心相信模型所做的决定，而可靠性意味着模型不同场景下总是能保持其性能。虽然这样抽象的概念不够精确，只能产生直观的解释，但仍然可以使人准确了解可解释性的目标、对象和作用，建立对可解释性的直觉认知。这些概念表明，可解释性算法具备两个关键实体，即人和模型。换而言之，可解释性是一项以模型为对象，以人为目标的技术。 

形而下的概念描述从哲学、数学等的观点出发，基于解释的现实意义对其进行定义。如 Páez 等人[17] 从哲学角度出发，认为解释所产生的理解并不完全等同于知识，同时理解的过程也不一定建立在真实的基础上。我们认为，解释作为媒介存在，这个媒介通过呈现模型的真实知识或构建虚拟逻辑的方式，增强人对模型的理解。同时，人对模型的理解不必建立在完全掌握模型的基础上，只要求掌握模型的主要逻辑，并能对结果进行符合认知的预测。Doran等人[29]认为，可解释性系统使人们不仅能看到，更能研究和理解模型输入和输出之间的数学映射。一般而言，AI算法的本质是一组由输入到输出的数学映射，而解释则是将这样的数学映射以人类可理解和研究的方式展现出来。虽然数学映射也是人们为描述世界而创造的一种方式，但对于复杂的数学映射(如用于表示神经网络的高维多层嵌套函数)，人们却无法将其与生活中的直观逻辑相联系。Tjoa等人[19]认为，可解释性是用于解释算法做出的决策，揭示算法运作机制中的模式以及为系统提供连贯的数学模型或推导。这一解释也基于数学表达，反映出人们更多地通过模型的决策模式来理解模型，而非数学上的可重现性。

一些观点与上述文献存在微小出入，但仍具有借鉴意义。例如，Arrieta等人[21] 认为可解释性是模型的被动特征，指示模型被人类观察者理解的程度。这个观点将模型的可解释性视为被动特征，忽略了模型为了更强的可解释性而主动提出解释的可能。Das等人[23] 认为，解释是一种用于验证 AI 智能体或 AI 算法的方式。这一观点倾向于关注模型的结果，其目的是为了确保模型一贯的性能。然而该描述忽略了一个事实，即模型本身意味着知识，可解释性不仅是对模型结果的验证，同时也有助于从模型中提取人们尚未掌握的知识，促进人类实践的发展。虽存在较小出入，但上述观点也提出了独特的角度，例如，可以将模型的可解释性视为模型的一个特性，而评估模型的性能是解释的重要功能。 

虽然对 XAI 的定义众多，但就整体而言，学术界对 XAI 的基本概念仍然是一致的。本文尝试提取其中的共性作为研究 XRL 问题的理论基础。通过对以上文献的分析，我们总结出学术界对 XAI 的共识：

(1)人与模型是可解释性直接面对的两个关键的实体，可解释性是一项以模型为对象，以人为目标的技术；

(2)解释作为理解的媒介存在，该媒介可以是真实存在的事物，也可以是理想构建的逻辑，亦或是二者并举，达到让人能够理解模型的目的；

(3)人的对模型的理解不需要建立在完全掌握模型的基础上；

(4)可准确重现的数学推导不可取代可解释性，人对模型的理解包括感性和理性的认知；

(5)可解释性是模型的特性，这一特性可用于验证模型的性能。

2 强化学习可解释性与人工智能可解释性的共同问题 

在对 XAI 定义进行总结的基础上，本节讨论 XRL 与 XAI 面临的共同问题。由于 XRL 与 XAI 之间存在强 耦合，因此本节内容既适用于 XAI，同时也是 XRL 的基础问题。 

2.1 智能算法和机械算法界定 

可解释性的对象是智能算法而非机械算法。传统认知中的机械算法，如排序、查找等，面对确定的任务目标，同时具有固定的算法程序。强化学习作为一种智能算法，在与环境动态交互的过程中寻找最优的策略，最大化获得的奖赏。界定智能算法和机械算法可用于确定被解释的对象，进而回答「什么需要被解释」的问题。一方面，智能算法与机械算法存在差异，而解释只在面向智能算法时存在必要性；另一方面，即使对于强化学习，也无需对其所有过程产生解释，而应针对其具有智能算法特性的部分进行解释，如动作生成、环境状态转移等。因此，在讨论可解释性问题前，有必要区分智能算法和机械算法。 

