Synthesizing Interpretable Control Policies through Large Language Model Guided Search
作者: Carlo Bosio, Mark W. Mueller
分类: cs.AI, eess.SY
发布日期: 2024-10-07 (更新: 2025-03-17)
备注: 8 pages, 7 figures, conference paper
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于大语言模型引导搜索的控制策略生成方法，实现可解释的动态系统控制。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可解释控制 大语言模型 进化算法 动态系统 控制策略生成
📋 核心要点
- 传统学习控制方法依赖黑盒神经网络，缺乏透明性和可解释性，难以调试和验证。
- 利用预训练的大语言模型引导搜索，将控制策略表示为可读的Python程序，实现可解释的控制。
- 在倒立摆起摆和杯中球任务上验证了该方法，展示了生成复杂行为的可解释控制策略的能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的方法，将大型语言模型（LLM）、系统评估和进化算法相结合，用于动态系统的控制，生成能够实现复杂行为的可解释控制策略。该方法将控制策略表示为标准编程语言（如Python）的程序。通过在仿真环境中评估候选控制器，并使用预训练的LLM对其进行进化。与依赖黑盒神经网络的传统学习控制技术不同，该方法增强了透明性和可解释性。该方法仅在策略设计阶段利用大型AI模型，确保所有系统组件在运行时保持可解释且易于验证。此外，使用标准编程语言使得人类可以根据其专业知识和直觉轻松地微调或调整控制器。通过在倒立摆起摆和杯中球任务中的应用，验证了该方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有控制方法，特别是基于深度学习的方法，通常使用黑盒神经网络来表示控制策略。这使得策略难以理解、调试和验证，限制了其在安全关键型应用中的应用。因此，需要一种能够生成可解释控制策略的方法，以便更好地理解和信任控制系统的行为。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大代码生成能力，结合进化算法，搜索可解释的控制策略。通过将控制策略表示为标准编程语言（如Python）的程序，可以利用LLM生成候选策略，并在仿真环境中进行评估。然后，使用进化算法根据评估结果对策略进行优化，最终得到满足要求的可解释控制策略。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 策略表示：将控制策略表示为Python程序，程序的输入是系统状态，输出是控制指令。2) LLM引导的策略生成：使用预训练的LLM生成候选控制策略。LLM可以根据任务描述和先验知识生成合理的程序代码。3) 仿真评估：在仿真环境中评估候选控制策略的性能。评估指标可以是任务完成时间、控制精度等。4) 进化优化：使用进化算法（如遗传算法）根据评估结果对策略进行优化。进化算法通过选择、交叉和变异等操作，不断改进策略的性能。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的代码生成能力与进化算法的优化能力相结合，用于生成可解释的控制策略。与传统的学习控制方法相比，该方法生成的策略是可读的、可理解的，并且易于调试和验证。此外，该方法仅在策略设计阶段使用LLM，保证了运行时所有组件的可解释性。
关键设计：在策略表示方面，需要选择合适的编程语言和程序结构，以便LLM能够生成有效的代码。在LLM引导的策略生成方面，需要设计合适的提示语，引导LLM生成符合要求的策略。在仿真评估方面，需要选择合适的仿真环境和评估指标，以便准确评估策略的性能。在进化优化方面，需要选择合适的进化算法和参数设置，以便有效地优化策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在倒立摆起摆和杯中球任务上取得了成功。实验结果表明，该方法能够生成可解释的控制策略，并且能够实现与传统方法相当甚至更好的性能。例如，在倒立摆起摆任务中，该方法生成的策略能够快速稳定地将倒立摆摆起，并且策略的代码清晰易懂。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、航空航天等领域，尤其适用于对安全性、可靠性和可解释性要求较高的场景。例如，在医疗机器人领域，可解释的控制策略可以帮助医生理解机器人的行为，从而更好地进行手术操作。在自动驾驶领域，可解释的控制策略可以提高自动驾驶系统的安全性，并增强用户对系统的信任。
📄 摘要（原文）
The combination of Large Language Models (LLMs), systematic evaluation, and evolutionary algorithms has enabled breakthroughs in combinatorial optimization and scientific discovery. We propose to extend this powerful combination to the control of dynamical systems, generating interpretable control policies capable of complex behaviors. With our novel method, we represent control policies as programs in standard languages like Python. We evaluate candidate controllers in simulation and evolve them using a pre-trained LLM. Unlike conventional learning-based control techniques, which rely on black-box neural networks to encode control policies, our approach enhances transparency and interpretability. We still take advantage of the power of large AI models, but only at the policy design phase, ensuring that all system components remain interpretable and easily verifiable at runtime. Additionally, the use of standard programming languages makes it straightforward for humans to finetune or adapt the controllers based on their expertise and intuition. We illustrate our method through its application to the synthesis of an interpretable control policy for the pendulum swing-up and the ball in cup tasks. We make the code available at https://github.com/muellerlab/synthesizing_interpretable_control_policies.git.