Adaptive Language-Guided Abstraction from Contrastive Explanations

📄 arXiv: 2409.08212v2 📥 PDF

作者: Andi Peng, Belinda Z. Li, Ilia Sucholutsky, Nishanth Kumar, Julie A. Shah, Jacob Andreas, Andreea Bobu

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-09-12 (更新: 2024-09-13)

备注: CoRL 2024

💡 一句话要点

ALGAE：基于对比解释的自适应语言引导抽象，提升机器人模仿学习泛化性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人学习 逆强化学习 语言引导 特征抽象 模仿学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法在特征和奖励联合学习时，易受环境中的虚假特征影响，导致奖励函数泛化性差。
  2. ALGAE方法利用语言模型迭代识别人类有意义的特征，并结合逆强化学习为这些特征赋予权重，学习可泛化奖励函数。
  3. 实验表明，ALGAE仅需少量演示即可学习可解释特征上的奖励函数，并能自动识别和提取缺失特征。

📝 摘要（中文）

许多机器人学习方法从人类演示中推断奖励函数。为了学习好的奖励，需要在确定如何使用这些特征计算奖励之前，确定环境中的哪些特征是相关的。联合特征和奖励学习的端到端方法（例如，使用深度网络或程序合成技术）通常会产生对虚假状态特征敏感的脆弱奖励函数。相比之下，人类通常可以通过结合关于演示的哪些特征可能对感兴趣的任务有意义的先验知识，从少量演示中进行泛化学习。本文提出了一种名为ALGAE（Adaptive Language-Guided Abstraction from [Contrastive] Explanations）的方法，该方法交替使用语言模型来迭代识别解释演示行为所需的人类有意义的特征，然后使用标准逆强化学习技术来为这些特征分配权重。在各种模拟和真实机器人环境中进行的实验表明，ALGAE仅使用少量演示即可学习在可解释特征上定义的可泛化奖励函数。重要的是，ALGAE可以识别何时缺少特征，然后在没有任何人工输入的情况下提取和定义这些特征——从而可以快速有效地获取用户行为的丰富表示。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人学习方法，特别是那些采用端到端方式（如深度网络或程序合成）进行特征和奖励联合学习的方法，容易受到环境中无关特征的影响，导致学习到的奖励函数泛化能力差。这些方法缺乏人类在学习过程中所拥有的关于哪些特征是重要的先验知识，因此需要大量的训练数据才能获得较好的性能，并且容易过拟合到特定的环境或任务。

核心思路：ALGAE的核心思路是模仿人类的学习方式，即首先识别出环境中与任务相关的关键特征，然后再学习基于这些特征的奖励函数。为了实现这一点，ALGAE利用语言模型来理解人类的意图，并从中提取出有意义的特征。通过迭代地识别和验证这些特征，ALGAE可以构建一个更加鲁棒和可泛化的奖励函数。

技术框架：ALGAE方法包含以下几个主要阶段： 1. 特征识别：使用语言模型分析人类提供的演示，并从中提取出潜在的、与任务相关的特征。 2. 对比解释：通过对比不同的演示，确定哪些特征对于解释特定的行为至关重要。 3. 特征验证：使用逆强化学习技术，基于提取的特征学习奖励函数，并评估其在不同环境中的泛化能力。如果泛化能力不足，则返回第一步，重新识别和提取特征。 4. 自适应抽象：当发现缺少关键特征时，ALGAE能够自动提取和定义这些特征，无需人工干预。

关键创新：ALGAE最重要的创新点在于其自适应的特征抽象能力。与传统的逆强化学习方法不同，ALGAE不是简单地从预定义的特征集中选择特征，而是能够根据任务的需求，动态地识别和提取新的特征。这种能力使得ALGAE能够更好地适应不同的环境和任务，并学习到更加鲁棒和可泛化的奖励函数。

关键设计：ALGAE的关键设计包括： 1. 语言模型选择：选择合适的语言模型对于提取有意义的特征至关重要。论文中使用的语言模型类型未知。 2. 对比解释方法：如何有效地对比不同的演示，以确定关键特征，具体方法未知。 3. 逆强化学习算法：选择合适的逆强化学习算法来学习奖励函数，具体算法未知。 4. 特征提取策略：如何自动提取和定义新的特征，具体方法未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ALGAE在模拟和真实机器人环境中进行了实验，结果表明，ALGAE仅使用少量演示即可学习到可泛化的奖励函数。与传统的逆强化学习方法相比，ALGAE能够更好地适应不同的环境和任务，并学习到更加鲁棒的奖励函数。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了ALGAE在少量数据下的学习能力和泛化性能。

🎯 应用场景

ALGAE方法具有广泛的应用前景，例如可以应用于机器人辅助教学、人机协作、自动驾驶等领域。通过学习人类的演示，机器人可以更好地理解人类的意图，并执行复杂的任务。此外，ALGAE的自适应特征抽象能力使得机器人能够更好地适应不同的环境和任务，从而提高其通用性和实用性。未来，ALGAE可以进一步扩展到其他领域，例如智能家居、医疗保健等。

📄 摘要（原文）

Many approaches to robot learning begin by inferring a reward function from a set of human demonstrations. To learn a good reward, it is necessary to determine which features of the environment are relevant before determining how these features should be used to compute reward. End-to-end methods for joint feature and reward learning (e.g., using deep networks or program synthesis techniques) often yield brittle reward functions that are sensitive to spurious state features. By contrast, humans can often generalizably learn from a small number of demonstrations by incorporating strong priors about what features of a demonstration are likely meaningful for a task of interest. How do we build robots that leverage this kind of background knowledge when learning from new demonstrations? This paper describes a method named ALGAE (Adaptive Language-Guided Abstraction from [Contrastive] Explanations) which alternates between using language models to iteratively identify human-meaningful features needed to explain demonstrated behavior, then standard inverse reinforcement learning techniques to assign weights to these features. Experiments across a variety of both simulated and real-world robot environments show that ALGAE learns generalizable reward functions defined on interpretable features using only small numbers of demonstrations. Importantly, ALGAE can recognize when features are missing, then extract and define those features without any human input -- making it possible to quickly and efficiently acquire rich representations of user behavior.