本文根据算法对已知条件的获取程度和建模的完整性，定义「完全知识」和「完全建模」：

• 完全知识：已知足够任务相关的有效知识，具备以机械过程获得最优解的条件；

• 完全建模：进行完整的问题建模，具备完成任务所需的计算能力；

• 完全知识是以机械方法确定最优解的前提。例如，求解系数矩阵的秩为的线性方程组，完全知识表示其增广矩阵的秩大于等于系数矩阵的秩，此时可以根据当前知识，获得确定的解或者确定其无解；完全建模意味着对现有知识的充分利用，换言之，完全建模从建模者的角度出发，表示在解决任务的过程中有能力(包括程序设计者的设计能力和硬件的算力)利用所有的知识。例如，在 19×19 围棋游戏中，存在理论上的最优解法，但目前尚不具备足够的计算能力在有限时间内获取最优解。 

根据上述对完全知识和完全建模的定义，本文进一步提出「任务完全」的概念来确定机械算法与智能算法之间的边界：

• 任务完全：对特定任务，具备完全知识并进行完全建模。 

• 任务完全必须在完全知识的前提下进行完全建模。满足任务完全的条件后，算法的优劣取仅决于建模方式和使用者的实际需求。任务完全的定义考虑了知识和建模两方面因素(图1)。 

任务完全的概念可以用来区分机械算法和智能算法。机械算法是任务完全的，具体来说，算法已知足够的知识，并进行了无简化的建模。此时，算法具备获取最优解的条件，因此算法的过程是确定的，获得的解也是可预期的。例如，经典排序算法、传统数据查询、3×3井字棋游戏算法等都属于机械算法。智能算法是任务不完全的，这意味着算法不具备足够的知识，或者采取了简化的建模方式。智能算法无法直接获取最优解，通常在解空间中寻找较优的解。如基于贪心策略的算法，线性回归方法，19×19传统围棋策略，机器学习类算法等。

导致任务不完全的可能有二，即知识不完全和建模不完全。在知识不完全的情况下，算法无法直接确定最优解，因此只能在解空间中逼近最优解。此时，智能算法的实际作用是在解空间中进行解的选择。导致知识不完全的因素通常是客观的，如环境状态无法被完全观测，任务目标不可预知，任务评价指标的不可知，任务始终点不可知等等；在建模不完全的情况下，算法通常忽略某些知识，导致算法过程没有充分利用知识，从而无法获得最优解。建模不完全的原因有客观和主观两方面，客观原因如建模偏差，不完全建模等，主观原因包括降低硬件需求，模型提速等。在强化学习中，并非所有过程具备任务不完全的特点，因此只有部分需要进行解释，如策略生成、环境状态转移等。

2.2 对「解释」的定义 

在汉语词典中，解释有「分析、阐明」的含义。这不仅符合生活中对该词的理解，同时也与可解释性研究中「解释」的含义相近。然而，具体到可解释性的研究中，这一含义显得宽泛。我们希望结合对可解释性的理解，细化「解释」的含义，使之具有更强的指导意义。以强化学习模型为例，模型学习使奖励最大化的策略，其中包含着环境、奖励和智能体之间的隐式知识，而 XRL 算法则是将这些隐式知识显式地表现出来。本文将多个知识视为集合，称为知识体系，从知识体系相互之间关系的角度，对「解释」做出如下定义：

解释：知识体系之间的简洁映射。简洁映射是在不引入新知识的条件下对目标知识进行表达；

具体来说，解释是将基于原知识体系的表达转换为目标知识体系表达的过程，这个过程仅使用目标知识体系的知识，而不引入新的知识。而 XRL 算法的目的在于产生解释，从而使原知识体系能够被目标知识体系简洁的表达出来。在 XRL 中，原知识体系通常指代强化学习模型，而目标知识体系通常指人的认知，模型和人是可解释性的两个关键实体。本文将原知识体系看作由多个元知识及其推论构成的集合。以表示元知识， 表示知识体系，则。假设智能体习得的知识属于知识体系，而人类能够理解的知识属于知识体系，则解释是将知识体系 转换为知识体系 表达的过程。对于解释而言，简洁映射是必要的，非简洁的映射可能提升解释本身的被理解难度，进而导致解释本身让人无法理解(见2.3 )。 

在对知识进行转换表达的过程中，待解释的知识可能无法完全通过目标知识体系进行描述，这时只有部分知识可以被解释。本文使用「完全解释」和「部分解释」的概念描述这一情况:

• 完全解释：待解释的知识完全被目标知识体系表达。其中，被解释的知识属于目标知识体系是其必要条件；

• 部分解释：待解释的知识的部分被目标知识体系表达。

具体来说，完全解释和部分解释描述的是知识体系之间的包含情况(图2)。只有当待解释的知识体系完全被目标知识体系所包含时，才可能进行完全解释，否则只能进行部分解释。在 XRL 中，完全解释通常是不必要的。

一方面，待解释知识体系和目标知识体系的边界难以确定，导致完全解释难度高且耗费巨大；另一方面，实现对模型的解释通常不需要建立在对模型完全掌握的基础上。因此，部分解释是大部分可解释性研究中采用的方法，即只描述算法的主要决策逻辑。

