Modellbasiertes Verstärkungslernen mit kausaler Darstellung verbessern

Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode in der Künstlichen Intelligenz (KI), bei der Agenten lernen, Entscheidungen zu treffen, indem sie mit einer Umgebung interagieren. Ein neuer Bereich in diesem Feld ist das modellbasierte Reinforcement Learning (MBRL), wo Agenten vorab gesammelte Daten nutzen, um zu lernen, wie man Aufgaben meistert, ohne die Umgebung aktiv erkunden zu müssen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich in Situationen, in denen Erkundung teuer oder unmöglich sein könnte, wie im Gesundheitswesen oder beim autonomen Fahren.

Ein grosses Problem beim Offline-MBRL ist, dass das Lernen des Agenten unter einem Missverhältnis leidet zwischen dem, was er aus den Modellen lernt, und dem, was er braucht, um in der Praxis gut abzuschneiden. Trotz genauer Vorhersagen können die Methoden zu schlechter Performance in realen Szenarien führen, weil die Art und Weise, wie der Agent lernt, nicht gut mit dem Endziel übereinstimmt.

#Das Problem des Missverhältnisses

Das Missverhältnis-Problem im MBRL entsteht hauptsächlich durch Störfaktoren in den Offline-Daten. Störfaktoren sind verborgene Variablen, die die Beziehung zwischen den Aktionen des Agenten und den beobachteten Ergebnissen beeinflussen können. Wenn die gesammelten Daten solche Störfaktoren enthalten, kann das den Lernprozess auf die falsche Fährte führen.

Ein Beispiel dafür ist ein Fahrszenario, in dem ein Agent mit Daten aus einer bestimmten Umgebung trainiert wird. Wenn es bei der Implementierung des Agenten Änderungen gibt, wie andere Verkehrsbedingungen oder neue Strassenführungen, könnte der Agent trotz genauer Vorhersagen auf Basis der Trainingsdaten nicht gut abschneiden. Mit anderen Worten, der Agent könnte sich auf falsche Zusammenhänge verlassen, die er während des Trainings gelernt hat.

#Einführung eines neuen Ansatzes

Um diese Herausforderung zu meistern, wird ein neuer Ansatz namens Bilinear Causal Representation (BECAUSE) vorgeschlagen. Diese Methode zielt darauf ab, die kausalen Zusammenhänge zwischen Zuständen (den Bedingungen der Umgebung) und Aktionen so zu erfassen, dass der Einfluss dieser Störfaktoren reduziert wird. Durch das Modellieren dieser Beziehungen kann der Agent besser mit Verteilungsschifts umgehen, wenn er in unterschiedlichen Umgebungen agiert.

BECAUSE integriert kausale Repräsentation sowohl in das Lernen eines Weltmodells als auch in den Planungsprozess. Zunächst lernt es ein kausales Modell der Welt und identifiziert die zugrunde liegenden Strukturen zwischen Aktionen und Zuständen. So vermeidet der Agent es, auf falsche Korrelationen hereinzufallen, die ihn irreführen könnten.

#Methodologie

#Verständnis von Markov-Entscheidungsprozessen

Die Grundlage von BECAUSE basiert auf dem Konzept der Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs). Ein MDP definiert eine Reihe von Regeln zur Modellierung von Entscheidungssituationen. Es besteht aus einem Zustandsraum (den verschiedenen Zuständen, in denen sich der Agent befinden kann), einem Aktionsraum (den möglichen Aktionen, die er ergreifen kann), einer Menge von Übergangsfunktionen (die beschreiben, wie Aktionen Zustände beeinflussen) und einer Belohnungsfunktion (die dem Agenten sagt, wie gut er abschneidet).

In der Praxis können Agenten beim Lernen aus Daten auf verschiedene Quellen von Störfaktoren stossen, die den Lernprozess verzerren. Diese Störfaktoren können aus dem Verhalten der Agenten während der Datensammlung oder aus Unterschieden zwischen den Umgebungen, in denen Daten gesammelt werden, und denen, in denen der Agent eingesetzt wird, stammen.

#Aktions-Zustands-gestörte MDPs

Um besser mit den Herausforderungen umzugehen, die durch Störfaktoren entstehen, führt BECAUSE das Konzept der Aktions-Zustands-gestörten MDPs (ASC-MDP) ein. In diesen Modellen werden sowohl beobachtete Aktionen als auch Zustände von versteckten Störfaktoren beeinflusst. Ziel von ASC-MDP ist es, diese Störfaktoren zu trennen und die tatsächlichen Beziehungen zwischen Aktionen und Zuständen zu klären.

In diesem modifizierten MDP-Rahmen identifiziert und repräsentiert der Ansatz die zugrunde liegenden kausalen Strukturen. Dadurch kann er effektiv die falschen Korrelationen reduzieren, die zu schlechten Entscheidungen in unbekannten Umgebungen führen könnten.

#Lernen der kausalen Repräsentation

Der erste Schritt in BECAUSE besteht darin, ein kausales Weltmodell zu lernen. Dabei wird geschätzt, wie verschiedene Zustände zueinander in Beziehung stehen und wie die ergriffenen Aktionen diese Zustände beeinflussen. Der Lernprozess konzentriert sich darauf, eine zuverlässige Repräsentation zu entwickeln, die dem Agenten hilft, die Übergangsdynamiken zu verstehen, selbst wenn er sich in unterschiedlichen Umgebungen befindet.

