Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.
* 本文是在欧洲议会于 2024 年 3 月 13 日批准建立人工智能协调规则的欧洲法规(即所谓的“人工智能法”)之前审查并接受发表的。尽管如此,该文稿(特别是第 4 段)中提出的关于欧盟委员会提出的提案所产生的纪律的评论和意见是最新意见,因为欧洲议会上次批准的监管法案版本在所审查的方面并没有提出与本文评论的提案文本相关的实质性变化。 1 关于寻找人工智能(以下也称为“AI”)的共享定义的困难,请参阅 Finocchiaro,《人工智能的监管》,载于《AI & Soc》(2023 年),网址为 https://doi.org/10.1007/s00146-023-01650-z。在最近提出的通过《人工智能法案》的提案(欧洲委员会关于欧洲议会和理事会制定人工智能协调规则(人工智能法案)和修改某些联盟立法法案的提案,布鲁塞尔,21.4.21)中,人工智能被定义为“使用附件一中列出的一种或多种技术和方法开发的软件,并且可以针对给定的一组人类定义的目标生成输出,例如内容、预测、建议或影响与其交互的环境的决策”。欧洲议会在 2023 年 5 月发布的一般方针中(可访问 https://www.europarl.europa.eu/meetdocs/2014_2019/plmrep/COMMITTEES/CJ40/DV/2023/05-11/ConsolidatedCA_IMCOLIBE_AI_ACT_EN.pdf)修改了人工智能系统的定义,使其与经济合作与发展组织 (OECD) 的定义保持一致。根据修正案,人工智能应被定义为“一种基于机器的系统,该系统旨在以不同程度的自主性运行,并能为了明确或隐含的目标,生成影响物理或虚拟环境的预测、建议或决策等输出”。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据,但美国发起的行政诉讼除外。46 U.S.C.§6308.
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据,但由美国提起的行政诉讼除外。46 USC §6308。
●世界上最大的石油,天然气和煤炭生产公司,包括BP,Chevron,Eni,Exxonmobil,Shell和Totalenergies - 目前面临86起气候诉讼。自2015年达成《巴黎协定》以来,每年针对化石燃料公司提出的案件数量几乎增加了两倍。●近年来,三类诉讼已大大增加:气候损害赔偿的赔偿(占38%的案件);误导广告主张(16%);减少排放(12%)。●对气候损害的赔偿:石油和天然气公司及其投资者在气候诉讼中面临着金融风险的增加,因为其在为气候危机贡献的作用方面的作用。,如果赢得了其他案件,受气候变化影响的影响可能会大大受到气候变化的影响。●误导性广告:石油和天然气公司正面临着提出虚假气候和与环境相关的索赔的压力。除了九个结论性案件中,所有被告误导广告的案件中的所有案件都导致对公司或撤回有关索赔的公司做出决定。●减少排放:现在已经针对化石燃料公司未能设置和实施巴黎一致的排放减少而对化石燃料公司提出。最值得注意的是,荷兰法院裁定,到2030年,壳牌必须将排放量减少45%,尽管壳牌已对该决定提出上诉。
发件人:海军记录更正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前美国海军陆战队成员 R 的海军记录 编号:(a) 10 USC 1552 附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 (3) 当事人的海军记录(DD 表格 214) 1. 根据参考 (a) 的规定,当事人(以下简称为申请人)向海军记录更正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求更正其海军记录,在其解除或退伍证书(DD 表格 214)中反映其正确的再入籍代码。附件 (1) 至 (3) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 2 月 27 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应采取下述纠正措施。委员会审议的文件材料包括请愿人的申请及其提交的所有支持材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向委员会提出申请之前,请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交,但放弃诉讼时效并根据案情审查申请符合正义的利益。c.申诉人于 1971 年 11 月 30 日加入海军陆战队并开始服现役。1973 年 2 月 20 日,申诉人签署了第 11 页,承认由于他的态度,不建议重新入伍。d. 1973 年 11 月 29 日,申诉人以光荣服役身份退伍,理由是他完成了所需的现役服务并获得了 RE-3E 再入伍代码。
案卷号 8192-22 参考:签名日期发件人:海军记录更正委员会主席致:海军部长主题:审查前美国海军陆战队成员 XXX XX 的海军记录参考:(a) 10 USC § 1552 附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 依据参考 (a) 的规定,申请人为前海军士兵,向本委员会提交了附件 (1),要求更正其海军记录,具体而言,在其解除或退役证书(DD 表格 214)上增加现役服役期。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 2 月 13 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应采取下述纠正措施。委员会审议的文件材料包括请愿人的申请及其提交的所有支持材料、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向本委员会提出申请之前,请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交,但放弃诉讼时效并根据案情审查申请符合正义的利益。c. 1981 年 7 月 21 日,申诉人加入海军陆战队并开始服现役。1984 年 8 月 23 日,申诉人因立即重新入伍而光荣退伍。d. 1984 年 8 月 24 日,申诉人重新加入海军陆战队并开始第二期现役,该期于 1988 年 4 月 4 日结束。但是,申诉人的记录中没有涵盖此现役期的 DD 表格 214。
●通过联合创新在观察和建模中建立预警系统。尚不清楚鉴于需要检测出实质背景变化的微妙趋势,甚至可能是可能的预警系统。我们的目标是通过这种协调的努力来确定是否可以。●减少在格陵兰冰盖(GRIS)和极性GYRE(SPG)的示例系统中发生小费的预测的不确定性,越过这些临界点的后果将是什么,以及在时间表上的影响。减少了临时标准和预期影响的不确定性(1),将赋予围绕转化点的适应或干预措施做出决策,同时增加对净零净减轻活动的紧迫性。●解锁气候科学中低尺寸/重量/功率/成本(SWAP-C)工具和人工智能(AI)的价值。
谁最好防御或在某些情况下带来诉讼 - 可怕的四人。这些公司是对经验丰富的总法律顾问和法律决策者的心中最大的恐惧。BTI可怕的四人是客户告诉我们,他们最不想在诉讼中看到桌子的另一端。可怕的四人定义了要扮演的新规则,这是无情的,狡猾的,侵略性的,非常聪明的,并且可以赢得胜利 - 并赢得了胜利。
