Toward Computationally Efficient Inverse Reinforcement Learning via Reward Shaping
作者: Lauren H. Cooke, Harvey Klyne, Edwin Zhang, Cassidy Laidlaw, Milind Tambe, Finale Doshi-Velez
分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML
发布日期: 2023-12-15 (更新: 2023-12-18)
💡 一句话要点
利用奖励塑造加速逆强化学习的计算效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 逆强化学习 奖励塑造 强化学习 计算效率 势函数
📋 核心要点
- 逆强化学习计算量大，传统方法需多次求解强化学习子问题，效率低下。
- 论文提出利用基于势函数的奖励塑造方法，降低每个强化学习子问题的计算复杂度。
- 该研究作为概念验证，旨在为未来高效逆强化学习算法的设计提供思路。
📝 摘要（中文）
逆强化学习（IRL）在计算上具有挑战性，常见方法需要解决多个强化学习（RL）子问题。本文旨在通过使用基于势函数的奖励塑造来减少每个RL子问题的计算负担。这项工作是一个概念验证，我们希望它能激发未来在计算高效IRL方面的进一步发展。
🔬 方法详解
问题定义：逆强化学习旨在从专家演示中推断出奖励函数，这是一个计算密集型过程，因为通常需要多次求解强化学习问题来评估候选奖励函数。现有的逆强化学习方法，例如最大熵逆强化学习，需要迭代地解决强化学习问题，这使得它们在复杂环境中计算成本很高。
核心思路：论文的核心思路是利用奖励塑造技术，特别是基于势函数的奖励塑造，来加速强化学习子问题的求解。奖励塑造通过修改奖励函数来引导智能体的学习，而基于势函数的奖励塑造保证了最优策略的不变性，从而可以在不改变最优策略的前提下加速学习过程。
技术框架：该论文主要关注于论证奖励塑造在逆强化学习中的潜力，并没有提出一个完整的逆强化学习算法框架。其核心在于将奖励塑造应用于逆强化学习的内部强化学习求解器中。具体流程是：首先，给定专家演示数据；然后，在逆强化学习的迭代过程中，对于每个候选奖励函数，使用奖励塑造来加速强化学习问题的求解；最后，根据强化学习的结果来更新奖励函数，直到收敛。
关键创新：该论文的关键创新在于将奖励塑造技术应用于逆强化学习的内部强化学习求解器中，从而减少了每个强化学习子问题的计算负担。虽然奖励塑造本身不是一个新概念，但将其应用于逆强化学习以提高计算效率是一个新颖的想法。
关键设计：论文中并没有详细说明具体的奖励塑造函数的设计，这部分留给未来的研究。关键在于如何设计势函数，使其能够有效地引导智能体的学习，同时保证最优策略的不变性。此外，如何将奖励塑造与其他逆强化学习算法相结合，也是一个重要的设计考虑。
📊 实验亮点
由于该论文主要是一个概念验证，因此没有提供具体的性能数据或与其他基线的比较。未来的工作需要通过实验来验证奖励塑造在逆强化学习中的实际效果，并与其他现有的逆强化学习算法进行比较，以评估其计算效率的提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过降低逆强化学习的计算成本，可以更高效地从人类或其他智能体的行为中学习，从而使智能体能够更好地适应复杂环境并完成各种任务。未来的研究可以探索更有效的奖励塑造方法，并将其应用于更广泛的逆强化学习问题。
📄 摘要（原文）
Inverse reinforcement learning (IRL) is computationally challenging, with common approaches requiring the solution of multiple reinforcement learning (RL) sub-problems. This work motivates the use of potential-based reward shaping to reduce the computational burden of each RL sub-problem. This work serves as a proof-of-concept and we hope will inspire future developments towards computationally efficient IRL.