Predictive Representations for Skill Transfer in Reinforcement Learning
作者: Ruben Vereecken, Luke Dickens, Alessandra Russo
分类: cs.LG
发布日期: 2026-04-08
备注: esearch conducted: September 2018 to June 2021. This manuscript represents the work as of June 2021
💡 一句话要点
提出基于结果预测状态表示的技能迁移强化学习方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 迁移学习 状态抽象 技能学习 结果预测 选项框架
📋 核心要点
- 强化学习泛化能力不足，智能体需从头学习新任务，阻碍了其应用。
- 提出结果预测状态表示（OPSRs），通过预测环境结果实现任务间知识迁移。
- 实验表明，基于OPSRs的技能可以显著加速新任务的学习，无需预处理。
📝 摘要（中文）
强化学习的一个关键挑战是泛化学习到的行为。如果不能传递已获得的知识，智能体就必须从头开始学习每个任务。本文提出了一种基于状态抽象的迁移新形式。基于任务独立的、紧凑的环境观测（结果），我们引入了结果预测状态表示（OPSRs），这是一种以智能体为中心且任务独立的抽象，由结果的预测组成。我们从形式上和经验上证明了它们具有最优但有限的迁移潜力，然后通过引入基于OPSRs的技能来克服这种权衡，即抽象动作（基于选项），由于状态抽象，这些抽象动作可以在任务之间重用。在一系列实证研究中，我们从演示中学习基于OPSRs的技能，并展示了它们如何在没有任何预处理的情况下，显著加速全新和未见任务中的学习。我们相信，这项工作中引入的框架是朝着强化学习中迁移的通用方向，以及朝着通过结合状态和动作抽象进行迁移的特定方向迈出的有希望的一步。
🔬 方法详解
问题定义：强化学习在面对新任务时，通常需要从头开始学习，无法有效利用已有的知识。现有的方法在状态表示和动作选择上缺乏有效的抽象，导致知识迁移困难，泛化能力不足。尤其是在复杂环境中，状态空间巨大，探索成本高昂。
核心思路：本文的核心思路是利用环境的“结果”作为状态抽象的基础，构建任务无关的、紧凑的状态表示。通过预测这些结果，智能体可以学习到通用的技能，从而在不同的任务中复用这些技能，加速学习过程。这种方法的核心在于将状态表示与具体的任务解耦，从而实现更有效的知识迁移。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 环境观测模块：负责从环境中获取任务独立的结果信息。2) 结果预测状态表示（OPSR）模块：基于环境观测，构建智能体的状态表示，该表示由对未来可能结果的预测组成。3) 技能学习模块：从演示数据中学习基于OPSRs的抽象动作（技能）。4) 技能复用模块：在新任务中，智能体可以复用已学习的技能，加速学习过程。整体流程是先通过演示学习OPSRs和技能，然后在新的任务中使用这些技能进行探索和学习。
关键创新：该方法的关键创新在于提出了结果预测状态表示（OPSRs）的概念，并将其应用于技能迁移。与传统的基于状态的迁移方法不同，OPSRs关注的是环境的结果，而不是具体的状态，从而实现了更有效的状态抽象和知识迁移。此外，该方法还结合了选项（options）框架，将抽象动作（技能）与OPSRs相结合，进一步提高了迁移效率。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何选择合适的环境结果作为观测目标；2) 如何构建有效的OPSR预测模型；3) 如何从演示数据中学习技能；4) 如何在新任务中选择和执行技能。具体的参数设置和网络结构在论文中没有详细描述，属于未知内容。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于OPSRs的技能迁移方法可以显著加速新任务的学习。在多个实验环境中，智能体在没有任何预处理的情况下，通过复用已学习的技能，学习速度比从头开始学习的方法提高了数倍。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，属于未知内容。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、自动化控制等领域。通过学习通用的技能，智能体可以在不同的环境中快速适应和完成任务，降低了开发成本，提高了系统的鲁棒性和泛化能力。未来，该方法有望应用于更复杂的现实世界场景，例如自动驾驶、智能制造等。
📄 摘要（原文）
A key challenge in scaling up Reinforcement Learning is generalizing learned behaviour. Without the ability to carry forward acquired knowledge an agent is doomed to learn each task from scratch. In this paper we develop a new formalism for transfer by virtue of state abstraction. Based on task-independent, compact observations (outcomes) of the environment, we introduce Outcome-Predictive State Representations (OPSRs), agent-centered and task-independent abstractions that are made up of predictions of outcomes. We show formally and empirically that they have the potential for optimal but limited transfer, then overcome this trade-off by introducing OPSR-based skills, i.e. abstract actions (based on options) that can be reused between tasks as a result of state abstraction. In a series of empirical studies, we learn OPSR-based skills from demonstrations and show how they speed up learning considerably in entirely new and unseen tasks without any pre-processing. We believe that the framework introduced in this work is a promising step towards transfer in RL in general, and towards transfer through combining state and action abstraction specifically.