Ein neuer Ansatz zur Entscheidungsfindung mit generativen Modellen

Die Planung mit generativen Modellen wird immer wichtiger für Entscheidungen in vielen Bereichen, wie Robotik und autonomes Fahren. Auch wenn es sinnvoll klingt, Pläne ständig basierend auf den neuesten Informationen aus der Umgebung zu aktualisieren, kann das ständige Überprüfen ernsthafte Probleme bei der Computerverarbeitung verursachen. Diese Probleme liegen hauptsächlich in der Komplexität der Deep-Learning-Techniken, die in generativen Modellen verwendet werden.

Diese Arbeit stellt eine einfachere Möglichkeit zur Planung vor, die die Fähigkeit von generativen Modellen nutzt, vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird. Dadurch können mehrere Aktionen hintereinander ausgeführt werden, ohne dass man ständig einen neuen Plan überprüfen und berechnen muss. Der Ansatz nutzt Vorhersagen aus einer Sammlung von Modellen, die sich darauf konzentrieren, Bewegungen zu verstehen, um herauszufinden, wann man Planungssitzungen anpassen sollte.

In Tests, die in simulierten Gehaufgaben durchgeführt wurden, ermöglichte die Methode einen signifikanten Rückgang der Anzahl der erforderlichen Planungsdurchläufe – es waren nur etwa 10 % der üblichen Schritte nötig, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen. Diese Erkenntnisse zeigen, wie Generative Modelle praktische Werkzeuge für die Entscheidungsfindung sein können.

In letzter Zeit gab es grosse Fortschritte bei generativen Modellen. Neue Modelle können zum Beispiel Bilder aus Textbeschreibungen erstellen, und einige können sogar Videos erzeugen. Sprachmodelle haben ebenfalls Meilensteine bei der Erzeugung kohärenter Texte und der Durchführung von Gesprächen basierend auf kurzen Eingaben erreicht.

Die Anwendung von generativen Modellen im Offline-Reinforcement-Learning zielt darauf ab, die besten Entscheidungen aus bereits gesammelten Daten zu treffen. Die Herausforderung, vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird, kann als eine Abfolge von Ereignissen formuliert werden, wofür generative Modelle gut geeignet sind. Allerdings sind die damit verbundenen Berechnungskosten aufgrund der komplexen Strukturen des Deep Learning hoch.

Diese Kosten können Probleme in Situationen der Echtzeit-Entscheidungsfindung verursachen, in denen schnelle Aktionen erforderlich sind, insbesondere wenn Bewegungen basierend auf neuen Beobachtungen angepasst werden müssen. Es gibt zwar Bemühungen, generative Modelle effizienter Informationen verarbeiten zu lassen, aber nur wenige Lösungen sind speziell auf die Entscheidungsfindung zugeschnitten.

Die meisten bestehenden Strategien konzentrieren sich auf spezifische Architekturen von generativen Modellen. Während diese spezialisierten Lösungen gut funktionieren, sind sie darin begrenzt, wie breit sie angewendet werden können. Diese Arbeit schlägt eine neue Methode vor, die die Struktur, die der Entscheidungsfindung zugrunde liegt, nutzt, um den Steuerungsprozess zu verfeinern.

Die Idee ist, ein generatives Modell zu verwenden, um Vorhersagen über Zustände in der Umgebung zu machen und dann ein einfacheres Aktionsmodell anzuwenden, um herauszufinden, welche nächsten Aktionen basierend auf diesen Vorhersagen zu ergreifen sind. Obwohl die Planung mit generativen Modellen viel Berechnung erfordert, ist die Fähigkeit, weit in die Zukunft zu prognostizieren, ein Vorteil. Diese Methode ermöglicht es, mehrere Aktionen hintereinander auszuführen, wodurch reduziert wird, wie oft wir das generative Modell konsultieren müssen.

Um zu wissen, wann der Plan aktualisiert werden sollte und das generative Modell für neue Vorhersagen aufgerufen werden sollte, verlässt sich dieser Ansatz darauf, herauszufinden, wie unsicher die Aktionsvorhersagen sind. Die vorgeschlagene Methode wird veranschaulicht, indem gezeigt wird, dass das generative Modell eine Reihe von Umweltzuständen aufbaut, während das Aktionsmodell die erste Aktion bestimmt. Solange die Unsicherheit unter einem festgelegten Niveau bleibt, prognostiziert die Strategie weiter und führt weitere Aktionen aus.

