Autonomous Option Invention for Continual Hierarchical Reinforcement Learning and Planning
作者: Rashmeet Kaur Nayyar, Siddharth Srivastava
分类: cs.AI
发布日期: 2024-12-20
💡 一句话要点
提出一种持续分层强化学习和规划的自主选项发明方法，提升样本效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 分层强化学习 选项发现 持续学习 状态抽象 符号表示 迁移学习 自主学习
📋 核心要点
- 强化学习中的抽象是扩展规模的关键，但自主学习抽象状态和动作表示以实现迁移和泛化仍然是一个具有挑战性的开放问题。
- 本文提出了一种新颖的选项发明、表示和利用方法，该方法在持续强化学习环境中学习可组合、可重用和相互独立的选项。
- 实验结果表明，该方法能够有效地学习和迁移抽象知识，并在样本效率方面优于现有技术水平的方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种在持续强化学习环境中发明、表示和利用选项（代表时间扩展行为）的新方法。该方法适用于具有长时程、稀疏奖励和未知转移与奖励函数的随机问题流。该方法持续学习并维护一个可解释的状态抽象，并使用它来发明具有抽象符号表示的高级选项。这些选项满足三个关键要求：(1) 可组合性，以便通过前瞻规划有效地解决任务；(2) 跨问题实例的可重用性，以最大限度地减少重新学习的需求；(3) 相互独立性，以减少选项之间的干扰。主要贡献是持续学习具有符号表示的可迁移、可泛化选项的方法，以及将搜索技术与强化学习相结合，以有效地规划这些学习到的选项来解决新问题。实验结果表明，该方法有效地学习和迁移跨问题实例的抽象知识，与最先进的方法相比，实现了卓越的样本效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决持续强化学习环境中，智能体如何自主地学习抽象的状态和动作表示，并将其泛化到新的任务中的问题。现有方法在处理长时程、稀疏奖励和未知环境的问题时，往往面临样本效率低、难以迁移等挑战。特别是，如何自动发现和利用时间扩展的动作（即选项），并保证选项的可组合性、可重用性和相互独立性，是一个难点。
核心思路：论文的核心思路是持续地学习和维护一个可解释的状态抽象，并利用该抽象来发明具有抽象符号表示的高级选项。这些选项被设计成具有可组合性，以便于通过前瞻规划来解决任务；具有可重用性，以减少重新学习的需求；以及具有相互独立性，以减少选项之间的干扰。通过将搜索技术与强化学习相结合，智能体可以有效地规划这些学习到的选项来解决新的问题。
技术框架：该方法包含以下几个主要模块：1) 状态抽象模块：负责学习和维护一个可解释的状态抽象，将原始状态空间映射到抽象状态空间。2) 选项发明模块：利用状态抽象来发明具有抽象符号表示的高级选项。3) 选项评估模块：评估每个选项的价值和适用性。4) 规划模块：将搜索技术与强化学习相结合，利用学习到的选项进行规划，以解决新的问题。整体流程是，智能体首先通过与环境交互来学习状态抽象，然后利用状态抽象来发明选项，并评估选项的价值。最后，智能体利用学习到的选项进行规划，以解决新的问题。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了一种持续学习可迁移、可泛化选项的方法，并为这些选项赋予了符号表示。与现有方法相比，该方法能够更有效地学习和迁移抽象知识，并且能够更好地处理长时程、稀疏奖励和未知环境的问题。此外，该方法还提出了一种将搜索技术与强化学习相结合的规划方法，使得智能体能够更有效地利用学习到的选项来解决新的问题。
关键设计：论文中关于状态抽象的具体实现、选项的符号表示方式、以及搜索算法的选择等技术细节未知。损失函数和网络结构也未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个benchmark任务上取得了显著的性能提升，与现有技术水平的方法相比，实现了卓越的样本效率。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要强调了其优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、任务规划等领域。通过自主学习抽象的状态和动作表示，智能体可以更有效地解决复杂任务，并具备更强的泛化能力。该方法有望推动强化学习在实际场景中的应用，例如，可以用于训练机器人完成各种复杂的家务任务，或者用于开发更智能的游戏AI。
📄 摘要（原文）
Abstraction is key to scaling up reinforcement learning (RL). However, autonomously learning abstract state and action representations to enable transfer and generalization remains a challenging open problem. This paper presents a novel approach for inventing, representing, and utilizing options, which represent temporally extended behaviors, in continual RL settings. Our approach addresses streams of stochastic problems characterized by long horizons, sparse rewards, and unknown transition and reward functions. Our approach continually learns and maintains an interpretable state abstraction, and uses it to invent high-level options with abstract symbolic representations. These options meet three key desiderata: (1) composability for solving tasks effectively with lookahead planning, (2) reusability across problem instances for minimizing the need for relearning, and (3) mutual independence for reducing interference among options. Our main contributions are approaches for continually learning transferable, generalizable options with symbolic representations, and for integrating search techniques with RL to efficiently plan over these learned options to solve new problems. Empirical results demonstrate that the resulting approach effectively learns and transfers abstract knowledge across problem instances, achieving superior sample efficiency compared to state-of-the-art methods.