AMaze: An intuitive benchmark generator for fast prototyping of generalizable agents
作者: Kevin Godin-Dubois, Karine Miras, Anna V. Kononova
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-11-20
备注: Under review in Frontiers in Artificial Intelligence
DOI: 10.3389/frai.2025.1511712
💡 一句话要点
AMaze：一种直观的迷宫基准生成器，用于快速构建可泛化智能体
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 基准测试 迷宫生成 强化学习 泛化能力 人机交互
📋 核心要点
- 现有智能体训练方法在单一环境中训练，泛化能力不足，难以应对复杂场景。
- AMaze通过生成带有欺骗性视觉标志的迷宫环境，促进人机交互，提升智能体泛化能力。
- 实验表明，交互式训练机制在泛化性能上优于传统训练，增益范围可达50%-100%。
📝 摘要（中文）
传统的智能体训练方法通常依赖于单一、确定性的简单环境来解决机器人运动或计算机视觉等任务。然而，在静态环境中训练的智能体缺乏泛化能力，限制了其在更广泛场景中的潜力。因此，最近的基准测试频繁地依赖于多个环境，例如，通过提供随机噪声、简单排列或完全不同的设置。实际上，这些集合主要来自代价高昂的人工设计过程或随机数生成器的自由使用。本文介绍了一种新的基准生成器AMaze，其中具身智能体必须通过解释任意复杂性和欺骗性的视觉标志来导航迷宫。该生成器通过轻松生成特定特征的迷宫和直观地理解由此产生的智能体策略来促进人机交互。作为一个概念验证，我们展示了生成器在具有有限欺骗性的简单、完全离散情况下的能力。智能体在三种不同的机制（一次性、脚手架、交互式）下进行训练，结果表明，后两种情况在泛化能力方面优于直接训练。事实上，根据泛化指标、训练机制和算法的组合，中位数增益范围从50%到100%，并且通过交互式训练实现了最佳性能，从而证明了可控的人在环基准生成器的优势。
🔬 方法详解
问题定义：现有强化学习智能体训练通常在单一、静态的环境中进行，导致智能体过度拟合训练环境，泛化能力差。人工设计多样化环境成本高昂，且难以控制环境的复杂度和欺骗性，不利于研究智能体的泛化能力。因此，需要一种能够自动生成多样化、可控的迷宫环境的基准测试工具，以促进智能体泛化能力的研究。
核心思路：AMaze的核心思路是设计一个迷宫生成器，该生成器可以根据用户指定的特征生成具有不同复杂度和欺骗性的迷宫环境。通过让智能体在这些多样化的环境中进行训练，可以提高智能体的泛化能力。同时，AMaze允许用户与生成器进行交互，根据智能体的表现调整迷宫的特征，从而实现人机协同的智能体训练。
技术框架：AMaze的整体框架包含以下几个主要模块：1) 迷宫生成模块：根据用户指定的特征（如迷宫大小、通道宽度、视觉标志的复杂性等）生成迷宫环境。2) 视觉标志生成模块：生成具有不同复杂度和欺骗性的视觉标志，用于引导智能体导航。3) 智能体训练模块：使用强化学习算法训练智能体在迷宫中导航。4) 人机交互模块：允许用户观察智能体的表现，并根据智能体的表现调整迷宫的特征。
关键创新：AMaze的关键创新在于其能够自动生成具有可控复杂度和欺骗性的迷宫环境，并允许用户与生成器进行交互，从而实现人机协同的智能体训练。与传统的静态环境相比，AMaze生成的环境更加多样化，能够更好地测试和提高智能体的泛化能力。与人工设计的环境相比，AMaze可以更高效地生成大量环境，并允许用户根据智能体的表现调整环境的特征。
关键设计：AMaze的关键设计包括：1) 使用参数化的方式描述迷宫的特征，例如迷宫的大小、通道的宽度、视觉标志的复杂性等。2) 设计不同的视觉标志生成算法，以生成具有不同复杂度和欺骗性的视觉标志。3) 实现人机交互界面，允许用户观察智能体的表现，并根据智能体的表现调整迷宫的特征。4) 采用不同的训练机制，例如一次性训练、脚手架训练和交互式训练，以研究不同训练机制对智能体泛化能力的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在AMaze中进行交互式训练的智能体在泛化能力方面优于在静态环境中训练的智能体。根据泛化指标、训练机制和算法的组合，中位数增益范围从50%到100%，并且通过交互式训练实现了最佳性能。这证明了AMaze作为一种可控的人在环基准生成器的优势，能够有效地提高智能体的泛化能力。
🎯 应用场景
AMaze可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过在AMaze生成的多样化环境中训练智能体，可以提高智能体在真实世界中的泛化能力和鲁棒性。此外，AMaze的人机交互特性可以促进人机协同的智能体训练，加速智能体的开发过程。未来，AMaze可以扩展到更复杂的环境和任务，例如三维环境、多智能体协作等。
📄 摘要（原文）
Traditional approaches to training agents have generally involved a single, deterministic environment of minimal complexity to solve various tasks such as robot locomotion or computer vision. However, agents trained in static environments lack generalization capabilities, limiting their potential in broader scenarios. Thus, recent benchmarks frequently rely on multiple environments, for instance, by providing stochastic noise, simple permutations, or altogether different settings. In practice, such collections result mainly from costly human-designed processes or the liberal use of random number generators. In this work, we introduce AMaze, a novel benchmark generator in which embodied agents must navigate a maze by interpreting visual signs of arbitrary complexities and deceptiveness. This generator promotes human interaction through the easy generation of feature-specific mazes and an intuitive understanding of the resulting agents' strategies. As a proof-of-concept, we demonstrate the capabilities of the generator in a simple, fully discrete case with limited deceptiveness. Agents were trained under three different regimes (one-shot, scaffolding, interactive), and the results showed that the latter two cases outperform direct training in terms of generalization capabilities. Indeed, depending on the combination of generalization metric, training regime, and algorithm, the median gain ranged from 50% to 100% and maximal performance was achieved through interactive training, thereby demonstrating the benefits of a controllable human-in-the-loop benchmark generator.