2.3 可解释性的影响因素 

一个观点认为，传统ML(RL 为其子集)方法是易于解释的，而深度学习的引入使得可解释性产生了短板，导致ML难于解释，因此 ML 解释的本质是对深度学习的解释[21]。这与可解释性领域的认知相悖[28]。这一观点只关注模型而忽略了人在可解释性中的地位。对于人而言，即使是理论上可被理解的模型，当规模扩张到一定程度时，仍然会导致整体的不可理解。本文对可解释性的影响因素进行如下定义：

• 透明度：待解释模型结构的简洁程度；

• 模型规模：待解释模型包含的知识量和知识组合多样化程度；

本文认为，可解释性是对模型组件透明度和模型规模的综合描述。透明度和模型规模是影响可解释性的两个主要因素。具体来说，可解释性强意味着同时具备高透明度和低复杂度，而单一因素，如复杂度高或透明度低将导致模型的弱可解释性(图3)。 

在不同语境下，「透明」一词具有不同的含义。例如，在软件结构中，透明指的是对底层过程的抽象程度，意味着上层程序无需关注底层的实现。类似的，透明度在可解释性领域也存在不同的含义，如文献[26][27]认为透明度是模型可以被理解的程度，将透明度与可解释性等价。以强化学习为例，基于值表的强化学习算法在规模一定时通常具有更强的可解释性，而使用深度学习拟合值表则可解释性更弱，这是因为通过查询值表而产生策略的过程符合人的直观理解，但神经网络传播过程仅在数学上可被准确描述，于人而言透明度更低。然而，这一思考将构建模型的基础结构作为可解释性的重点，而忽略了模型规模对解释带来的难度，并忽略了解释的目标——人。因此，为突出模型规模对解释的影响，我们仅将透明度狭义理解为待解释模型的结构的简洁程度。 

模型规模从人理解能力的角度衡量解释的难度。具体来说，假设模型中的知识由一系列元知识构成，则模型规模表示元知识总量和知识之间组合的多样化程度，而解释的难度一定程度上取决于模型规模，当模型规模超过特定范围(人的理解能力)时模型将无法被理解。例如，线性加性模型、决策树模型、贝叶斯模型，由于计算过程简洁，使我们能够轻易了解模型基于何因素得到何种结果，因此被认为是易于理解的。然而，当模型规模逐渐庞大时，各因素之间的逻辑不可避免地相互交织，变得错综复杂，使我们最终无法抓住其主从关系。对于以简洁结构(如决策树分支)构成的大规模模型，虽然所有结果在理论上有迹可循，但当模型规模已超越人类的理解能力，导致系统整体将仍然不具备可解释性。

2.4 可解释性的程度划分 

人的学习过程与强化学习过程存在一定的相似性，因此，如果将人脑看作目前最先进的智能模型，则人对模型的理解不仅仅是人对模型的直观感受，也是一个先进的智能体对强化学习模型的综合评估。然而，一个无法理解的模型不可能被有效评估，因此对模型的解释成为人理解模型的媒介。作为人和模型之间媒介，可解释性算法不同程度的具备两个相互平衡特点:接近模型和接近人的感知。具体来说，不同的解释有的更注重准确的描述模型，而另一些更注重与人的感知一致。基于这一概念，本文将可解释性分为如下三个层次:

(1)数学表达：通过理想化的数学推导解释模型。数学表达是使用数学语言简化模型的表达。由于强化学习模型建立在数学理论的基础上，因此通过数学表达可以准确地描述和重构模型。虽然数学理论体系是人描述世界的一种重要方式，但其与人的普遍直觉之间存在较大差异。以深度学习为例，虽然存在大量文章论证了其在数学上的合理性，但深度学习方法仍然被认为是不可解释的。因此，数学的表达能够在微观(参数)层面对模型进行描述，但难以迁移至人类知识体系；

(2)逻辑表达：通过将模型转换为显性的逻辑规律解释模型。逻辑表达是对模型中主体策略的提取，即忽略其细微分支，凸显主体逻辑。一方面，逻辑表达保留了模型的主体策略，因此与模型真实决策结果相近，解释本身可以部分重现模型的决策；另一方面，逻辑表达简化了模型，符合人的认知。逻辑表达是较为直观的解释，但需要人具备特定领域的知识，是面对人类专家的解释，而对一般用户尚不够直观；

(3)感知表达：通过提供符合人类直觉感知的规律解释模型。感知表达基于模型生成符合人类感知的解释，由于不需要人具备特定领域的知识，因此易于理解。例如，可视化关键输入、示例对比等解释形式都属于感知表达的范畴。然而，感知表达通常是对模型策略的极大精简，因为无法重现模型的决策，导致其只解释决策的合理性。 

