Variable-Agnostic Causal Exploration for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2407.12437v1 📥 PDF

作者: Minh Hoang Nguyen, Hung Le, Svetha Venkatesh

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-07-17

💡 一句话要点

提出VACERL，无需预定义变量即可在强化学习中进行因果探索

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

关键词: 强化学习 因果探索 注意力机制 变量无关 稀疏奖励 机器人控制 智能体探索

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在复杂环境中探索效率低，难以捕捉真实世界的因果关系。
  2. VACERL通过注意力机制自动识别关键变量相关的观察-动作步骤，构建因果图指导探索。
  3. 实验表明，VACERL在稀疏奖励和噪声动作环境中显著提升了智能体的性能。

📝 摘要（中文）

现代强化学习难以捕捉真实世界的因果动态，导致试错探索效率低下。虽然最近改进智能体探索的方法利用了因果发现，但它们通常对环境中的因果变量做出了不切实际的假设。本文介绍了一种新的框架，即用于强化学习的变量无关因果探索（VACERL），它结合了因果关系来驱动强化学习中的探索，而无需指定环境因果变量。我们的方法使用注意力机制自动识别与关键变量相关的关键观察-动作步骤。随后，它构建连接这些步骤的因果图，引导智能体朝着对任务完成具有更大因果影响的观察-动作对前进。这可以被用来生成内在奖励或建立子目标层次结构，以提高探索效率。实验结果表明，在网格世界、2D游戏和机器人领域，尤其是在奖励稀疏和动作嘈杂的场景（如著名的Noisy-TV环境）中，智能体的性能得到了显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在复杂、奖励稀疏的环境中，由于缺乏对环境因果关系的理解，导致探索效率低下。许多基于因果发现的强化学习方法依赖于预先定义的因果变量，这在实际应用中往往是不现实的，因为环境中的关键变量通常是未知的或难以确定的。因此，如何无需预先指定因果变量，就能有效地利用因果关系指导强化学习的探索，是一个亟待解决的问题。

核心思路：VACERL的核心思路是，通过注意力机制自动识别与环境关键变量相关的观察-动作步骤，并基于这些步骤构建因果图。该因果图能够反映不同观察-动作对对任务完成的因果影响，从而引导智能体朝着具有更大因果影响的行动方向探索。这种方法避免了对预定义因果变量的依赖，更加灵活和通用。

技术框架：VACERL的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用强化学习智能体与环境交互，收集经验数据；2) 利用注意力机制从经验数据中识别与关键变量相关的观察-动作步骤；3) 基于识别出的步骤构建因果图，该图表示不同步骤之间的因果关系；4) 利用因果图生成内在奖励或建立子目标层次结构，以指导智能体的探索；5) 使用强化学习算法更新智能体的策略。

关键创新：VACERL最关键的创新在于其变量无关的因果探索方法。与现有方法相比，VACERL无需预先指定环境中的因果变量，而是通过注意力机制自动发现与关键变量相关的观察-动作步骤，并构建因果图。这种方法更加灵活和通用，能够适应各种复杂的环境。

关键设计：VACERL的关键设计包括：1) 使用注意力机制来识别与关键变量相关的观察-动作步骤，注意力权重可以反映该步骤对任务完成的重要性；2) 使用因果发现算法（如PC算法）从识别出的步骤中构建因果图；3) 基于因果图生成内在奖励，奖励那些能够导致更高奖励状态的行动；4) 建立子目标层次结构，将任务分解为一系列子目标，并利用因果图指导子目标的实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VACERL在网格世界、2D游戏和机器人领域都取得了显著的性能提升。特别是在Noisy-TV环境中，VACERL能够有效地克服噪声动作的干扰，学习到最优策略。与基线方法相比，VACERL在奖励稀疏的环境中能够更快地学习到更高的奖励，证明了其在探索效率方面的优势。

🎯 应用场景

VACERL具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。在这些领域中，环境通常非常复杂，奖励稀疏，智能体需要通过高效的探索才能学习到有效的策略。VACERL能够帮助智能体更好地理解环境的因果关系，从而提高探索效率，更快地学习到最优策略。此外，VACERL的变量无关特性使其能够适应各种不同的环境，具有很强的通用性。

📄 摘要（原文）

Modern reinforcement learning (RL) struggles to capture real-world cause-and-effect dynamics, leading to inefficient exploration due to extensive trial-and-error actions. While recent efforts to improve agent exploration have leveraged causal discovery, they often make unrealistic assumptions of causal variables in the environments. In this paper, we introduce a novel framework, Variable-Agnostic Causal Exploration for Reinforcement Learning (VACERL), incorporating causal relationships to drive exploration in RL without specifying environmental causal variables. Our approach automatically identifies crucial observation-action steps associated with key variables using attention mechanisms. Subsequently, it constructs the causal graph connecting these steps, which guides the agent towards observation-action pairs with greater causal influence on task completion. This can be leveraged to generate intrinsic rewards or establish a hierarchy of subgoals to enhance exploration efficiency. Experimental results showcase a significant improvement in agent performance in grid-world, 2d games and robotic domains, particularly in scenarios with sparse rewards and noisy actions, such as the notorious Noisy-TV environments.