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25-04-2020 | Issue 2/2020

Minds and Machines 2/2020

Moral Gridworlds: A Theoretical Proposal for Modeling Artificial Moral Cognition

Journal:
Minds and Machines > Issue 2/2020
Author:
Julia Haas
Important notes

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

I describe a suite of reinforcement learning environments in which artificial agents learn to value and respond to moral content and contexts. I illustrate the core principles of the framework by characterizing one such environment, or “gridworld,” in which an agent learns to trade-off between monetary profit and fair dealing, as applied in a standard behavioral economic paradigm. I then highlight the core technical and philosophical advantages of the learning approach for modeling moral cognition, and for addressing the so-called value alignment problem in AI.

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