Multi-Modal, Multi-Environment Machine Teaching for Robust Reward Learning
作者: Ali Larian, Qian Lin, Chang Zong Wu, Daniel S. Brown
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-07-09
备注: Accepted to RLC 2026. Conference paper
💡 一句话要点
提出多模态、多环境机器教学以解决鲁棒奖励学习问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 逆强化学习 机器教学 多模态学习 多环境适应 奖励函数 鲁棒性 自主代理
📋 核心要点
- 现有的逆强化学习方法主要集中在单一环境下，难以应对多样化环境带来的挑战。
- 本文提出了一种层次化机器教学算法，通过选择信息丰富的环境和低成本反馈来学习鲁棒的奖励函数。
- 实验结果显示，该方法在多个环境中表现出更低的后悔值和更强的泛化能力，优于传统均匀教学方法。
📝 摘要（中文）
随着自主代理在多样化操作环境中的应用，如何使其行为与人类意图一致成为一大挑战。现有的逆强化学习（IRL）方法主要集中在单一环境和演示设置上，未能充分考虑多样化反馈模式和环境动态对奖励函数的影响。本文分析了不同反馈模式对奖励的约束，提出了一种层次化机器教学算法，能够在多个马尔可夫决策过程（MDP）中进行奖励学习。实验结果表明，该方法在相同反馈预算下，相较于均匀教学基线，显著降低了后悔值并增强了对未见环境的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有逆强化学习方法在多环境下的奖励函数泛化能力不足的问题。现有方法往往在单一环境中训练，导致在新环境中表现不佳。
核心思路：提出的层次化机器教学算法通过选择具有互补奖励约束的环境，并在这些环境中进行低成本反馈查询，从而提高奖励学习的鲁棒性。
技术框架：该算法首先贪婪地选择信息丰富的环境，然后在这些环境中进行反馈查询。整体流程包括环境选择、反馈获取和奖励学习三个主要模块。
关键创新：论文的主要创新在于引入了多模态和多环境的教学策略，强调了在无限数据条件下比较反馈模式对奖励的全局约束能力，显著提升了奖励函数的泛化能力。
关键设计：算法设计中考虑了反馈的多样性和环境的异质性，采用了特定的损失函数来优化奖励学习过程，同时确保了反馈查询的低成本性。具体参数设置和网络结构细节在实验中进行了验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的方法在相同反馈预算下，相较于均匀教学基线，后悔值降低了显著的比例，且在未见环境中的泛化能力增强，展示了多模态、多环境教学的重要性和有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人学习、自动驾驶、智能助手等自主系统，能够有效提升这些系统在多样化环境中的适应能力和鲁棒性。未来，该方法有望推动更广泛的智能系统与人类意图的对齐，提升人机协作的效率与安全性。
📄 摘要（原文）
As autonomous agents are increasingly deployed across diverse operational contexts, aligning their behavior with human intent demands reward functions that remain robust to such changes rather than overfitting to any single environment. Inverse reinforcement learning (IRL) provides a principled way to infer such objectives from human feedback. However, existing analyses of optimal teaching approaches for IRL focus on single-environment, demonstration-only settings, leaving underexplored how heterogeneous feedback modalities and environment dynamics jointly constrain reward functions that generalize across multiple environments. Because demonstrations in one MDP entangle reward information with that environments specific structure, the resulting rewards frequently fail to generalize when the agent is deployed in a new setting. We first analyze how different feedback modalities constrain rewards, showing that, in the unlimited-data regime, comparisons impose strictly stronger global constraints than other modalities. Beyond this theoretical analysis, we introduce a hierarchical machine teaching algorithm for reward learning that operates across multiple MDPs. The algorithm first greedily selects informative environments that expose complementary reward constraints, then strategically queries low-cost feedback within those environments. Empirically, our method achieves substantially lower regret and stronger generalization to held-out environments than uniform teaching baselines under identical feedback budgets, demonstrating the importance of multi-environment, multi-modal teaching for learning dynamics-robust reward functions.