Es gibt mehrere Beiträge aus dieser Arbeit. Zuerst wird eine einfache adaptive Strategie vorgestellt, die die Planung mit generativen Modellen verbessert, indem sie die Vertrauensniveaus im Aktionsmodell nutzt. Dies führt zu schnelleren Entscheidungen. Im Gegensatz zu früheren Lösungen kann diese Methode mit verschiedenen generativen Modellen arbeiten, ohne Änderungen notwendig zu machen. Ausserdem verwendet sie Deep Ensembles zur genauen Unsicherheitsschätzung, sodass Anpassungen in der Planung basierend auf dem Vertrauen des Modells vorgenommen werden können.

Eine detaillierte Bewertung unter Verwendung eines spezifischen Benchmarks zeigt, dass die Methode über 50 Mal schneller arbeiten kann als frühere Techniken, während sie die Leistungsniveaus beibehält. Die Ergebnisse verdeutlichen die Fähigkeit, generative Modelle effizient für Entscheidungen zu nutzen.

#Verwandte Arbeiten

Generative Modellierung in der Entscheidungsfindung hat sich erheblich weiterentwickelt. In früheren Arbeiten definierten Forscher das Reinforcement Learning als ein Problem der Vorhersage von Abfolgen und wandten sich von traditionellen Methoden ab, die häufig Schätzungen basierend auf vergangenen Daten aufbauten. Sie verwendeten fortschrittliche Modelle, um Verteilungen von Zustandssequenzen vorherzusagen, anstatt den älteren Ansätzen zu folgen, die sich auf Wertfunktionen oder Politikgradienten konzentrierten.

Neue Methoden wie Diffusionsmodelle sind ebenfalls entstanden. Diese Modelle fügen schrittweise Rauschen zu Daten hinzu und kehren dann den Prozess um, um neue Daten zu erzeugen. Diffuser ist ein solches Modell, das komplette Trajektorien vorhersagt und seine Skalierbarkeit für langfristige Planung verbessert. Andere ähnliche Arbeiten haben das Potenzial gezeigt, diese Modelle für Planungsentscheidungen zu nutzen.

Die Verbesserung der Geschwindigkeit, mit der diese generativen Modelle Proben erzeugen können, ist zu einem grossen Forschungsbereich geworden. Die Methoden erfordern oft mehrere Bewertungen, um das zu erreichen, was zu langen Berechnungszeiten führt. Techniken wie die Verwendung höherer Solver oder Wissen-Distillation wurden erforscht, um die Sampling-Geschwindigkeit zu erhöhen. Ausserdem wurden neue Modelle entwickelt, die Rauschen direkt auf Daten abbilden, wodurch der Generierungsprozess vereinfacht wird.

Trotz dieser Fortschritte sind viele aktuelle Techniken immer noch spezifisch für bestimmte Modelle. Einige Methoden versuchen zu bestimmen, wann neue Pläne erstellt werden sollten, basierend darauf, wie machbar bestehende Pläne sind, und betonen die Notwendigkeit der Anpassungsfähigkeit in dynamischen Umgebungen.

#Unsicherheit in neuronalen Netzen schätzen

Die Quantifizierung von Unsicherheit basiert in der Regel auf der Festlegung einer Priorverteilung anhand von neuronalen Netzen. Verschiedene Techniken wurden entwickelt, um die bayesianische Inferenz zu vereinfachen, da sie komplex sein kann. Beispielsweise helfen Methoden wie Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Verteilungen zu approximieren, können aber langsam und kostspielig sein. Andere Techniken wie die variational inference bieten eine skalierbarere Option, indem sie Verteilungen approximieren, die leichter zu verwalten sind.

Monte Carlo-Dropout ist ein einfacher Ansatz, der während des Trainings Sampling simuliert, indem er Dropout in den Prozess einführt. Dies führt zu mehreren Ausgaben, die gemittelt werden können, um die Unsicherheit des Netzwerks besser zu verstehen. Deep Ensembles verbessern die Schätzung weiter, indem sie mehrere Netzwerkversionen trainieren und deren Ausgaben kombinieren, was es zu einer zuverlässigen Methode zur Bewertung der prognostischen Unsicherheit macht.

