Verbindung von Offline-Verstärkungslernen und Präferenzfeedback

Die Anwendung von Reinforcement Learning (RL) auf reale Aufgaben ist oft schwierig aufgrund des Mangels an Interaktion mit Umgebungen und der Herausforderung, Belohnungsfunktionen zu erstellen. Offlines RL hilft, indem es vorhandene Daten aus vergangenen Interaktionen nutzt, anstatt Echtzeitanforderungen zu benötigen. Allerdings erfordert Offline-RL normalerweise eine klare Belohnungsfunktion, die schwer zu definieren sein kann.

Andererseits lernt das präferenzbasierte RL aus Präferenzen, anstatt direkten Zugang zu einer Belohnungsfunktion zu haben. Diese Methode erfordert oft Interaktionen mit der Umgebung, um Rückmeldungen zu sammeln. Unser Ziel ist es, diese beiden Ansätze zu verbinden, indem wir Wege finden, effizient Präferenzrückmeldungen zu erhalten, ohne mit der Umgebung interagieren zu müssen.

Wir stellen Sim-OPRL vor, einen neuen Offline-Algorithmus für präferenzbasiertes RL, der eine simulierte Umgebung nutzt, um Präferenzrückmeldungen aus vergangenen Daten zu sammeln. Unser Ansatz kombiniert Erkenntnisse sowohl aus Offline-RL als auch aus präferenzbasiertem RL, indem er eine vorsichtige Methode für Daten anwendet, die nicht gut repräsentiert sind, und eine hoffnungsvollere Methode zur Sammlung nützlicher Präferenzen in Bezug auf die beste Politik.

Wir liefern auch theoretische Belege, die zeigen, wie effizient unsere Methode ist, abhängig davon, wie gut die vergangenen Daten die bestmöglichen Aktionen abdecken. Schliesslich demonstrieren wir, dass Sim-OPRL in verschiedenen Testumgebungen gut abschneidet.

#Herausforderungen im Reinforcement Learning

Obwohl Methoden des Reinforcement Learnings in verschiedenen Aufgaben grosse Erfolge gezeigt haben, stehen sie bei der Anwendung in realen Situationen vor erheblichen Einschränkungen. Ein Hauptproblem ist die Notwendigkeit direkter Interaktionen mit der Umgebung, um effektiv zu lernen, was unpraktisch oder unsicher sein kann. Zum Beispiel erfordert die Entscheidungsfindung in der Gesundheitsversorgung oft hohe Einsätze, bei denen Fehler ernsthafte Schäden oder sogar den Tod zur Folge haben können.

In solchen Fällen sind traditionelle RL-Methoden möglicherweise nicht geeignet, da sie umfangreiche Versuche und Fehler erfordern. Offline-RL bietet eine sicherere Option, da es Modellen ermöglicht, aus bestehenden Daten zu lernen, ohne direkte Interaktion zu benötigen. Allerdings erfordert Offline-RL eine klare Belohnungsfunktion zur Bewertung der Qualität der getätigten Aktionen, was schwierig zu spezifizieren sein kann.

Das präferenzbasierte RL bietet einen weiteren Weg, um Einblicke zu sammeln, ohne eine vollständige Belohnungsfunktion zu benötigen. Statt Aktionen anhand spezifischer Punktzahlen zu messen, verlässt sich dieser Ansatz auf Rückmeldungen aus Vergleichen zwischen verschiedenen Aktionen oder Ergebnissen. Dies kann für Menschen einfacher sein, insbesondere in komplexen Situationen wie der Gesundheitsversorgung, in denen Experten Präferenzen zwischen verschiedenen Behandlungsoptionen angeben können.

Allerdings erfordern die meisten bestehenden Methoden zur Erfassung dieser Präferenzdaten Interaktionen mit der Umgebung, was sie für Offline-Setups ungeeignet macht. Die Herausforderung besteht darin, sowohl das Fehlen von Interaktion als auch die Schwierigkeit des Belohnungslernens gemeinsam zu bewältigen.

