Issues with Measuring Task Complexity via Random Policies in Robotic Tasks

📄 arXiv: 2602.18856v1 📥 PDF

作者: Reabetswe M. Nkhumise, Mohamed S. Talamali, Aditya Gilra

分类: cs.LG

发布日期: 2026-02-21

备注: 16 pages, 9 figures, The 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

💡 一句话要点

评估基于随机策略的任务复杂度度量方法在机器人任务中的有效性

🎯 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 任务复杂度 机器人操作 随机策略 信息容量

📋 核心要点

  1. 现有的非表格强化学习任务复杂度度量方法，如PIC和POIC，依赖于随机权重猜测（RWG），可能无法准确反映任务难度。
  2. 该论文通过在不同难度的机器人操作任务中评估PIC和POIC，揭示了这些指标与直觉和经验结果的矛盾之处。
  3. 实验结果表明，PIC和POIC在评估机器人任务复杂度时存在局限性，需要开发更可靠的度量方法。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）在机器人和自然语言处理等领域取得了重大进展。RL的一个关键挑战是测量任务复杂度，这对于创建有意义的基准和设计有效的课程至关重要。虽然在表格环境中存在许多用于评估任务复杂度的成熟指标，但在非表格领域中相对较少。这些指标包括：（i）通过随机权重猜测（RWG）对随机策略的性能进行统计分析，以及（ii）信息论指标策略信息容量（PIC）和策略最优信息容量（POIC），它们依赖于RWG。在本文中，我们使用难度递增的机器人操作设置（具有已知的相对复杂度）以及密集和稀疏奖励公式来评估这些方法。我们的经验结果表明，测量复杂度仍然很微妙。具体而言，在相同的奖励公式下，PIC表明双连杆机器人手臂设置比单连杆设置更容易——这与机器人控制和经验RL的观点相矛盾，后者认为双连杆设置本质上更复杂。同样，对于相同的设置，POIC估计具有稀疏奖励的任务比具有密集奖励的任务更容易。因此，我们表明PIC和POIC都与典型的理解和RL的经验结果相矛盾。这些发现强调需要超越基于RWG的指标，转向能够更可靠地捕获非表格RL中任务复杂度的更好指标，并将我们的任务框架作为起点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估现有基于随机策略的任务复杂度度量方法（PIC和POIC）在机器人操作任务中的有效性。现有方法的痛点在于，它们依赖于随机权重猜测（RWG），可能无法准确反映非表格强化学习任务的真实难度，导致与直觉和经验结果相悖的结论。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一系列难度递增的机器人操作任务，并使用PIC和POIC来评估这些任务的复杂度。然后，将评估结果与机器人控制领域的先验知识和经验强化学习结果进行比较，以验证PIC和POIC的有效性。如果评估结果与预期不符，则表明这些指标存在问题。

技术框架：论文采用实验验证的方法。首先，搭建了单连杆和双连杆机器人手臂操作环境，并分别设置了密集奖励和稀疏奖励两种奖励机制。然后，使用PIC和POIC计算不同任务设置下的复杂度。最后，将计算结果与预期结果进行比较，分析PIC和POIC的局限性。

关键创新：论文的关键创新在于，它通过实验验证的方式，揭示了现有基于随机策略的任务复杂度度量方法在机器人操作任务中的局限性。这为未来开发更可靠的任务复杂度度量方法提供了重要的参考。

关键设计：论文的关键设计包括：(1) 设计了难度递增的机器人操作任务，包括单连杆和双连杆手臂；(2) 采用了密集奖励和稀疏奖励两种奖励机制，以评估奖励结构对复杂度度量的影响；(3) 使用PIC和POIC作为复杂度度量指标，并与预期结果进行比较。

📊 实验亮点

实验结果表明，在相同的奖励公式下，PIC认为双连杆机器人手臂比单连杆手臂更容易，这与机器人控制的常识相悖。此外，POIC认为稀疏奖励任务比密集奖励任务更容易，这与经验强化学习的结果不符。这些结果表明，PIC和POIC在评估机器人任务复杂度时存在明显的局限性。

🎯 应用场景

该研究成果对强化学习领域具有重要意义，有助于开发更有效的任务复杂度度量方法，从而促进强化学习算法的设计和应用。更准确的任务复杂度评估可以帮助研究人员设计更有效的课程学习策略，并为不同难度的任务选择合适的算法。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has enabled major advances in fields such as robotics and natural language processing. A key challenge in RL is measuring task complexity, which is essential for creating meaningful benchmarks and designing effective curricula. While there are numerous well-established metrics for assessing task complexity in tabular settings, relatively few exist in non-tabular domains. These include (i) Statistical analysis of the performance of random policies via Random Weight Guessing (RWG), and (ii) information-theoretic metrics Policy Information Capacity (PIC) and Policy-Optimal Information Capacity (POIC), which are reliant on RWG. In this paper, we evaluate these methods using progressively difficult robotic manipulation setups, with known relative complexity, with both dense and sparse reward formulations. Our empirical results reveal that measuring complexity is still nuanced. Specifically, under the same reward formulation, PIC suggests that a two-link robotic arm setup is easier than a single-link setup - which contradicts the robotic control and empirical RL perspective whereby the two-link setup is inherently more complex. Likewise, for the same setup, POIC estimates that tasks with sparse rewards are easier than those with dense rewards. Thus, we show that both PIC and POIC contradict typical understanding and empirical results from RL. These findings highlight the need to move beyond RWG-based metrics towards better metrics that can more reliably capture task complexity in non-tabular RL with our task framework as a starting point.