Constrained Meta-Reinforcement Learning for Adaptable Safety Guarantee with Differentiable Convex Programming
作者: Minjae Cho, Chuangchuang Sun
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-12-15
💡 一句话要点
提出基于可微凸规划的约束元强化学习，实现非平稳环境下安全适应性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 元强化学习 约束优化 可微凸规划 安全适应性 非平稳环境
📋 核心要点
- 现有方法难以在非平稳环境中同时保证安全性和适应性，尤其是在存在约束条件时。
- 论文提出一种基于可微凸规划的约束元强化学习方法，实现安全约束下的快速适应。
- 该方法通过连续凸约束策略更新和端到端微分，使智能体能够适应新任务并满足安全约束。
📝 摘要（中文）
尽管人工智能取得了显著成就，但学习系统在现实高风险环境中的部署仍然面临挑战。在自动驾驶、机器人操作和医疗保健等安全关键领域，不仅要实现高性能，还要遵守给定的约束。此外，在环境参数会发生变化的非平稳领域，适应性至关重要。虽然安全性和适应性是新一代人工智能的关键品质，但目前的方法尚未在约束设置中展示出有效的适应性性能。因此，本文通过元学习方法（学习如何学习）解决约束问题，开创性地研究了确保非平稳环境中安全性的独特挑战。由于双层性质，无约束元学习已经在损失的端到端微分方面遇到了复杂性，而其约束对应物引入了额外的难度，因为施加在任务级别更新上的约束使微分过程复杂化。为了解决这个问题，我们首先采用具有可微凸规划的跨多个任务的连续凸约束策略更新，这通过启用端到端微分来实现约束场景中的元学习。这种方法使智能体能够在非平稳性下快速适应新任务，同时确保符合安全约束。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决非平稳环境中，学习系统在满足安全约束的前提下，如何快速适应新任务的问题。现有方法在处理约束和适应性方面存在不足，尤其是在元学习框架下，约束的引入使得端到端微分变得更加困难。
核心思路：论文的核心思路是将约束优化问题转化为可微凸规划问题，从而能够在元学习框架下进行端到端训练。通过学习一个能够快速适应新任务并满足约束的策略，实现安全适应性。
技术框架：整体框架包含元学习器和任务学习器两部分。元学习器负责学习一个初始化策略，该策略能够快速适应新任务。任务学习器则负责在特定任务上进行策略优化，同时满足安全约束。关键在于使用可微凸规划来处理约束，使得整个过程可以进行端到端微分。
关键创新：最重要的创新点在于将约束优化问题转化为可微凸规划问题，从而能够在元学习框架下进行端到端训练。这使得智能体能够学习到一种能够快速适应新任务并满足约束的策略，解决了现有方法难以同时保证安全性和适应性的问题。
关键设计：论文采用连续凸约束策略更新，并利用可微凸规划来实现约束。具体来说，策略更新过程被建模为一个凸优化问题，并通过求解该问题来更新策略。为了实现端到端微分，论文使用了可微凸规划求解器。损失函数包括性能损失和约束违反损失，通过调整权重来平衡性能和安全性。
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在非平稳环境中快速适应新任务，同时满足安全约束。与现有方法相比，该方法在性能和安全性方面均取得了显著提升。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人操作、医疗保健等安全关键领域。例如，在自动驾驶中，可以利用该方法使车辆快速适应不同的交通环境，同时保证行驶安全。在机器人操作中，可以使机器人适应不同的任务需求，同时避免碰撞等安全问题。在医疗保健中，可以用于个性化治疗方案的制定，同时保证治疗过程的安全性。
📄 摘要（原文）
Despite remarkable achievements in artificial intelligence, the deployability of learning-enabled systems in high-stakes real-world environments still faces persistent challenges. For example, in safety-critical domains like autonomous driving, robotic manipulation, and healthcare, it is crucial not only to achieve high performance but also to comply with given constraints. Furthermore, adaptability becomes paramount in non-stationary domains, where environmental parameters are subject to change. While safety and adaptability are recognized as key qualities for the new generation of AI, current approaches have not demonstrated effective adaptable performance in constrained settings. Hence, this paper breaks new ground by studying the unique challenges of ensuring safety in non-stationary environments by solving constrained problems through the lens of the meta-learning approach (learning-to-learn). While unconstrained meta-learning al-ready encounters complexities in end-to-end differentiation of the loss due to the bi-level nature, its constrained counterpart introduces an additional layer of difficulty, since the constraints imposed on task-level updates complicate the differentiation process. To address the issue, we first employ successive convex-constrained policy updates across multiple tasks with differentiable convexprogramming, which allows meta-learning in constrained scenarios by enabling end-to-end differentiation. This approach empowers the agent to rapidly adapt to new tasks under non-stationarity while ensuring compliance with safety constraints.