#Adressierung der Präferenzabfrage im Offline-RL

In dieser Arbeit konzentrieren wir uns darauf, wie Präferenzen für das Offline-Reinforcement-Learning effizient gesammelt werden können. Unsere Hauptfrage lautet: Welche Aktionen sollten wir auswählen, um die Anzahl der erforderlichen menschlichen Abfragen zur Identifizierung der besten Offline-Politik zu minimieren?

Diese Frage kombiniert zwei separate Aufgaben: das Lernen aus vorhandenen Daten und das aktive Suchen nach Rückmeldungen, die unterschiedliche Ansätze erfordern. Die meisten bisherigen Bemühungen in diesem Bereich schlugen vor, Rückmeldungen direkt aus bereits vorhandenen Proben der Offline-Daten zu erhalten, aber wir schlagen eine effektivere Methode vor. Unser Ansatz besteht darin, Rückmeldungen zu simulierten Aktionen zu erhalten, die von einem gelernten Umweltmodell erzeugt werden.

Sim-OPRL zielt darauf ab, Vorsicht und Exploration in Einklang zu bringen, indem es vorsichtig mit Zuständen umgeht, die in den vorherigen Daten nicht gut repräsentiert sind, während es nützliche Präferenzen zur besten Politik sucht. Wir validieren die Effizienz unserer Methode durch theoretische Analysen und praktische Tests und zeigen, dass Sim-OPRL in verschiedenen Umgebungen konsequent besser abschneidet als vorherige Methoden.

#Beiträge unserer Arbeit

1. Wir führen einen neuen Problemasatz für die Präferenzabfrage im Offline-Reinforcement-Learning ein, bei dem wir frühere Daten mit Präferenzrückmeldungen kombinieren können. Dies ist entscheidend für Situationen, in denen direkte Interaktionen unsicher oder unpraktisch sind.

2. Wir schlagen einen Offline-Algorithmus für präferenzbasiertes RL vor, der flexibel bleibt und robuste Politiken sowohl aus Offline-Daten als auch aus Präferenzrückmeldungen ableiten kann.

3. Wir bieten theoretische Garantien darüber, wie effektiv wir Präferenzen aus Proben in der Offline-Datenbank sammeln können, was frühere Arbeiten auf diesem Gebiet ergänzt.

4. Wir präsentieren einen neuen Algorithmus zur Präferenzabfrage basierend auf simulierten Aktionen in einem gelernten Modell der Umgebung.

5. Wir demonstrieren sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die empirische Wirksamkeit unserer Methoden in verschiedenen Entscheidungsfindungsumgebungen.

#Verwandte Arbeiten

Unsere Arbeit bezieht sich auf zwei Hauptbereiche: Offline-RL und präferenzbasiertes RL. Das Verständnis, wie diese Bereiche miteinander verbunden sind, ist entscheidend für das Verständnis unseres Ansatzes.

#Offline Reinforcement Learning

Offline-RL hat an Popularität gewonnen, da es Agenten ermöglicht, ohne Echtzeitinteraktion zu lernen, was es in realen Szenarien anwendbar macht. Allerdings hat das Offline-RL auch Einschränkungen, da es voreingenommen sein kann, wenn die vorhandenen Daten nicht alle möglichen Situationen abdecken. Infolgedessen neigen Offline-RL-Algorithmen oft dazu, vorsichtig zu agieren, was deren Wirksamkeit einschränken kann.

Modellbasierte Techniken im Offline-RL zeigen Versprechen, da sie eine effizientere Nutzung von Daten ermöglichen, indem sie Modelle der Umgebung erstellen. Unsere Arbeit konzentriert sich auf Situationen, in denen die Belohnungsfunktion nicht verfügbar ist und stattdessen durch Präferenzrückmeldungen geschätzt werden muss.

#Präferenzbasiertes Reinforcement Learning

Im präferenzbasierten RL ist das Ziel, ein Belohnungsmodell zu lernen, indem Rückmeldungen aus Vergleichen zwischen mehreren Aktionen oder Ergebnissen gesammelt werden. Es gibt verschiedene Strategien zur Erfassung dieser Präferenzen, die oft davon abhängen, präzise Kenntnisse über die Umgebung zu haben oder in der Lage zu sein, mit ihr zu interagieren.