在可解释性的三个层次中，数学表达作为第一个层次，也是构建强化学习算法的理论基础。在已知模型所有参数的情况下，数学表达通常可以较为准确的推断出模型的结果，然而，数学上的合理性不意味着能被人所理解；逻辑表达介于数学表达和感知表达之间，是对模型策略的近似，但逻辑表达方法产生的解释通常要求用户具备特定领域的专业知识；感知表达对模型决策的重要因素进行筛选，并使用清晰、简洁的形式进行呈现，虽然结果易于理解，但已经不具备重构策略的能力。总而言之，不同的解释在接近模型和接近人类感知之间存在着平衡，难以兼顾。

3 强化学习可解释性的独有问题 

与其他 ML 方法不同，RL 问题由环境、任务、智能体三个关键因素组成。其中，环境为给定的具有一定内部规律的黑盒系统；任务为智能体为最大化其平均奖赏的而拟合的目标函数；策略是智能体行为的依据和一系列行为之间的关联。根据强化学习的三个关键组成因素，本文归纳出 XRL 的三个独有问题，即环境解释，任务解释，策略解释。三个独有问题之间存在着密切的关联，与整个强化学习过程密不可分，是实现强化学习解释直接面临的问题。

4 强化学习可解释性研究现状

由于XRL涉及的领域广泛，学者从各领域的角度出发，导致所提出的方法具有较大差异。因此，本节分两步对相关方法进行总结。首先，根据技术类别和解释的展现形式，将现有方法分为视觉和语言辅助解释、策略模仿、可解释模型、逻辑关系提取和策略分解五个类别。然后，在通用分类方法(即获取解释的时间、解释的范围)的基础上，结合本文所提出的分类依据(即解释的程度，面对的关键科学问题)，确定不同类别方法的属性。

在可解释性领域中，分类通常基于获取解释的时间和解释的范围两个因素[31]。具体而言，根据获取解释的时间，可解释性方法被分为固有(intrinsic)解释和事后(post-hoc)解释。固有解释通过限制模型的表达，使模型在运行时生成具备可解释性的输出。例如，基于较强可解释性的原理和组件(决策树、线性模型等)构造模型，或者通过增加特定过程使模型生成可解释性的输出；事后解释是通过对模型行为的分析，总结模型的行为模式，从而达到解释的目的。通常而言，固有解释是策略产生过程中的解释，特定于某个模型，而事后解释是策略产生后的解释，与模型无关。根据解释的范围，可解释性方法被分为全局(global)解释和局部(local)解释，全局解释忽略模型的微观结构(如参数、层数等因素)，从宏观层面提供对模型的解释，局部解释从微观入手，通过分析模型的微观结构获得对模型的解释。

除上述可解释性的通用分类之外，本文基于解释与模型和人类感知的符合程度，将可解释性方法分为数学表达、逻辑表达和感知表达三类(见2.4)。这三类可解释性方法体现出可解释性算法在解释的形式、解释与模型结果的近似程度和解释的直观度等方面的区别。前文(见3)分析了XRL面临的3个关键问题，即环境解释，任务解释和策略解释。目前，单个XRL方法难以同时解决三类问题，因此，我们也以此为依据，对当前 XRL 方法所着眼的问题进行区分。

综上所述，本文以「获取解释的时间」、「解释的范围」、「解释的程度」以及「关键问题」为依据，对XRL方法进行分类(见表1)。由于算法多样，表1仅显示大类别算法的特点，部分算法可能不完全符合

总结 

本文以 XRL 的问题为中心，讨论了该领域的基础问题，并对现有方法进行总结。由于目前在 XRL 领域，乃至 整个 XAI 领域尚未形成完整、统一的共识，导致不同研究的基础观点存在较大差异，难于类比。本文针对该领域 缺乏一致认知的问题，进行了较为深入的研究工作。首先，本文参考 XRL 领域的父问题——XAI，收集 XAI 领域 的现有观点，并整理出 XAI 领域较为通用的认识;其次，以 XAI 领域的定义为基础，讨论 XAI 与 XRL面临的共同问题;然后，结合强化学习自身的特点，提出 XRL 面临的独有问题;最后，总结了相关的研究方法，并对相关方法进行分类。分类中包括作者明确指出为 XRL 的方法，也包括作者虽未着重强调，但实际对 XRL 有重要意义的方法。XRL 目前尚处于初步阶段，因此存在大量亟待解决的问题。本文重点提出环境和任务的解释、统一的评估标准两类问题。本文认为这两类问题是为类 XRL 领域的基石，是值得重视的研究领域。

参考资料：

http://www.jos.org.cn/jos/article/abstract/6485

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