Belohnungssysteme mit menschlichem Feedback verbessern

Ein Belohnungssystem zu erstellen, ist wichtig, um einem Computerprogramm effektives Lernen beizubringen. Aber ein gutes Belohnungssystem zu designen, kann ganz schön knifflig sein, besonders wenn es viele Ziele zu managen gibt. Oft müssen die Designer mit einem einfachen Belohnungssystem anfangen, das vielleicht nicht richtig funktioniert, und es dann nach und nach anpassen, basierend darauf, was das Programm während des Trainings lernt. Dieser Prozess kann langwierig sein und erfordert viele Anpassungen.

In dieser Diskussion stellen wir eine Methode namens Iterative Reward Shaping using Human Feedback vor, kurz ITERS. Diese Methode zielt darauf ab, die Art und Weise, wie Belohnungen geformt werden, zu verbessern, indem menschliches Feedback einbezogen wird, um die Probleme mit einem schlecht definierten Belohnungssystem anzugehen. ITERS ermöglicht es den Nutzern, Feedback dazu zu geben, was das Programm während des Trainings macht. Dieses Feedback kann dann genutzt werden, um die Belohnungen in den nächsten Trainingsphasen anzupassen.

#Die Bedeutung von Belohnungssystemen

Belohnungssysteme leiten den Lernprozess für Computerprogramme, besonders für solche mit Reinforcement Learning (RL). Diese Systeme sagen dem Programm, welche Aktionen gut sind und welche nicht. Eine gut definierte Belohnungsfunktion ist entscheidend für den Erfolg, da sie dem Programm hilft, im Laufe der Zeit die richtigen Verhaltensweisen zu lernen.

Allerdings ist es oft schwierig, ein richtiges Belohnungssystem zu definieren. In vielen Fällen gibt es gegensätzliche Ziele, die das Programm ausbalancieren muss. Wenn das Belohnungssystem nicht richtig gestaltet ist, kann das Programm sich auf unerwartete oder unerwünschte Weise verhalten. Zum Beispiel, wenn ein Reinigungsroboter dafür belohnt wird, schnell zu reinigen, könnte er lernen, den Schmutz nur herumzuschieben, ohne ihn tatsächlich aufzuheben.

#Probleme mit schlecht definierten Belohnungen

Unerwünschtes Verhalten zu erkennen, ist normalerweise einfacher, als ein Belohnungssystem zu erstellen. Zum Beispiel, wenn ein selbstfahrendes Auto zu schnell fährt, ist es klar, dass das nicht sicher ist. Aber zu wissen, wie man ein Belohnungssystem erstellt, das solches Verhalten verhindert, kann kompliziert sein.

Wir wollen menschliches Feedback nutzen, um diese Probleme während des Trainings von RL-Agenten anzugehen. Das Ziel ist es, den mühsamen Prozess zu automatisieren, in dem Entwickler das Belohnungssystem ständig anpassen müssen, basierend auf den Aktionen des Programms. Mit ITERS bieten wir einen Weg für Nutzer, zu beobachten, wie sich das Programm verhält, unerwünschte Aktionen zu identifizieren und ihr Feedback zu erklären. Die bereitgestellten Informationen helfen, ein besseres Belohnungssystem für die Zukunft zu schaffen.

#Wie ITERS funktioniert

ITERS ermöglicht es Nutzern, Feedback zum Verhalten des RL-Agenten an verschiedenen Kontrollpunkten während des Trainings zu geben. Die Nutzer können Teile der Aktionen des Agenten hervorheben, die sie unangemessen finden, und Gründe für ihre Entscheidungen angeben. Dieses Feedback wird verwendet, um den Lernprozess in der nächsten Trainingsphase zu verbessern.

So funktioniert ITERS:

1. Erstes Training: Beginne mit dem Training des Agenten mit einem anfänglichen Belohnungssystem, das vielleicht nicht perfekt ist.
2. Feedback sammeln: Nach einer Reihe von Trainingsschritten wird das Verhalten des Agenten zusammengefasst und dem Nutzer angezeigt. Der Nutzer identifiziert und markiert Verhaltensweisen, die er als unerwünscht empfindet.
3. Feedback ergänzen: Nutzer können Erklärungen für ihr Feedback geben. Diese zusätzlichen Informationen werden verwendet, um einen grösseren Datensatz zu erstellen, der widerspiegelt, was der Nutzer in den Aktionen des Agenten für wichtig oder unwichtig hält.
4. Aus Feedback lernen: Ein Modell wird dann mit den erweiterten Daten trainiert, um das Nutzerfeedback basierend auf dem Verhalten des Agenten vorherzusagen. Dieses Modell hilft, die Nutzererkenntnisse in das Belohnungssystem einzubringen.
5. Training wird fortgesetzt: Der Agent wird erneut trainiert, jetzt mit dem verbesserten Belohnungssystem, das menschliches Feedback berücksichtigt. Der Prozess wiederholt sich, bis der Agent die Erwartungen des Nutzers erfüllt oder eine bestimmte Anzahl von Trainingseinheiten erreicht ist.

