NiceWebRL: a Python library for human subject experiments with reinforcement learning environments

📄 arXiv: 2508.15693v1 📥 PDF

作者: Wilka Carvalho, Vikram Goddla, Ishaan Sinha, Hoon Shin, Kunal Jha

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出NiceWebRL以支持人类参与的强化学习实验

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 人类参与 在线实验 多代理系统 认知科学 人机协作 Python库

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习实验通常缺乏人类参与，限制了算法与人类认知的比较与验证。
  2. NiceWebRL提供了一种将Jax环境转化为在线接口的方法，支持多种实验设置，促进人机协作研究。
  3. 通过三个案例研究，NiceWebRL展示了其在开发人类般AI和人类辅助AI方面的有效性，推动了相关领域的研究进展。

📝 摘要（中文）

我们介绍了NiceWebRL，这是一种研究工具，使研究人员能够在在线环境中使用机器强化学习（RL）进行人类参与实验。NiceWebRL是一个Python库，允许将任何基于Jax的环境转化为在线接口，支持单代理和多代理环境。因此，NiceWebRL使AI研究人员能够将其算法与人类表现进行比较，认知科学家能够将机器学习算法作为人类认知的理论进行测试，多代理研究人员能够开发人机协作的算法。我们通过三个案例研究展示了NiceWebRL的潜力，帮助开发人类般的AI、人类兼容的AI和人类辅助的AI。

🔬 方法详解

问题定义：现有的强化学习环境通常无法有效支持人类参与的实验，限制了算法与人类认知的比较和验证。现有方法缺乏灵活性和可扩展性，难以适应多种实验需求。

核心思路：NiceWebRL通过将基于Jax的环境转化为在线接口，提供了一个灵活的框架，使得研究人员能够轻松进行人类参与的实验。这种设计使得单代理和多代理环境均可被有效利用。

技术框架：NiceWebRL的整体架构包括环境转换模块、在线接口模块和数据收集模块。环境转换模块负责将Jax环境转化为可在线访问的格式，在线接口模块提供用户交互界面，而数据收集模块则记录实验数据以供后续分析。

关键创新：NiceWebRL的主要创新在于其能够将多种RL环境无缝转化为支持人类参与的在线实验平台。这一设计与传统的RL实验方法相比，显著提高了实验的灵活性和可扩展性。

关键设计：在实现过程中，NiceWebRL采用了模块化设计，允许研究人员根据需求自定义参数设置。同时，库中集成了多种损失函数和网络结构，以支持不同类型的实验需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在三个案例研究中，NiceWebRL展示了其在开发人类般AI和人类辅助AI方面的有效性。在Human-like AI案例中，新的RL模型在与人类参与者的对比中表现出色，验证了其认知模型的有效性。在Human-compatible AI案例中，新的多代理RL算法在Overcooked环境中成功与人类合作，展现了良好的泛化能力。

🎯 应用场景

NiceWebRL在多个领域具有广泛的应用潜力，包括认知科学、人工智能算法评估以及人机协作研究。通过提供一个灵活的实验平台，研究人员可以更好地理解人类认知与机器学习算法之间的关系，推动人类与AI的协同工作。未来，NiceWebRL可能会在教育、游戏设计和智能助手等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We present NiceWebRL, a research tool that enables researchers to use machine reinforcement learning (RL) environments for online human subject experiments. NiceWebRL is a Python library that allows any Jax-based environment to be transformed into an online interface, supporting both single-agent and multi-agent environments. As such, NiceWebRL enables AI researchers to compare their algorithms to human performance, cognitive scientists to test ML algorithms as theories for human cognition, and multi-agent researchers to develop algorithms for human-AI collaboration. We showcase NiceWebRL with 3 case studies that demonstrate its potential to help develop Human-like AI, Human-compatible AI, and Human-assistive AI. In the first case study (Human-like AI), NiceWebRL enables the development of a novel RL model of cognition. Here, NiceWebRL facilitates testing this model against human participants in both a grid world and Craftax, a 2D Minecraft domain. In our second case study (Human-compatible AI), NiceWebRL enables the development of a novel multi-agent RL algorithm that can generalize to human partners in the Overcooked domain. Finally, in our third case study (Human-assistive AI), we show how NiceWebRL can allow researchers to study how an LLM can assist humans on complex tasks in XLand-Minigrid, an environment with millions of hierarchical tasks. The library is available at https://github.com/KempnerInstitute/nicewebrl.