#Adaptive Entscheidungsfindung unter Unsicherheit

Die Planung mit generativen Modellen kann ressourcenintensiv sein, wenn sie bei jedem Schritt durchgeführt wird. Dies gilt insbesondere für Diffusionsmodelle, die viele Durchläufe durch komplexe Netzwerke benötigen. Im Gegensatz dazu benötigen einfachere Aktionsmodelle viel weniger Rechenleistung.

Aus dieser Einsicht kann ein Agent generative Modelle nutzen, um eine Reihe zukünftiger Zustände vorherzusagen, was es ihm ermöglicht, viele Aktionen auszuführen, ohne jeden Schritt erneut überprüfen zu müssen. Eine wichtige Frage ist dann: Wann sollte der Agent seine Trajektorie überdenken?

Um dies zu beantworten, wird ein Aktionsmodell entworfen, das nicht nur die nächste Aktion bereitstellt, sondern auch schätzt, wie unsicher seine Vorhersagen sind. Je unsicherer die Vorhersagen sind, desto wichtiger wird es, das generative Modell erneut zu bewerten. Die adaptive Strategie beginnt damit, eine Trajektorie von Zuständen zu erstellen. Dann berechnet sie die erste Aktion, die basierend auf diesen Zuständen zu ergreifen ist, und führt sie aus.

Die folgenden Aktionen werden basierend auf neuen Beobachtungen vorhergesagt und ausgeführt, solange die Unsicherheit unter einem gewählten Schwellenwert bleibt. Dieser Schwellenwert kann je nach spezifischen Bedürfnissen der Aufgabe angepasst werden, was Flexibilität bietet, ohne dass eine erneute Schulung erforderlich ist.

#Experimente

Diese Forschung untersucht die Effektivität der vorgeschlagenen Ensemble-Aktionsstrategie in Offline-Reinforcement-Learning-Aufgaben. Verschiedene Einstellungen wurden in simulierten Umgebungen getestet, um zu bewerten, wie gut diese neue Methode funktioniert. Das Ziel war es, zu messen, wie schnell Aktionen ausgeführt werden konnten und wie genau Entscheidungen getroffen wurden.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung der Ensemble-Aktionsstrategie nicht nur ähnliche Belohnungen wie traditionelle Methoden aufrechterhielt, sondern auch den erforderlichen Rechenaufwand deutlich reduzierte. Dies unterstreicht den Vorteil, mehrere Aktionen durchführen zu können, während die Notwendigkeit für ständige Planung minimiert wird.

Die Analyse hob hervor, wie das Anpassen von Unsicherheits-Schwellenwerten die Häufigkeit erforderlicher Bewertungen erheblich reduzieren kann, während dennoch Ergebnisse erzielt werden, die Expertenstandards entsprechen. Die rechnerische Effizienz der Ensemble-Aktionsmethode wurde weiter demonstriert, als sie mit traditionellen Aktionen verglichen wurde, die länger zur Bearbeitung benötigten.

#Fazit

Diese Studie stellt eine neue adaptive Strategie vor, die darauf abzielt, die Planung mit generativen Modellen zu erleichtern. Der Ansatz profitiert von der Fähigkeit des Modells, zukünftige Zustände vorherzusagen, während er den Entscheidungsprozess sowohl effizient als auch genau gestaltet. Durch die Reduzierung der Häufigkeit, mit der generative Modelle aufgerufen werden, wird eine schnelle Reaktion sichergestellt, während die Agenten mit ihrer Umgebung interagieren.

Es gibt jedoch noch Herausforderungen zu bewältigen. Zukünftige Forschungen sollten untersuchen, wie diese Strategie auf komplexere Szenarien, wie reale Anwendungen in der Robotik, angewendet werden kann. Der Vergleich der rechnerischen Last zwischen generativen und nicht-generativen Methoden könnte weitere Einblicke liefern. Diese Arbeit legt den Grundstein für eine effizientere Nutzung generativer Methoden in der Entscheidungsfindung und weist auf das Potenzial für Echtzeit-Reaktionssysteme hin.