#Offline-präferenzbasiertes RL

Das Ziel hier ist die Entwicklung von Algorithmen, die ausschliesslich mit Offline-Daten arbeiten, insbesondere in Situationen, in denen das Sammeln von Echtzeit-Rückmeldungen schwierig ist. Während einige Forscher die Bedeutung vorsichtiger Ansätze im Offline-präferenzbasierten RL betont haben, bleibt dieser Bereich weitgehend unerforscht. Hier leistet unsere Arbeit einen Beitrag, indem sie Methoden anbietet, um aktiv Rückmeldungen zu erhalten, die nicht von der Interaktion mit der Umgebung abhängen und gleichzeitig die Daten zu berücksichtigen, die wir bereits haben.

#Markov-Entscheidungsprozess

Um unseren Ansatz zu erklären, betrachten wir einen Markov-Entscheidungsprozess (MDP), der beschreibt, wie ein Agent mit seiner Umgebung interagiert. Ein MDP ist durch seinen Zustandsraum (alle möglichen Situationen), Aktionsraum (alle möglichen Aktionen), Übergangsfunktion (die beschreibt, wie Aktionen Zustände verändern) und eine Belohnungsfunktion gekennzeichnet.

Wir modellieren das Verhalten eines Agenten durch Politiken, die die Wahrscheinlichkeit definieren, in bestimmten Zuständen spezifische Aktionen zu ergreifen. Das Ziel ist es, die besten Aktionen zu bestimmen, die über die Zeit die höchsten Gesamtbelohnungen erzielen.

#Präferenzbasiertes Reinforcement Learning

Anstatt numerische Belohnungen für jede Aktion zu erhalten, sammeln wir Präferenzrückmeldungen über Paare von Trajektorien. Die gesammelten Daten helfen, das Belohnungsmodell und die Systemdynamik zu informieren.

#Offline-Präferenzabfrage

In unserer Arbeit nehmen wir an, dass wir Zugang zu einem Datensatz mit Trajektorien (Pfade, die ein Agent durch den Zustandsraum genommen hat) haben, die von einer bekannten Politik erzeugt wurden. Unser Ansatz erlaubt keinen direkten Zugang zur Umgebung, um zu beobachten, was unter verschiedenen Aktionen passiert. Stattdessen verlassen wir uns auf Präferenzrückmeldungen von Experten, die verschiedene Aktionen vergleichen können.

#Ziel

Angesichts nur des Offline-Datensatzes zielt unser Ziel darauf ab, eine Politik zu finden, die die Suboptimalität in der tatsächlichen Umgebung minimiert und dabei so wenige Präferenzabfragen wie möglich erfordert. Wir wollen ein System entwickeln, das effizient aus vorhandenen Daten und Rückmeldungen lernen kann, um bessere Politiken zu entwickeln.

#Funktionsklassen

Wir verwenden allgemeine Funktionseinschätzungen, um die Belohnung und die beteiligten Übergänge zu schätzen. Dies umfasst die Definition von Klassen von Funktionen, die mögliche Übergänge und Belohnungen darstellen. Unsere theoretische Analyse basiert auf allgemeinen Annahmen im präferenzbasierten RL, wobei der Schwerpunkt auf der Lernqualität der Belohnungsfunktion liegt.

#Offline-präferenzbasiertes RL und Abfragestrategien

Die Komponenten unseres Ansatzes umfassen:

#Modelllernen

Wir nutzen vorhandene Daten, um ein Modell der Umgebung zu erstellen. Dies beinhaltet die Schätzung der Übergangsdynamik und der damit verbundenen Unsicherheit. Dies ist entscheidend für unsere Methode, da wir so potenzielle Trajektorien für Präferenzrückmeldungen generieren können, ohne direkt mit der Umgebung interagieren zu müssen.

#Iterative Präferenzabfrage und Belohnungslernen

Unser Ansatz umfasst zwei Hauptphasen: das Lernen über die Übergangsdynamik und das Sammeln von Rückmeldungen über Belohnungen. Durch die Kombination dieser beiden Prozesse können wir die Belohnungsfunktion und das Übergangsmodell effizient aus den gesammelten Präferenzdaten schätzen.

