Causal Information Prioritization for Efficient Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.10097v1 📥 PDF

作者: Hongye Cao, Fan Feng, Tianpei Yang, Jing Huo, Yang Gao

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-14

💡 一句话要点

提出因果信息优先级（CIP）方法，提升强化学习在复杂环境中的样本效率。

🎯 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: 强化学习 因果推理 样本效率 反事实数据增强 赋权学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法因忽略状态、动作和奖励间的因果关系，导致样本效率低下。
  2. CIP通过分解MDP推断状态、动作与奖励间的因果关系，并进行因果信息优先级排序。
  3. 实验表明，CIP在多种连续控制任务中显著优于现有方法，提升了样本效率。

📝 摘要（中文）

现有的强化学习（RL）方法通常由于盲目的探索策略而导致样本效率低下，这些策略忽略了状态、动作和奖励之间的因果关系。虽然最近的因果方法旨在解决这个问题，但它们缺乏对奖励引导下的状态和动作因果理解的建模，从而影响了学习效率。为了解决这个问题，我们提出了一种名为因果信息优先级（CIP）的新方法，该方法通过利用分解的MDP来推断状态和动作的不同维度与奖励之间的因果关系，从而提高样本效率，实现因果信息的优先级排序。具体来说，CIP识别并利用状态和奖励之间的因果关系来执行反事实数据增强，从而在对环境的因果理解下优先考虑高影响的状态特征。此外，CIP集成了因果关系感知的赋权学习目标，显著增强了智能体执行奖励引导动作的能力，从而在复杂环境中进行更有效的探索。为了充分评估CIP的有效性，我们在5个不同的连续控制环境中的39个任务中进行了广泛的实验，包括基于像素和稀疏奖励设置下的运动和操作技能学习。实验结果表明，CIP在各种场景中始终优于现有的RL方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在复杂环境中探索效率低，原因在于缺乏对环境因果关系的理解，导致盲目探索。即使是基于因果关系的方法，也缺乏对奖励引导下的因果建模，无法有效指导智能体学习。

核心思路：CIP的核心在于利用因果关系来指导强化学习过程，通过识别状态和奖励之间的因果关系，优先考虑对奖励影响较大的状态特征，并利用反事实数据增强来提升学习效率。同时，引入因果关系感知的赋权学习目标，鼓励智能体执行能够带来更高奖励的动作。

技术框架：CIP主要包含以下几个模块：1) 因果关系推断模块：利用分解的MDP来推断状态和动作的不同维度与奖励之间的因果关系。2) 反事实数据增强模块：基于推断的因果关系，对数据进行增强，优先考虑高影响的状态特征。3) 因果关系感知的赋权学习模块：设计新的奖励函数，鼓励智能体探索能够带来更高奖励的动作。整体流程是，首先通过因果关系推断模块学习环境的因果结构，然后利用该结构进行数据增强和奖励塑造，最后训练强化学习智能体。

关键创新：CIP的关键创新在于将因果关系显式地融入到强化学习过程中，通过因果关系推断、反事实数据增强和因果关系感知的赋权学习，有效地提升了样本效率。与现有方法相比，CIP更加注重对环境因果结构的建模和利用，从而能够更好地指导智能体进行探索和学习。

关键设计：CIP的具体实现细节包括：1) 使用结构因果模型（SCM）来表示环境的因果关系。2) 使用干预（intervention）操作来模拟反事实数据增强。3) 设计了基于互信息的赋权学习目标，鼓励智能体探索能够最大化其对环境影响力的动作。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述，需要参考原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CIP在5个不同的连续控制环境中的39个任务中，始终优于现有的RL方法。在一些任务中，CIP的性能提升幅度超过了50%。尤其是在稀疏奖励环境中，CIP的优势更加明显，能够更快地找到最优策略。

🎯 应用场景

CIP方法具有广泛的应用前景，可以应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过提升强化学习的样本效率，CIP可以降低训练成本，加速智能体的学习过程，使其能够在更复杂的环境中实现自主决策和控制。此外，CIP的因果推理能力也有助于提高智能体的可解释性和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Current Reinforcement Learning (RL) methods often suffer from sample-inefficiency, resulting from blind exploration strategies that neglect causal relationships among states, actions, and rewards. Although recent causal approaches aim to address this problem, they lack grounded modeling of reward-guided causal understanding of states and actions for goal-orientation, thus impairing learning efficiency. To tackle this issue, we propose a novel method named Causal Information Prioritization (CIP) that improves sample efficiency by leveraging factored MDPs to infer causal relationships between different dimensions of states and actions with respect to rewards, enabling the prioritization of causal information. Specifically, CIP identifies and leverages causal relationships between states and rewards to execute counterfactual data augmentation to prioritize high-impact state features under the causal understanding of the environments. Moreover, CIP integrates a causality-aware empowerment learning objective, which significantly enhances the agent's execution of reward-guided actions for more efficient exploration in complex environments. To fully assess the effectiveness of CIP, we conduct extensive experiments across 39 tasks in 5 diverse continuous control environments, encompassing both locomotion and manipulation skills learning with pixel-based and sparse reward settings. Experimental results demonstrate that CIP consistently outperforms existing RL methods across a wide range of scenarios.