Learning Utilities from Demonstrations in Markov Decision Processes

📄 arXiv: 2409.17355v2 📥 PDF

作者: Filippo Lazzati, Alberto Maria Metelli

分类: cs.LG

发布日期: 2024-09-25 (更新: 2025-05-20)

备注: International Conference on Machine Learning 42 (ICML 2025)

💡 一句话要点

提出Utility Learning方法，从MDP中的行为演示中学习智能体的风险偏好。

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

关键词: 逆强化学习 效用学习 风险偏好 马尔可夫决策过程 行为建模 有限数据学习

📋 核心要点

  1. 现有逆强化学习模型大多假设智能体是风险中性的，忽略了人类决策中常见的风险敏感性，导致模型失真。
  2. 论文提出Utility Learning方法，通过效用函数显式地建模智能体的风险态度，从而更准确地捕捉智能体的决策行为。
  3. 论文设计了两种可证明有效的算法，并在有限数据下分析了样本复杂度，通过实验验证了模型和算法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文旨在从序贯决策问题的行为演示中提取有用的知识。尽管众所周知，人类在面对随机性时通常会表现出风险敏感的行为，但大多数逆强化学习（IRL）模型都假设智能体是风险中性的。除了引入模型错误设定之外，这些模型没有直接捕捉到被观察智能体的风险态度，这在许多应用中可能至关重要。在本文中，我们提出了一个马尔可夫决策过程（MDP）中的行为模型，该模型通过效用函数显式地表示智能体的风险态度。然后，我们将效用学习（UL）问题定义为从MDP中的演示中推断观察到的智能体的风险态度（通过效用函数编码）的任务，并分析了智能体效用的部分可识别性。此外，我们设计了两种在有限数据情况下可证明有效的UL算法，并分析了它们的样本复杂度。最后，我们通过概念验证实验，从经验上验证了我们的模型和算法。

🔬 方法详解

问题定义：现有逆强化学习（IRL）方法通常假设智能体是风险中性的，这与人类在不确定环境下的决策行为不符。这种假设导致模型无法准确捕捉智能体的真实意图，尤其是在风险敏感性至关重要的场景下。因此，需要一种能够显式建模智能体风险偏好的方法。

核心思路：论文的核心思路是通过引入效用函数来表示智能体的风险态度。效用函数能够将奖励值转换为效用值，从而反映智能体对风险的偏好。通过从演示数据中学习效用函数，可以推断出智能体的风险态度，并更准确地预测其行为。

技术框架：论文提出的Utility Learning (UL) 框架包含以下几个主要步骤：1) 定义一个基于效用函数的MDP模型，该模型能够显式地表示智能体的风险态度。2) 将UL问题定义为从MDP中的演示数据中推断智能体的效用函数。3) 设计两种算法来解决UL问题，并分析其样本复杂度。4) 通过实验验证模型和算法的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个基于效用函数的MDP模型，能够显式地表示智能体的风险态度。2) 将智能体的风险态度建模为一个效用函数，并从演示数据中学习该函数。3) 提供了两种可证明有效的算法，用于在有限数据情况下学习效用函数。

关键设计：论文设计了两种算法来解决UL问题：一种基于经验风险最小化（ERM），另一种基于置信域方法。ERM算法通过最小化演示数据上的损失函数来学习效用函数。置信域方法则通过构建效用函数的置信域来保证学习的稳定性。论文还分析了这两种算法的样本复杂度，并证明它们在有限数据情况下是有效的。

📊 实验亮点

论文通过概念验证实验验证了所提出的模型和算法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地从演示数据中学习智能体的风险态度，并能够准确地预测其行为。此外，实验还表明，该方法在有限数据情况下具有良好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、金融等领域。例如，在机器人领域，可以利用该方法学习人类驾驶员的风险偏好，从而使自动驾驶系统能够更好地适应不同的驾驶环境。在金融领域，可以利用该方法分析投资者的风险承受能力，从而提供更个性化的投资建议。

📄 摘要（原文）

Our goal is to extract useful knowledge from demonstrations of behavior in sequential decision-making problems. Although it is well-known that humans commonly engage in risk-sensitive behaviors in the presence of stochasticity, most Inverse Reinforcement Learning (IRL) models assume a risk-neutral agent. Beyond introducing model misspecification, these models do not directly capture the risk attitude of the observed agent, which can be crucial in many applications. In this paper, we propose a novel model of behavior in Markov Decision Processes (MDPs) that explicitly represents the agent's risk attitude through a utility function. We then define the Utility Learning (UL) problem as the task of inferring the observed agent's risk attitude, encoded via a utility function, from demonstrations in MDPs, and we analyze the partial identifiability of the agent's utility. Furthermore, we devise two provably efficient algorithms for UL in a finite-data regime, and we analyze their sample complexity. We conclude with proof-of-concept experiments that empirically validate both our model and our algorithms.