Bayesian Inverse Games with High-Dimensional Multi-Modal Observations
作者: Yash Jain, Xinjie Liu, Lasse Peters, David Fridovich-Keil, Ufuk Topcu
分类: cs.LG, cs.GT, cs.RO
发布日期: 2026-01-02
💡 一句话要点
提出基于变分自编码器的贝叶斯逆向博弈框架，用于多智能体目标推断与不确定性量化。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 逆向博弈 贝叶斯推理 变分自编码器 多智能体系统 目标推断
📋 核心要点
- 现有逆向博弈方法仅提供目标点估计，忽略了估计的不确定性，导致下游决策可能过于自信并产生风险。
- 该论文提出一种贝叶斯逆向博弈框架，利用变分自编码器学习智能体目标的先验和后验分布，量化不确定性。
- 实验表明，该框架提高了目标推断的准确性，实现了更安全的下游决策，并能有效利用多模态观测信息。
📝 摘要（中文）
许多多智能体交互场景可以自然地建模为非合作博弈，其中每个智能体的决策都依赖于其他智能体的未来行动。然而，为自主决策部署博弈论规划器需要明确所有智能体的目标。为了规避这一实际困难，最近的研究发展了最大似然技术来解决逆向博弈问题，该问题可以从交互数据中识别未知的智能体目标。不幸的是，这些方法仅推断点估计，而不量化估计器的不确定性；相应地，下游规划决策可能会过度自信地承诺不安全的行动。我们提出了一种近似贝叶斯推理方法来解决逆向博弈问题，该方法可以整合来自多种模态的观测数据，并用于从贝叶斯后验中生成样本，该后验基于有限的传感器观测实时推断隐藏的智能体目标。具体而言，所提出的贝叶斯逆向博弈框架训练了一个结构化的变分自编码器，该编码器在交互数据集上嵌入了一个可微的纳什博弈求解器，并且不需要智能体真实目标的标签。大量的实验表明，我们的框架成功地学习了先验和后验分布，提高了基于最大似然估计的逆向博弈方法的推理质量，并实现了更安全的下游决策，而没有牺牲效率。当轨迹信息不提供信息或不可用时，多模态推理通过利用额外的观测模态进一步降低了不确定性。
🔬 方法详解
问题定义：逆向博弈旨在从智能体的行为数据中推断其潜在的目标函数。现有方法通常采用最大似然估计，仅提供目标函数的点估计，忽略了估计的不确定性。这种不确定性的缺失可能导致下游决策规划器做出过于自信的决策，从而导致不安全的行为。此外，现有方法难以有效融合来自多种传感器模态的信息，限制了其在复杂环境中的应用。
核心思路：该论文的核心思路是采用贝叶斯推理框架来解决逆向博弈问题。通过学习智能体目标函数的先验和后验分布，可以量化目标函数估计的不确定性。该框架利用变分自编码器（VAE）来近似复杂的后验分布，并结合可微的纳什均衡求解器，实现端到端的训练。这种设计允许框架从多模态观测数据中学习，并有效地融合不同模态的信息。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 编码器：将多模态观测数据编码为潜在的目标函数表示；2) 纳什均衡求解器：基于潜在的目标函数表示，计算智能体的最优策略；3) 解码器：将潜在的目标函数表示解码为重构的观测数据。整个框架通过变分推理进行训练，目标是最大化观测数据的证据下界（ELBO）。
关键创新：该论文的关键创新在于将贝叶斯推理与逆向博弈相结合，并利用变分自编码器来近似后验分布。与传统的最大似然估计方法相比，该方法能够量化目标函数估计的不确定性，从而提高下游决策的安全性。此外，该框架能够有效融合来自多种传感器模态的信息，提高了目标推断的准确性。
关键设计：该框架的关键设计包括：1) 结构化的变分自编码器，用于学习目标函数的先验和后验分布；2) 可微的纳什均衡求解器，用于计算智能体的最优策略；3) 多模态数据融合机制，用于有效利用来自不同传感器模态的信息。损失函数包括重构损失和KL散度，用于约束潜在变量的分布。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在目标推断的准确性方面优于基于最大似然估计的逆向博弈方法。此外，该框架能够有效量化目标函数估计的不确定性，从而提高了下游决策的安全性。在多模态数据融合方面，该框架能够有效利用来自不同传感器模态的信息，进一步提高了目标推断的准确性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人协作、人机交互等领域。例如，在自动驾驶中，可以利用该框架推断其他车辆驾驶员的目标，从而做出更安全、更合理的驾驶决策。在机器人协作中，可以利用该框架推断合作者的意图，从而实现更高效、更自然的协作。在人机交互中，可以利用该框架推断用户的偏好，从而提供更个性化、更智能的服务。
📄 摘要（原文）
Many multi-agent interaction scenarios can be naturally modeled as noncooperative games, where each agent's decisions depend on others' future actions. However, deploying game-theoretic planners for autonomous decision-making requires a specification of all agents' objectives. To circumvent this practical difficulty, recent work develops maximum likelihood techniques for solving inverse games that can identify unknown agent objectives from interaction data. Unfortunately, these methods only infer point estimates and do not quantify estimator uncertainty; correspondingly, downstream planning decisions can overconfidently commit to unsafe actions. We present an approximate Bayesian inference approach for solving the inverse game problem, which can incorporate observation data from multiple modalities and be used to generate samples from the Bayesian posterior over the hidden agent objectives given limited sensor observations in real time. Concretely, the proposed Bayesian inverse game framework trains a structured variational autoencoder with an embedded differentiable Nash game solver on interaction datasets and does not require labels of agents' true objectives. Extensive experiments show that our framework successfully learns prior and posterior distributions, improves inference quality over maximum likelihood estimation-based inverse game approaches, and enables safer downstream decision-making without sacrificing efficiency. When trajectory information is uninformative or unavailable, multimodal inference further reduces uncertainty by exploiting additional observation modalities.