SHIRE: Enhancing Sample Efficiency using Human Intuition in REinforcement Learning
作者: Amogh Joshi, Adarsh Kumar Kosta, Kaushik Roy
分类: cs.LG, cs.NE, cs.RO
发布日期: 2024-09-16 (更新: 2025-04-26)
备注: Accepted for publication at the IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA) 2025
💡 一句话要点
SHIRE：利用人类直觉增强强化学习的样本效率，应用于机器人控制。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 强化学习 样本效率 人类直觉 概率图模型 机器人控制
📋 核心要点
- 深度强化学习在机器人控制中应用广泛，但样本效率低，需要大量交互才能收敛，且缺乏可解释性。
- SHIRE框架利用概率图模型编码人类直觉，将其融入深度强化学习训练，提升样本效率和策略可解释性。
- 实验表明，SHIRE在多个环境中实现了25-78%的样本效率提升，并在真实世界场景中验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
近年来，神经网络在机器人感知和控制任务（如深度和光流估计、同步定位与地图构建（SLAM）和自动控制）中的应用日益广泛。深度强化学习（DeepRL）已被广泛应用于这些场景，因为它避免了监督学习中不可持续的训练成本。然而，DeepRL存在样本效率低的问题，即需要大量的环境交互才能收敛到可接受的解决方案。诸如深度Q学习和软演员-评论家等现代RL算法试图弥补这一缺点，但无法提供自动机器人等应用所需的解释性。人类对机器人中常见的长时间跨度序列任务具有直观的理解。正确地利用这种直觉可以使RL策略更具可解释性，同时提高其样本效率。在这项工作中，我们提出了SHIRE，这是一个新颖的框架，用于使用概率图模型（PGM）编码人类直觉，并在DeepRL训练流程中使用它来提高样本效率。在所评估的环境中，我们的框架实现了25-78%的样本效率提升，且开销可忽略不计。此外，通过教导RL智能体编码的基本行为，SHIRE增强了策略的可解释性。一个真实世界的演示进一步突出了使用我们的框架训练的策略的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：深度强化学习在机器人控制等任务中面临样本效率低和可解释性差的挑战。现有方法虽然在一定程度上提高了样本效率，但难以提供人类可理解的策略解释，限制了其在安全攸关场景的应用。论文旨在解决如何在提高样本效率的同时，增强强化学习策略的可解释性，使其更易于理解和调试。
核心思路：论文的核心思路是利用人类对机器人任务的直觉，通过概率图模型（PGM）将这些直觉编码成先验知识，并将其融入到深度强化学习的训练过程中。通过引导智能体学习人类直觉中的基本行为，可以显著提高样本效率，并使学习到的策略更具可解释性。这种方法类似于人类学习过程中的“模仿学习”和“知识迁移”。
技术框架：SHIRE框架包含以下几个主要模块：1) 人类直觉编码模块：使用概率图模型（PGM）对人类的直觉知识进行编码，例如，将复杂的任务分解为一系列基本行为，并定义这些行为之间的依赖关系。2) 强化学习训练模块：使用深度强化学习算法（如DQN或SAC）训练智能体。3) 直觉融合模块：将编码的人类直觉融入到强化学习的训练过程中，例如，通过修改奖励函数或动作空间，引导智能体学习人类直觉中的基本行为。4) 策略评估模块：评估学习到的策略的性能和可解释性。
关键创新：SHIRE的关键创新在于：1) 使用概率图模型编码人类直觉：这使得可以将人类的先验知识有效地融入到强化学习的训练过程中。2) 将人类直觉作为一种正则化手段：通过引导智能体学习人类直觉中的基本行为，可以提高样本效率，并使学习到的策略更具可解释性。3) 框架的通用性：SHIRE框架可以与多种深度强化学习算法相结合，适用于不同的机器人控制任务。
关键设计：在概率图模型的设计上，需要根据具体的任务进行调整，选择合适的节点和边来表示基本行为和它们之间的依赖关系。在直觉融合模块中，可以通过多种方式将人类直觉融入到强化学习的训练过程中，例如，可以通过修改奖励函数，对学习人类直觉中的基本行为进行奖励；也可以通过修改动作空间，限制智能体的行为范围，使其更符合人类的直觉。具体的参数设置需要根据实验结果进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SHIRE框架在多个模拟环境中实现了25-78%的样本效率提升。与传统的深度强化学习算法相比，SHIRE能够更快地学习到有效的策略，并且学习到的策略更具可解释性。此外，真实世界的演示也验证了SHIRE框架的有效性，表明其具有很强的实际应用价值。
🎯 应用场景
SHIRE框架可应用于各种机器人控制任务，例如自动驾驶、无人机导航、机器人操作等。通过利用人类直觉，可以显著提高这些任务的样本效率和策略可解释性，降低开发成本，并提高系统的安全性。该研究的未来影响在于，它为开发更智能、更可靠的机器人系统提供了一种新的途径。
📄 摘要（原文）
The ability of neural networks to perform robotic perception and control tasks such as depth and optical flow estimation, simultaneous localization and mapping (SLAM), and automatic control has led to their widespread adoption in recent years. Deep Reinforcement Learning has been used extensively in these settings, as it does not have the unsustainable training costs associated with supervised learning. However, DeepRL suffers from poor sample efficiency, i.e., it requires a large number of environmental interactions to converge to an acceptable solution. Modern RL algorithms such as Deep Q Learning and Soft Actor-Critic attempt to remedy this shortcoming but can not provide the explainability required in applications such as autonomous robotics. Humans intuitively understand the long-time-horizon sequential tasks common in robotics. Properly using such intuition can make RL policies more explainable while enhancing their sample efficiency. In this work, we propose SHIRE, a novel framework for encoding human intuition using Probabilistic Graphical Models (PGMs) and using it in the Deep RL training pipeline to enhance sample efficiency. Our framework achieves 25-78% sample efficiency gains across the environments we evaluate at negligible overhead cost. Additionally, by teaching RL agents the encoded elementary behavior, SHIRE enhances policy explainability. A real-world demonstration further highlights the efficacy of policies trained using our framework.