Um dies zu erreichen, verwendet der Algorithmus einen gemischten Ansatz – er wendet eine Form der Regularisierung an, um die wesentlichen Verbindungen zu identifizieren und gleichzeitig Rauschen aus den Daten zu reduzieren. Indem irrelevante Faktoren herausgefiltert werden, wird das Modell robuster und besser geeignet für die Planung in verschiedenen Situationen.

#Planen mit kausaler Repräsentation

Sobald die kausalen Beziehungen hergestellt sind, besteht der nächste Schritt darin, diese Informationen für die Planung zu nutzen. Hier glänzt BECAUSE, da es dem Agenten hilft, Pläne zu erstellen, die Unsicherheiten in den vorhergesagten Ergebnissen berücksichtigen. Der neue Ansatz bietet einen pessimistischen Planer, der Vorsicht betont. Durch die Einbeziehung von Unsicherheiten in den Planungsprozess ist der Agent besser in der Lage, Zustände zu vermeiden, die zu Misserfolgen führen könnten.

Dieser Planungsschritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass der Agent bei der Implementierung sich an neue und unvorhergesehene Bedingungen anpassen kann, ohne abzustürzen oder schlechte Entscheidungen zu treffen. Indem er ständig auf die gelernten kausalen Strukturen verweist, kann der Agent auch bei Veränderungen der Situationen eine starke Leistung aufrechterhalten.

#Bewertung der neuen Methode

Um die Effektivität von BECAUSE zu validieren, wurden umfangreiche Bewertungen in verschiedenen Umgebungen durchgeführt. Die Bewertung beinhaltete, die Leistung des Agenten in unterschiedlichen Aufgaben und Einstellungen zu testen und seine Erfolgsquote mit bestehenden Methoden zu vergleichen.

#Bewertung unterschiedlicher Aufgaben

Eine Reihe von 18 Aufgaben wurde entworfen, um die MBRL-Fähigkeiten von BECAUSE in verschiedenen Szenarien zu testen. Diese Aufgaben variierten in Komplexität und Art und simulierten reale Herausforderungen wie Objektmanipulation und autonomes Fahren.

In jeder Umgebung musste der Agent die Anweisungen verstehen, relevante Aktionen ausführen und sich an Veränderungen anpassen, die seinen Erfolg beeinflussen könnten. Durch Tests in sowohl vertrauten als auch verteilungsfremden (OOD) Umgebungen wurde effektiv adressiert, wie gut BECAUSE abschneiden würde, wenn es mit unbekannten Situationen konfrontiert wird.

Die Erfolgsraten von BECAUSE waren durchweg höher als die bestehender MBRL-Ansätze. Besonders in Umgebungen mit versteckten Störfaktoren oder Daten von schlechter Qualität zeigte es eine überlegene Leistung. Dies deutete darauf hin, dass die Integration kausalen Bewusstseins in den Lernprozess die Robustheit des Agenten erheblich verbessert hat.

#Umgang mit Unsicherheit

Ein weiterer Schwerpunkt in der Bewertung von BECAUSE war, wie es Unsicherheit während der Entscheidungsfindung handhabte. Das energiebasierte Modell (EBM), das mit dem Planungsmechanismus integriert ist, ermöglichte es dem Agenten, die Unsicherheiten seiner Vorhersagen effektiv zu quantifizieren. Indem der Agent das Niveau des Vertrauens in seine Aktionen verstand, konnte er riskante Vorhersagen vermeiden und sich auf solche mit zuverlässigen Ergebnissen konzentrieren.

Die experimentellen Ergebnisse zeigten, dass BECAUSE nicht nur die Leistung unter verschiedenen Bedingungen verbesserte, sondern auch die Stabilität aufrechterhielt, selbst wenn die Anzahl der Störfaktoren zunahm. Diese Resilienz ist ein grosser Vorteil in realen Anwendungen, in denen Unsicherheiten häufig vorkommen.

#Fazit

Zusammenfassend stellt BECAUSE einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des offline modellbasierten Reinforcement Learning dar. Durch die Behandlung der grundlegenden Probleme des Zielmissverhältnisses und der Störfaktoren mittels kausaler Repräsentation verbessert es die Fähigkeit des Agenten, effektiv in verschiedenen Umgebungen zu lernen und zu performen.

Die Integration kausaler Modelle in sowohl die Lern- als auch die Planungsphasen ermöglicht es Agenten, genauer zu handeln. Es befähigt sie, Aufgaben erfolgreich zu bewältigen, selbst in Szenarien, in denen die Bedingungen erheblich von den Trainingsumgebungen abweichen.

Dieser neue Ansatz öffnet die Tür für zuverlässigere Anwendungen des Reinforcement Learning und reduziert die Risiken, die mit der Implementierung in realen Situationen verbunden sind. Während wir weiterhin diese Methoden verfeinern und entwickeln, steigt das Potenzial für KI, komplexe Entscheidungsfindungsaufgaben zu übernehmen, was eine Zukunft verspricht, in der Maschinen sicher und effizient neben Menschen agieren können.