RLZero: Нулевая генерация поведения из языка без обучения

В последние годы методы обучения с подкреплением (RL) продемонстрировали значительный успех в различных задачах, от игр до робототехники. Однако одной из основных проблем, с которой сталкиваются исследователи, является спецификация задач через функции вознаграждения. Эти функции часто оказываются трудными для разработки, и даже эксперты не всегда могут предсказать оптимальное поведение для заданной функции вознаграждения. В результате, это может привести к плохому дизайну вознаграждений и даже к мошенничеству с вознаграждениями.

Язык, как средство общения, представляет собой привлекательный способ передачи намерений агентам и обхода необходимости в сложных функциях вознаграждения. Тем не менее, предыдущие попытки использовать язык для управления поведением агентов сталкивались с ограничениями, связанными с затратами на аннотирование данных.

В данной работе мы представляем метод, который предлагает полностью неуправляемую альтернативу для связывания языковых инструкций с поведением в нулевом режиме (zero-shot) для получения политик. Мы предлагаем решение, состоящее из трех этапов: воображение, проекция и имитация. Агент воображает последовательность наблюдений, соответствующую языковому описанию задачи, проецирует воображаемую последовательность на целевую область и основывает ее на политике.

Проблема спецификации задач и ограничения традиционных методов

Основная проблема, с которой сталкиваются методы RL, заключается в необходимости спецификации задач через функции вознаграждения. Это требует от экспертов тщательной разработки функций вознаграждения, что не только затрудняет масштабирование агентов RL, но и делает их непрозрачными для пользователей, не знакомых с дизайном вознаграждений. Даже для экспертов, рассуждение о простых функциях вознаграждения часто оказывается неосуществимым из-за легкости их взлома, что приводит к поведению, не соответствующему человеческим намерениям.

Использование языка как альтернативы для спецификации задач позволяет избежать многих из этих проблем. Однако традиционные подходы, основанные на аннотировании поведения, требуют значительных затрат на сбор и аннотирование данных, что делает их непрактичными для масштабирования.

Подход RLZero: Воображение, Проекция и Имитация

Мы предлагаем метод RLZero, который функционирует в три этапа:

1. Воображение: Агент использует генеративные модели для визуализации желаемых задач, указанных в текстовом виде, в виде последовательностей кадров. Эти траектории не содержат действий и могут не соответствовать динамике среды.

2. Проекция: Кадры воображаемых траекторий проецируются на реальные наблюдения агента. Это позволяет сопоставить воображаемое с реальным в семантическом пространстве, что дает возможность использовать воображения в различных доменах.

3. Имитация: Используя предыдущие взаимодействия агента с окружающей средой, RLZero выводит политику, которая соответствует распределению посещений состояний воображаемых траекторий.

Воображение: Генеративное Моделирование Видео

Для генерации воображаемых траекторий мы используем модели, обученные на больших объемах видео и текста. Эти модели помогают нам создать визуализацию того, как должна выглядеть задача в заданной среде. Однако часто возникает проблема, когда сгенерированные видео-кадры могут не соответствовать динамике текущей среды агента.

Чтобы решить эту проблему, мы используем метрики семантического сходства для проекции кадров на реальные наблюдения агента. Это позволяет нам создавать последовательности наблюдений, основанные на истории взаимодействий агента с окружающей средой.

Проекция: Сопоставление Воображаемого и Реального

На этапе проекции мы используем алгоритмы поиска ближайших кадров в наборе данных, собранном из предыдущих взаимодействий агента. Это позволяет нам сопоставить воображаемые наблюдения с реальными, что делает процесс более устойчивым к шуму и несоответствиям.

Имитация: Обучение Политики

Имитация основана на методах обучения с подкреплением, которые позволяют агенту использовать свои предыдущие взаимодействия с окружающей средой для создания политики, соответствующей воображаемым траекториям. Мы применяем методы, основанные на "успешных мерах", которые позволяют агенту извлекать информацию о будущем состоянии, что обеспечивает возможность нулевого вывода (zero-shot inference) для разнообразных задач.

Преимущества и Ограничения RLZero

Метод RLZero предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными подходами:

• Отказ от аннотирования: Мы избегаем необходимости в дорогостоящих аннотациях, что позволяет масштабировать обучение агентов.
• Устойчивость к мошенничеству с вознаграждениями: Использование языковых инструкций для задания поведения снижает риск взлома функций вознаграждения.
• Нулевая генерация поведения: Агент способен генерировать поведение без дополнительного обучения, что делает его более гибким и быстрым в адаптации к новым задачам.

Тем не менее, у метода есть и ограничения. Воображаемые траектории могут быть шумными и не всегда соответствовать реальной динамике среды. Кроме того, успех метода зависит от качества моделей генерации видео и их способности к обобщению.

Эксперименты и Результаты

В наших экспериментах мы оценили качество поведения, генерируемого RLZero, на различных задачах. Мы использовали несколько контрольных задач из DeepMind Control Suite, включая Cheetah, Walker, Quadruped и Stickman. Для оценки производительности мы применили многоуровневые модели, которые могут оценивать, насколько сгенерированное поведение соответствует ожиданиям, заданным языковыми подсказками.

Результаты показали, что RLZero значительно превосходит традиционные методы, основанные на функциях вознаграждения, и демонстрирует высокие показатели в задачах, требующих сложного поведения.

Заключение

Метод RLZero представляет собой значительный шаг вперед в области обучения с подкреплением, предлагая новый способ связывания языковых инструкций с поведением агентов без необходимости в сложном дизайне функций вознаграждения. Это открывает новые возможности для применения RL в более сложных и разнообразных задачах, делая обучение более доступным и эффективным.

В будущем мы планируем исследовать возможность комбинирования обученных навыков на основе иерархий, заданных языковыми инструкциями, что позволит агентам выполнять сложные задачи с длинным горизонтом.