On The Expressivity of Objective-Specification Formalisms in Reinforcement Learning
作者: Rohan Subramani, Marcus Williams, Max Heitmann, Halfdan Holm, Charlie Griffin, Joar Skalse
分类: cs.LG
发布日期: 2023-10-18 (更新: 2024-02-17)
备注: Published as a conference paper at ICLR 2024
💡 一句话要点
提出全面比较17种目标规范形式以解决RL中的表达性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 目标规范 马尔可夫奖励 线性时序逻辑 多目标强化学习 表达能力 哈斯图 奖励学习
📋 核心要点
- 现有的马尔可夫奖励形式无法表达某些复杂任务，限制了强化学习的应用。
- 本文通过比较17种目标规范形式，建立了它们的表达能力预序关系，填补了相关研究空白。
- 研究结果揭示了不同形式的局限性，强调了未来研究在奖励学习中适应多样化形式的必要性。
📝 摘要（中文）
大多数强化学习（RL）算法要求目标通过马尔可夫奖励函数形式化。然而，某些任务无法用马尔可夫奖励形式表示，这促使对替代目标规范形式的研究，如线性时序逻辑和多目标强化学习。本文填补了现有文献的空白，全面比较了17种重要的目标规范形式，并根据其表达能力建立了预序关系，呈现为哈斯图。研究发现不同形式的多种局限性，且没有一种形式在表达性和优化技术上都占优势。我们的结果强调了在政策优化中考虑表达性限制的重要性，并指出未来研究需要适应更多形式的奖励学习。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有马尔可夫奖励形式在表达复杂任务时的局限性，许多任务无法通过这种形式有效表示，导致强化学习算法的应用受到限制。
核心思路：通过对17种目标规范形式进行全面比较，建立它们的表达能力预序关系，以识别各形式的优缺点，从而为政策优化提供更有效的目标规范选择。
技术框架：研究首先对每种目标规范形式进行定义和分析，然后通过构建哈斯图展示它们之间的表达能力关系，最后总结各形式的局限性和适用场景。
关键创新：本文的主要创新在于系统性地比较了多种目标规范形式的表达能力，揭示了每种形式的独特表达能力和局限性，推动了对不同形式的理解。
关键设计：在比较过程中，采用了形式化的定义和实例分析，确保了每种形式的表达能力得到准确评估，并通过理论证明展示了各形式之间的相互关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，正则化强化学习、非线性马尔可夫奖励、奖励机器、线性时序逻辑和极限平均奖励等形式能够表达其他形式无法表达的任务，展示了各形式的独特优势和局限性，为未来的研究指明了方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏AI等，能够帮助设计更复杂的目标规范，从而提升强化学习算法的性能和适用性。未来，随着对多样化目标规范形式的理解加深，可能会推动新的算法和应用的出现。
📄 摘要（原文）
Most algorithms in reinforcement learning (RL) require that the objective is formalised with a Markovian reward function. However, it is well-known that certain tasks cannot be expressed by means of an objective in the Markov rewards formalism, motivating the study of alternative objective-specification formalisms in RL such as Linear Temporal Logic and Multi-Objective Reinforcement Learning. To date, there has not yet been any thorough analysis of how these formalisms relate to each other in terms of their expressivity. We fill this gap in the existing literature by providing a comprehensive comparison of 17 salient objective-specification formalisms. We place these formalisms in a preorder based on their expressive power, and present this preorder as a Hasse diagram. We find a variety of limitations for the different formalisms, and argue that no formalism is both dominantly expressive and straightforward to optimise with current techniques. For example, we prove that each of Regularised RL, (Outer) Nonlinear Markov Rewards, Reward Machines, Linear Temporal Logic, and Limit Average Rewards can express a task that the others cannot. The significance of our results is twofold. First, we identify important expressivity limitations to consider when specifying objectives for policy optimization. Second, our results highlight the need for future research which adapts reward learning to work with a greater variety of formalisms, since many existing reward learning methods assume that the desired objective takes a Markovian form. Our work contributes towards a more cohesive understanding of the costs and benefits of different RL objective-specification formalisms.