Mitigating Goal Misgeneralization via Minimax Regret
作者: Karim Abdel Sadek, Matthew Farrugia-Roberts, Usman Anwar, Hannah Erlebach, Christian Schroeder de Witt, David Krueger, Michael Dennis
分类: cs.LG
发布日期: 2025-07-03 (更新: 2025-07-18)
备注: Published at RLC 2025. 11 pages main text. v2: no changes to PDF, fix arXiv title
💡 一句话要点
提出基于最小最大后悔的强化学习方法，缓解目标泛化性缺失问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 目标泛化 最小最大后悔 领域随机化 无监督环境设计
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在目标泛化方面存在不足，即策略在训练环境中表现良好，但在新环境中可能追求错误的代理目标。
- 论文提出基于最小最大后悔（MMER）的训练目标，旨在使策略对环境变化更加鲁棒，从而缓解目标泛化性缺失问题。
- 实验表明，基于最大期望值（MEV）的领域随机化方法容易出现目标泛化性缺失，而基于后悔的无监督环境设计方法更具鲁棒性。
📝 摘要（中文）
强化学习中的安全泛化不仅要求学习到的策略在新环境中表现出色，还要求其能力服务于设计者预期的目标。当代理目标在训练环境中激励与预期目标相似的行为，但在新的部署环境中并非如此时，后者可能失败。这导致策略在部署中表现得好像在追求代理目标，而不是预期目标，这种现象被称为目标泛化性缺失。本文形式化了这个问题，以便从理论上研究不同训练目标下目标泛化性缺失的可能性。我们证明了在最大期望值（MEV）目标的近似优化下，目标泛化性缺失是可能的，但在最小最大期望后悔（MMER）目标下则不然。然后，我们通过实验表明，基于MEV的标准领域随机化训练方法在程序生成的网格世界环境中表现出目标泛化性缺失，而当前基于后悔的无监督环境设计（UED）方法对目标泛化性缺失更具鲁棒性（尽管它们并非在所有情况下都能找到MMER策略）。我们的研究结果表明，最小最大期望后悔是缓解目标泛化性缺失的一种有希望的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决强化学习中目标泛化性缺失的问题。现有方法，如基于最大期望值（MEV）的训练，容易导致策略在训练环境中学习到代理目标，而在新环境中无法正确泛化到预期目标。这种现象使得策略的行为与设计者的意图不符，造成安全隐患。现有方法的痛点在于对环境变化的鲁棒性不足，容易过拟合训练环境的特定特征。
核心思路：论文的核心思路是采用最小最大期望后悔（MMER）作为训练目标。MMER旨在找到一个策略，使其在最坏情况下的后悔值最小。通过最小化后悔值，可以使策略对环境变化更加鲁棒，从而减少目标泛化性缺失的风险。这种设计背后的原因是，后悔值能够衡量策略在不同环境下的表现差异，最小化后悔值可以促使策略学习到更加通用的行为模式。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：首先，形式化定义了目标泛化性缺失问题，明确了预期目标和代理目标的概念。其次，从理论上分析了MEV和MMER两种训练目标下目标泛化性缺失的可能性。然后，通过实验验证了MEV方法容易出现目标泛化性缺失，而MMER方法更具鲁棒性。实验环境采用程序生成的网格世界，用于模拟不同的环境变化。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于将最小最大后悔（MMER）引入到强化学习的目标泛化性研究中。与传统的基于最大期望值（MEV）的方法相比，MMER能够更好地应对环境变化，从而减少目标泛化性缺失的风险。MMER的核心优势在于其对最坏情况的考虑，这使得策略能够学习到更加鲁棒的行为模式。与现有方法的本质区别在于，MMER关注的是策略在不同环境下的表现差异，而MEV关注的是策略在特定环境下的期望回报。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用程序生成的网格世界环境，以模拟不同的环境变化。2) 采用领域随机化作为基线方法，并与基于后悔的无监督环境设计（UED）方法进行比较。3) 定义了后悔值的计算方式，用于衡量策略在不同环境下的表现差异。4) 实验中，通过调整环境的参数，例如障碍物的位置和数量，来评估策略的泛化能力。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于实验设置的一部分。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在程序生成的网格世界环境中，基于最大期望值（MEV）的领域随机化方法容易出现目标泛化性缺失，而基于后悔的无监督环境设计（UED）方法对目标泛化性缺失更具鲁棒性。虽然UED方法并非在所有情况下都能找到MMER策略，但其表现明显优于MEV方法，验证了最小最大期望后悔（MMER）在缓解目标泛化性缺失方面的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于对安全性要求较高的强化学习任务中，例如自动驾驶、机器人控制等领域。通过缓解目标泛化性缺失问题，可以提高智能体在复杂、未知环境中的可靠性和安全性，避免因追求错误目标而造成的潜在风险。未来，该方法有望推广到更广泛的强化学习应用场景，提升智能体的泛化能力和鲁棒性。
📄 摘要（原文）
Safe generalization in reinforcement learning requires not only that a learned policy acts capably in new situations, but also that it uses its capabilities towards the pursuit of the designer's intended goal. The latter requirement may fail when a proxy goal incentivizes similar behavior to the intended goal within the training environment, but not in novel deployment environments. This creates the risk that policies will behave as if in pursuit of the proxy goal, rather than the intended goal, in deployment -- a phenomenon known as goal misgeneralization. In this paper, we formalize this problem setting in order to theoretically study the possibility of goal misgeneralization under different training objectives. We show that goal misgeneralization is possible under approximate optimization of the maximum expected value (MEV) objective, but not the minimax expected regret (MMER) objective. We then empirically show that the standard MEV-based training method of domain randomization exhibits goal misgeneralization in procedurally-generated grid-world environments, whereas current regret-based unsupervised environment design (UED) methods are more robust to goal misgeneralization (though they don't find MMER policies in all cases). Our findings suggest that minimax expected regret is a promising approach to mitigating goal misgeneralization.