A Systematic Approach to Design Real-World Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning: Salient Features, Challenges and Trade-offs
作者: Jalal Arabneydi, Saiful Islam, Srijita Das, Sai Krishna Gottipati, William Duguay, Cloderic Mars, Matthew E. Taylor, Matthew Guzdial, Antoine Fagette, Younes Zerouali
分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-04-23
备注: This is a result of the collaboration by JACOBB, AMII(Alberta Machine Intelligence Institute), Thales and AI Redefined (AIR) in 2021-2023
💡 一句话要点
提出一种多层级人机协同深度强化学习算法，用于解决复杂决策问题，并在无人机防御场景验证。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 人机协同 深度强化学习 无人机防御 模仿学习 迁移学习 多层级架构 决策问题
📋 核心要点
- 现有深度强化学习在复杂决策问题中面临探索效率低、泛化能力弱等挑战，难以直接应用于实际场景。
- 论文提出一种多层级人机协同深度强化学习算法，融合自学习、模仿学习和迁移学习，并结合人类的奖励、动作和演示指导。
- 在无人机防御的实际场景中，实验表明该方法能加速训练、提高性能，并有效应对过载攻击和诱饵攻击等复杂情况。
📝 摘要（中文）
随着深度强化学习（DRL）的日益普及，人机协同（HITL）方法有潜力彻底改变我们解决决策问题的方式，并为人类与人工智能的协作创造新的机会。本文介绍了一种新颖的多层级分层HITL DRL算法，该算法包含三种类型的学习：自学习、模仿学习和迁移学习。此外，我们考虑了三种形式的人工输入：奖励、动作和演示。我们进一步讨论了HITL在解决复杂问题中的主要挑战、权衡和优势，以及如何系统地将人类信息集成到AI解决方案中。为了验证我们的技术结果，我们提出了一个真实的无人机（UAV）问题，其中多个敌方无人机攻击一个限制区域。目标是设计一种可扩展的HITL DRL算法，使盟军无人机在敌方无人机到达该区域之前将其摧毁。为此，我们首先使用名为Cogment的屡获殊荣的开源HITL软件实施我们的解决方案。然后，我们展示了几个有趣的结果，例如（a）HITL可以加快训练速度并提高性能，（b）建议充当梯度方法的指导方向并降低方差，以及（c）建议的数量既不应太大也不应太小，以避免过度训练和训练不足。最后，我们说明了人机合作在解决两个真实世界的复杂场景（即过载攻击和诱饵攻击）中的作用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂决策问题，特别是深度强化学习在真实世界场景中的应用挑战。现有方法在面对高维度状态空间、稀疏奖励以及需要人类专业知识的情况下，往往表现出训练效率低下、泛化能力不足等问题。例如，在无人机防御场景中，如何快速有效地学习防御策略，应对各种复杂的攻击模式，是现有方法难以解决的。
核心思路：论文的核心思路是将人类的知识和经验融入到深度强化学习的训练过程中，通过人机协同的方式来加速学习过程，提高策略的性能和鲁棒性。具体来说，通过人类提供的奖励、动作和演示等信息，引导智能体进行探索，并利用模仿学习和迁移学习等技术，将人类的知识迁移到智能体的策略中。
技术框架：论文提出的多层级人机协同深度强化学习算法包含以下几个主要模块：1) 自学习模块：智能体通过与环境交互进行自我学习，探索环境并获取经验。2) 人工输入模块：接收人类提供的奖励、动作和演示等信息，用于指导智能体的学习。3) 模仿学习模块：利用人类的演示数据，学习人类的策略，并将其作为初始策略或指导策略。4) 迁移学习模块：将已学习的策略迁移到新的任务或环境中，加速学习过程。整体流程是智能体首先进行自学习，然后根据人类的输入进行调整和优化，并通过模仿学习和迁移学习来提高策略的性能。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种多层级分层的人机协同深度强化学习框架，该框架能够有效地融合人类的知识和经验，并将其应用到深度强化学习的训练过程中。与传统的深度强化学习方法相比，该方法能够显著提高学习效率和策略性能，并具有更强的鲁棒性和泛化能力。此外，论文还探讨了不同类型的人工输入对学习效果的影响，并提出了相应的策略。
关键设计：论文中，人工输入的设计至关重要，包括：1) 奖励：人类可以根据智能体的行为给予奖励或惩罚，引导智能体学习期望的行为。2) 动作：人类可以直接控制智能体的行为，提供示范动作，帮助智能体探索环境。3) 演示：人类可以提供完整的演示轨迹，用于模仿学习。此外，论文还考虑了如何平衡自学习和人工指导，避免过度依赖人类的知识，导致策略的泛化能力下降。损失函数的设计也需要考虑人工输入的权重，以及如何将人工输入的梯度信息有效地传递到智能体的策略中。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，人机协同深度强化学习算法在无人机防御场景中能够显著提高训练速度和策略性能。具体来说，与纯粹的深度强化学习方法相比，该方法能够加速训练过程，并获得更高的防御成功率。此外，实验还验证了人类建议对梯度方法的指导作用，并发现适当数量的建议能够避免过度训练和训练不足。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机协作的复杂决策场景，例如：智能交通控制、机器人操作、游戏AI、金融交易等。通过融合人类的专业知识和AI的计算能力，可以提高决策效率和准确性，并解决传统AI方法难以处理的复杂问题。未来，该方法有望在更多领域得到应用，促进人与AI的协同发展。
📄 摘要（原文）
With the growing popularity of deep reinforcement learning (DRL), human-in-the-loop (HITL) approach has the potential to revolutionize the way we approach decision-making problems and create new opportunities for human-AI collaboration. In this article, we introduce a novel multi-layered hierarchical HITL DRL algorithm that comprises three types of learning: self learning, imitation learning and transfer learning. In addition, we consider three forms of human inputs: reward, action and demonstration. Furthermore, we discuss main challenges, trade-offs and advantages of HITL in solving complex problems and how human information can be integrated in the AI solution systematically. To verify our technical results, we present a real-world unmanned aerial vehicles (UAV) problem wherein a number of enemy drones attack a restricted area. The objective is to design a scalable HITL DRL algorithm for ally drones to neutralize the enemy drones before they reach the area. To this end, we first implement our solution using an award-winning open-source HITL software called Cogment. We then demonstrate several interesting results such as (a) HITL leads to faster training and higher performance, (b) advice acts as a guiding direction for gradient methods and lowers variance, and (c) the amount of advice should neither be too large nor too small to avoid over-training and under-training. Finally, we illustrate the role of human-AI cooperation in solving two real-world complex scenarios, i.e., overloaded and decoy attacks.