#Pessimistische Politikenoptimierung

Letztendlich zielt es darauf ab, eine Politik auszugeben, die nicht nur die Belohnungen basierend auf unseren Modellen maximiert, sondern auch robust gegenüber potenziellen Fehlern in den Modellscharfstellungen ist. Dies gibt uns eine zuverlässigere Politik, die auch dann gut abschneiden kann, wenn die Modelle nicht perfekt sind.

#Präferenzabfrage aus Offline-Trajektorien

Eine Methode zur Sammlung von Präferenzen besteht darin, direkt aus dem Offline-Datensatz zu sampeln. Unser Ansatz erweitert dies jedoch, indem er simulierte Aktionen erstellt, um informativere Rückmeldungen zu sammeln. Wir argumentieren, dass das Sampling aus simulierten Rollouts ein besseres Politiklernen ermöglichen kann, als allein auf vergangenen Interaktionen zu basieren.

#Theoretische Garantien

Wir liefern theoretische Beweise dafür, wie unsere Methoden abschneiden. Insbesondere zerlegen wir die Fehlerraten in unseren gelernten Politiken basierend auf den Aktionen, die wir ergreifen, und dem Feedback, das wir erhalten. Dies hilft, die Gültigkeit unseres Ansatzes zu untermauern.

#Präferenzabfrage aus simulierten Trajektorien

Wir bieten auch eine alternative Strategie zur Präferenzabfrage durch simulierte Rollouts. Dieses Verfahren zielt darauf ab, Präferenzinformationen auf eine Weise zu sammeln, die den Fokus auf die potenziell optimalen Politiken beibehält. Durch die Auswahl explorativer Politiken können wir die Informationen maximieren, die wir aus den Präferenzabfragen erhalten.

#Experimentelle Ergebnisse

Wir testen unsere Methoden in verschiedenen Umgebungen, um ihre Wirksamkeit zu demonstrieren. Die Experimente umfassen verschiedene Setups, von einfacheren Entscheidungsaufgaben bis hin zu komplexeren Szenarien. Dies hilft uns zu verstehen, wie gut unser Ansatz generalisiert und in verschiedenen Situationen abschneidet.

1. Star MDP: Diese einfache Umgebung veranschaulicht die Übergangsdynamik und ermöglicht es uns zu testen, wie effektiv unsere Strategien zur Präferenzabfrage funktionieren. Die Ergebnisse zeigen, dass simulierte Rollouts die Leistung erheblich verbessern.

2. Übergang vs. Präferenzmodellqualität: Wir untersuchen, wie die Genauigkeit des Übergangsmodells die Leistung unseres Ansatzes beeinflusst. Ein genaueres Modell erfordert typischerweise weniger Präferenzproben, um das gewünschte Leistungsniveau zu erreichen.

3. Gridworld und Sepsis-Simulation: In diesen Umgebungen validieren wir unsere Erkenntnisse und erkunden die Effizienz unserer Methoden in komplexeren Szenarien. Die Ergebnisse bestätigen die Vorteile der Verwendung simulierten Rollouts zur Präferenzabfrage in sensiblen Einstellungen wie der Gesundheitsversorgung.

#Fazit

Unsere Arbeit hebt die Bedeutung der Integration menschlicher Rückmeldungen in Offline-RL-Frameworks hervor. Durch die Bearbeitung der Herausforderungen der Präferenzabfrage ohne direkte Interaktion mit der Umgebung stellen wir zwei effektive Methoden vor: das Sampling aus Offline-Daten und die Generierung von Modellrollouts durch Sim-OPRL.

Diese Ansätze balancieren Vorsicht und Exploration und führen zu robustem Politiklernen. Unsere theoretischen Garantien unterstützen ihre Effizienz basierend auf der Abdeckung der Offline-Daten, und empirische Bewertungen zeigen die überlegene Leistung von Sim-OPRL.

Insgesamt fördern unsere Ergebnisse das Offline-präferenzbasierte RL und eröffnen Möglichkeiten für reale Anwendungen in verschiedenen Bereichen, einschliesslich Gesundheitsversorgung und Robotik, in denen Interaktionen schwierig sind. Zukünftige Forschungen könnten noch reichhaltigere Rückmeldemechanismen untersuchen, die über einfache Vergleiche hinausgehen und das Modelllernen in komplexen Entscheidungsumgebungen weiter verbessern.