When Can Model-Free Reinforcement Learning be Enough for Thinking?
作者: Josiah P. Hanna, Nicholas E. Corrado
分类: cs.AI
发布日期: 2025-06-20 (更新: 2025-10-25)
备注: 26 pages, 4 figures, Accepted to NeurIPS 2025
💡 一句话要点
提出思维马尔可夫决策过程以推动无模型强化学习的思维能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 无模型强化学习 思维能力 马尔可夫决策过程 策略初始化 多任务预训练 智能代理 自动化决策 人机交互
📋 核心要点
- 核心问题：现有的无模型强化学习方法在训练思维能力时面临挑战，思维行为无法直接获得奖励或改变环境状态。
- 方法要点：论文提出思维马尔可夫决策过程（MDP），扩展经典MDP以包含思维状态和思维行为，从理论上探讨思维的产生条件。
- 实验或效果：研究表明，开源大型语言模型满足理论预测的条件，能够产生类似思维的行为，并在特定玩具领域中实现更高的数据效率。
📝 摘要（中文）
近期关于大型语言模型的研究表明，无模型强化学习（RL）可以用于训练类似思维的能力。思维行为的出现令人关注，因为这些行为既不产生奖励，也不改变外部世界状态以提高获得奖励的可能性。本文旨在建立一个与领域无关的理解，探讨何时无模型RL能够作为奖励最大化的策略来引发思维。为此，我们首先引入了一个理论模型，称为思维马尔可夫决策过程（MDP），该模型在经典MDP模型的基础上，最小化地扩展了抽象的思维状态和思维行为。通过思维MDP模型，我们证明了策略初始化在思维是否出现中的重要性，并正式展示了思维行为等同于代理在继续行动前选择进行策略改进的一步。最后，我们假设了能够使思维在语言生成之外学习的充分条件，并引入了一个玩具领域，通过多任务预训练和指定思维行为的结合，能够实现比非思维代理更高的数据效率的RL。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的问题是如何在无模型强化学习中引发思维行为，现有方法未能有效利用思维行为进行奖励最大化，导致思维能力的缺失。
核心思路：论文的核心思路是引入思维马尔可夫决策过程（MDP），通过扩展经典MDP模型，定义思维状态和思维行为，以理论上分析思维的产生条件。
技术框架：整体架构包括思维MDP模型的构建、策略初始化的重要性分析以及思维行为的定义。主要模块包括理论模型构建、策略改进步骤的分析和实验验证。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了思维MDP这一新模型，明确了思维行为与策略改进之间的等价关系，揭示了策略初始化对思维产生的影响。
关键设计：关键设计包括思维状态和思维行为的定义，策略初始化的具体方法，以及在玩具领域中多任务预训练与思维行为结合的实现细节。通过这些设计，论文展示了如何在无模型RL中有效引入思维能力。
📊 实验亮点
实验结果表明，开源大型语言模型在满足理论条件下，能够有效产生思维行为。通过在特定玩具领域中进行多任务预训练，研究实现了比非思维代理更高的数据效率，展示了思维能力在强化学习中的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能代理、自动化决策系统和人机交互等。通过提升无模型强化学习的思维能力，可以使智能系统在复杂环境中更有效地进行决策，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Recent work on large language models has demonstrated the use of model-free reinforcement learning (RL) to train reasoning-like capabilities. The emergence of "thinking" through model-free RL is interesting as thinking actions neither produce reward nor change the external world state to one where the agent is more likely to get reward. This paper seeks to build a domain-independent understanding of when model-free RL will lead to such "thinking" as a strategy for reward maximization. To build this understanding, we first introduce a theoretical model which we call a thought Markov decision process (MDP). Thought MDPs minimally extend the classical MDP model to include an abstract notion of thought state and thought action. Using the thought MDP model, we prove the importance of policy initialization in determining whether or not thinking emerges and show formally that thought actions are equivalent to the agent choosing to perform a step of policy improvement before continuing to act. We then show that open-source LLMs satisfy the conditions that our theory predicts are necessary for model-free RL to produce thinking-like behavior. Finally, we hypothesize sufficient conditions that would enable thinking to be learned outside of language generation and introduce a toy domain where a combination of multi-task pre-training and designated thought actions enable more data-efficient RL compared to non-thinking agents.