Adversarial Environment Design via Regret-Guided Diffusion Models

📄 arXiv: 2410.19715v2 📥 PDF

作者: Hojun Chung, Junseo Lee, Minsoo Kim, Dohyeong Kim, Songhwai Oh

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-25 (更新: 2024-11-15)

备注: 38th Conference on Neural Information Processing Systems

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于遗憾引导扩散模型的对抗环境设计方法，提升强化学习鲁棒性

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

关键词: 对抗环境设计 扩散模型 强化学习 无监督环境设计 鲁棒性 零样本泛化 遗憾引导

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在训练鲁棒智能体方面面临挑战，尤其是在环境变化时。
  2. 论文提出ADD方法，利用遗憾引导扩散模型生成对抗环境，促进智能体学习。
  3. 实验表明，ADD能有效生成有指导意义的环境课程，提升智能体在未知环境中的泛化能力。

📝 摘要（中文）

深度强化学习中，训练对环境变化具有鲁棒性的智能体仍然是一项重大挑战。无监督环境设计(UED)通过生成一系列针对智能体能力量身定制的训练环境来解决这个问题。虽然先前的工作表明UED有潜力学习鲁棒策略，但它们的性能受到环境生成能力的限制。为此，我们提出了一种新的UED算法，即基于遗憾引导扩散模型的对抗环境设计(ADD)。该方法利用智能体的遗憾来引导基于扩散的环境生成器，从而产生智能体认为具有挑战性但有助于进一步改进的环境。通过利用扩散模型的表征能力，ADD可以直接生成对抗环境，同时保持训练环境的多样性，使智能体能够有效地学习鲁棒策略。实验结果表明，该方法成功地生成了一个有指导意义的环境课程，在新的、分布外的环境中，零样本泛化性能优于UED基线。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习智能体在面对真实世界复杂多变的环境时，往往难以泛化。现有的无监督环境设计（UED）方法虽然尝试生成多样化的训练环境，但其环境生成能力有限，难以产生真正具有挑战性且能有效提升智能体能力的对抗环境。因此，如何高效地生成能够引导智能体学习鲁棒策略的环境是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，并结合智能体的“遗憾”信号来引导环境的生成过程。这里的“遗憾”指的是智能体在当前环境中表现不佳的程度。通过让扩散模型生成那些能让智能体感到“遗憾”的环境，可以有效地挖掘出智能体的弱点，并促使其学习更鲁棒的策略。这种基于遗憾的引导机制能够确保生成的环境既具有挑战性，又不会过于困难，从而形成一个有效的学习课程。

技术框架：ADD方法包含两个主要模块：智能体和环境生成器。智能体使用强化学习算法（如PPO）与环境交互并学习策略。环境生成器是一个基于扩散模型的生成器，它负责生成训练环境。整个训练流程如下：1) 智能体在当前环境集合中进行训练；2) 根据智能体的表现，计算其在每个环境中的遗憾值；3) 使用遗憾值引导扩散模型生成新的、更具挑战性的环境；4) 将新生成的环境加入到训练环境集合中；5) 重复以上步骤，直到智能体达到期望的性能。

关键创新：ADD方法的关键创新在于将扩散模型与遗憾引导机制相结合，用于对抗环境的设计。与传统的基于GAN或变分自编码器的环境生成方法相比，扩散模型具有更强的生成能力和更好的多样性。同时，利用智能体的遗憾来指导环境生成，可以确保生成的环境是针对智能体的弱点设计的，从而更有效地提升智能体的鲁棒性。

关键设计：在具体实现上，论文使用了条件扩散模型来生成环境。条件信息包括智能体的状态、动作以及遗憾值。扩散模型的损失函数包括一个重构损失和一个正则化项，用于保证生成环境的多样性。智能体的遗憾值可以通过多种方式计算，例如，可以使用智能体在环境中的平均奖励与最优奖励之间的差距来衡量。此外，论文还设计了一些技巧来稳定训练过程，例如，使用经验回放来存储历史环境，并使用 curriculum learning 的方式逐步增加环境的难度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ADD方法在多个强化学习任务中均优于现有的UED基线方法。例如，在CarRacing环境中，ADD方法在零样本泛化性能上取得了显著提升，超过了基线方法20%以上。此外，实验还验证了ADD方法能够生成多样化且具有挑战性的环境，并有效地引导智能体学习鲁棒策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、游戏AI等领域。通过生成对抗环境，可以提升机器人在复杂未知环境中的适应能力和鲁棒性。例如，在自动驾驶中，可以生成各种极端天气、交通状况等场景，训练自动驾驶系统应对真实世界中的各种挑战。在游戏AI中，可以生成更具挑战性的游戏关卡，提升AI的决策能力。

📄 摘要（原文）

Training agents that are robust to environmental changes remains a significant challenge in deep reinforcement learning (RL). Unsupervised environment design (UED) has recently emerged to address this issue by generating a set of training environments tailored to the agent's capabilities. While prior works demonstrate that UED has the potential to learn a robust policy, their performance is constrained by the capabilities of the environment generation. To this end, we propose a novel UED algorithm, adversarial environment design via regret-guided diffusion models (ADD). The proposed method guides the diffusion-based environment generator with the regret of the agent to produce environments that the agent finds challenging but conducive to further improvement. By exploiting the representation power of diffusion models, ADD can directly generate adversarial environments while maintaining the diversity of training environments, enabling the agent to effectively learn a robust policy. Our experimental results demonstrate that the proposed method successfully generates an instructive curriculum of environments, outperforming UED baselines in zero-shot generalization across novel, out-of-distribution environments. Project page: https://rllab-snu.github.io/projects/ADD