Learning telic-controllable state representations
作者: Nadav Amir, Stas Tiomkin
分类: cs.AI
发布日期: 2024-06-20 (更新: 2025-08-04)
备注: Published in Proceedings of the 47th Annual Meeting of the Cognitive Science Society
期刊: Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society, 47 (2025)
💡 一句话要点
提出Telic-Controllable状态表示学习框架，平衡目标灵活性与认知复杂性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 状态表示学习 强化学习 目标导向 认知复杂性 机器人导航
📋 核心要点
- 强化学习中，奖励函数依赖于预定义的固定状态表示，但状态表示和目标可以相互影响。
- 论文提出Telic-Controllable状态表示学习框架，通过目标导向状态耦合描述性和规范性方面。
- 通过模拟导航任务验证算法，强调了“刻意忽略”在平衡目标灵活性和认知复杂性中的作用。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种在有界智能体中学习状态表示的计算框架，其中描述性方面和规范性方面通过目标导向（telic）状态的概念耦合在一起。我们引入了telic-controllability的概念，以表征telic状态表示的粒度与达到所有telic状态所需的策略复杂性之间的权衡。我们提出了一种用于学习telic-controllable状态表示的算法，并使用模拟导航任务对其进行说明。我们的框架强调了刻意忽略（知道忽略什么）对于学习平衡目标灵活性和认知复杂性的状态表示的作用。
🔬 方法详解
问题定义：现有强化学习方法通常假设奖励函数依赖于预定义的、固定的状态表示。然而，智能体的目标和其对环境的理解（状态表示）应该是相互影响、共同演化的。现有方法缺乏对这种相互作用的建模，导致学习到的状态表示可能不够灵活，难以适应不同的目标，或者过于复杂，增加认知负担。
核心思路：论文的核心思路是将状态表示的学习与智能体的目标（telic states）紧密结合。通过引入“telic-controllability”的概念，来衡量状态表示的粒度与达到这些目标状态所需的策略复杂性之间的权衡。智能体需要学习一种状态表示，既能有效地表达目标相关的状态，又能避免不必要的细节，从而降低策略的复杂性。
技术框架：该框架包含以下几个主要组成部分：1) 环境模型：模拟智能体所处的环境；2) 状态表示学习模块：负责学习环境的状态表示，该模块是可学习的，并受到telic-controllability的约束；3) 策略学习模块：根据学习到的状态表示，学习达到目标状态的策略；4) Telic-Controllability评估模块：评估当前状态表示的telic-controllability，并反馈给状态表示学习模块，指导其进行优化。整体流程是，智能体与环境交互，状态表示学习模块根据交互数据更新状态表示，策略学习模块学习策略，Telic-Controllability评估模块评估状态表示，并指导状态表示学习模块的优化。
关键创新：最重要的创新点在于提出了“telic-controllability”的概念，并将其作为状态表示学习的约束条件。与传统的状态表示学习方法不同，该方法不仅考虑了状态表示的表达能力，还考虑了其对策略复杂性的影响。通过平衡这两者，可以学习到更加高效、灵活的状态表示。此外，强调了“刻意忽略”的重要性，即智能体需要知道哪些信息是与目标无关的，从而避免学习到过于复杂的状态表示。
关键设计：论文中，状态表示学习模块可能采用神经网络结构，例如自编码器或变分自编码器，用于将原始环境状态编码为低维的状态表示。Telic-Controllability评估模块可能通过计算达到目标状态所需的策略的复杂度（例如，策略的参数数量或执行时间）来评估状态表示的telic-controllability。损失函数可能包含两部分：一部分是状态表示的重构误差，另一部分是telic-controllability的惩罚项。通过调整惩罚项的权重，可以控制状态表示的粒度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过模拟导航任务验证了所提出的算法。实验结果表明，与传统的状态表示学习方法相比，该算法能够学习到更具telic-controllability的状态表示，从而降低了策略的复杂性，并提高了智能体的导航效率。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。通过学习telic-controllable状态表示，智能体可以更好地理解环境，更有效地规划路径，并降低计算复杂度。该方法有助于开发更智能、更高效的自主系统，并提升人机交互的自然性和流畅性。
📄 摘要（原文）
Computational models of purposeful behavior comprise both descriptive and prescriptive aspects, used respectively to ascertain and evaluate situations in the world. In reinforcement learning, prescriptive reward functions are assumed to depend on predefined and fixed descriptive state representations. Alternatively, these two aspects may emerge interdependently: goals can shape the acquired state representations and vice versa. Here, we present a computational framework for state representation learning in bounded agents, where descriptive and prescriptive aspects are coupled through the notion of goal-directed, or telic, states. We introduce the concept of telic-controllability to characterize the tradeoff between the granularity of a telic state representation and the policy complexity required to reach all telic states. We propose an algorithm for learning telic-controllable state representations, illustrating it using a simulated navigation task. Our framework highlights the role of deliberate ignorance -- knowing what to ignore -- for learning state representations that balance goal flexibility and cognitive complexity.