Progressively Efficient Learning

📄 arXiv: 2310.13004v1 📥 PDF

作者: Ruijie Zheng, Khanh Nguyen, Hal Daumé, Furong Huang, Karthik Narasimhan

分类: cs.LG, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2023-10-13

💡 一句话要点

提出通信高效的互动学习框架以提升AI学习能力

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

关键词: 通信高效学习 互动学习 模仿学习 强化学习 长时间决策

📋 核心要点

  1. 现有的模仿学习和强化学习方法在快速适应新任务和用户偏好方面存在显著不足，无法实现高效的沟通。
  2. 本文提出的通信高效互动学习（CEIL）框架，通过引入抽象动态语言和内在学习动机，提升了学习者与教师之间的沟通效率。
  3. CEIL在2D MineCraft领域的实验中，学习者在相同的互动次数下，成功率显著提高，展示了其在长时间决策任务中的优势。

📝 摘要（中文）

助理AI代理应具备快速获取新技能和适应用户偏好的能力。传统的模仿学习和强化学习框架无法实现这一能力，因为它们仅支持低级、低效的沟通形式。相比之下，人类通过定义和分享抽象意图进行渐进式高效沟通。为此，本文提出了一种新颖的学习框架——通信高效互动学习（CEIL）。通过为学习代理提供一种抽象的动态语言和内在的学习动机，CEIL促使学习者与教师之间以渐进式的方式高效沟通，交换越来越抽象的意图。CEIL在长时间决策任务的2D MineCraft领域表现出色，学习者在相同的教师互动次数下，成功率比非层次和层次模仿学习分别提高了50%和20%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统学习框架在快速适应新任务和用户偏好方面的不足，尤其是在低效沟通导致的学习效率低下问题。

核心思路：提出通信高效互动学习（CEIL）框架，通过使用抽象动态语言和内在动机，促进学习者与教师之间的高效沟通，进而提升学习效率。

技术框架：CEIL框架包括多个模块，首先是抽象语言模块，允许学习者和教师定义意图；其次是动态学习模块，支持学习者根据反馈调整学习策略；最后是高效沟通模块，优化信息传递过程。

关键创新：CEIL的核心创新在于其通过抽象意图的渐进式交流，模拟人类的沟通方式，显著提高了学习效率和任务适应能力，与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：在CEIL中，设计了特定的损失函数以优化意图表达的准确性，同时采用了层次化的网络结构以支持复杂的决策任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CEIL框架在2D MineCraft领域的实验结果显示，学习者在相同的教师互动次数下，成功率比非层次模仿学习提高了50%，比层次模仿学习提高了20%。这一显著提升证明了CEIL在长时间决策任务中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助理、机器人学习和个性化教育等。通过提升AI代理的学习能力和适应性，CEIL框架能够在多种实际场景中实现更高效的用户交互和任务执行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Assistant AI agents should be capable of rapidly acquiring novel skills and adapting to new user preferences. Traditional frameworks like imitation learning and reinforcement learning do not facilitate this capability because they support only low-level, inefficient forms of communication. In contrast, humans communicate with progressive efficiency by defining and sharing abstract intentions. Reproducing similar capability in AI agents, we develop a novel learning framework named Communication-Efficient Interactive Learning (CEIL). By equipping a learning agent with an abstract, dynamic language and an intrinsic motivation to learn with minimal communication effort, CEIL leads to emergence of a human-like pattern where the learner and the teacher communicate progressively efficiently by exchanging increasingly more abstract intentions. CEIL demonstrates impressive performance and communication efficiency on a 2D MineCraft domain featuring long-horizon decision-making tasks. Agents trained with CEIL quickly master new tasks, outperforming non-hierarchical and hierarchical imitation learning by up to 50% and 20% in absolute success rate, respectively, given the same number of interactions with the teacher. Especially, the framework performs robustly with teachers modeled after human pragmatic communication behavior.