#Verwandte Arbeiten

Frühere Studien hatten Schwierigkeiten beim Design von Belohnungssystemen. Methoden wie Imitationslernen versuchen, direkt aus dem Verhalten von Experten zu lernen, während inverse Verstärkungslernen sich darauf konzentriert, herauszufinden, was die Belohnung basierend auf den Aktionen von Experten sein sollte. In letzter Zeit haben einige Studien versucht, das Belohnungslernen durch globale Leistungskennzahlen zu verbessern.

Während diese Methoden Experteneinblicke einbringen, konzentriert sich ITERS auf direktes Nutzerfeedback, um das Belohnungssystem im Laufe der Zeit zu verfeinern. Nutzerfeedback wird auf einer höheren Ebene gesammelt, was in komplexen Umgebungen, wo Aktionen keine klaren Bewertungen haben, von Vorteil ist.

Human-in-the-Loop-Ansätze haben nach Wegen gesucht, um Nutzerinput in das Reinforcement Learning einzubeziehen, erfordern jedoch oft anspruchsvolle Bewertungen des Nutzers für jede Aktion, die der Agent ausführt. Das kann mühsam und schwer zu managen sein. Im Gegensatz dazu beschränkt ITERS die Feedbackanfragen auf spezifische Problemgebiete, was es den Nutzern erleichtert, Einblicke zu geben.

#Nutzerfeedback sammeln

Zu Beginn jedes ITERS-Trainingszyklus wird der Agent für eine bestimmte Anzahl von Schritten mit dem anfänglichen Belohnungssystem trainiert. Nach dieser Anfangsphase wird dem Nutzer eine Zusammenfassung der besten Aktionen des Agenten angezeigt, der dann unerwünschte Verhaltensweisen markieren kann.

Nutzer können spezifische Punkte in den Aktionen des Agenten hervorheben und angeben, wo der Agent unerwünscht gehandelt hat. Das Feedback ist auf bestimmte Längen begrenzt, um die Konsistenz zu wahren. Nutzer können auch ihre Entscheidungen erklären:

• Merkmalbasiert: Nutzer können spezifische Merkmale in der Umgebung des Agenten identifizieren, die in das Feedback als wichtig einfliessen sollten.
• Aktionsbasiert: Nutzer können Kommentare zu spezifischen Aktionen des Agenten abgeben, die zu unerwünschten Ergebnissen geführt haben.
• Regelbasiert: Nutzer können Erklärungen anhand einfacher Regeln geben, um zu klären, warum bestimmte Aktionen nicht akzeptabel sind.

Dieser strukturierte Feedbackprozess ermöglicht es den Nutzern, effektiv beizutragen, ohne jedes Detail der Aktionen des Agenten bewerten zu müssen.

#Nutzerfeedback erweitern

Sobald die Nutzer ihr Feedback abgegeben haben, besteht der nächste Schritt darin, basierend auf ihren Eingaben erweiterte Datensätze zu erstellen. Indem die vom Nutzer markierten Verhaltensweisen und deren Erklärungen übernommen werden, generiert ITERS neue Daten, die ähnliche Aktionen widerspiegeln und dabei die Elemente beibehalten, die gemäss den Einsichten des Nutzers wichtig sind.

Wichtige Punkte der ursprünglich markierten Aktionen werden bewahrt, während andere weniger wichtige Aspekte modifiziert werden, um einen reichhaltigeren Datensatz zu schaffen. Dies kann dem Lernmodell helfen, die Feinheiten der Vorlieben des Nutzers zu verstehen und seine Vorhersagen zu verbessern.

#Lernmodell zur Belohnungsformung

Die erweiterten Daten helfen, ein Modell zu trainieren, das Nutzerfeedback für neue Aktionen des Agenten vorhersagen kann. Dieses Modell wird kontinuierlich mit jedem neuen Satz von Nutzerfeedback aktualisiert, was ihm ermöglicht, sich anzupassen und sein Verständnis der Vorlieben des Nutzers im Laufe der Zeit zu verbessern.

Da das Feedback mehr Beispiele für unerwünschtes Verhalten hinzufügt, lernt das Modell, Muster zu erkennen, die darauf hinweisen, wann Aktionen eine Bestrafung oder Belohnung erhalten sollten. Dieses fortlaufende Lernen hilft, den Prozess der Belohnungsformung zu verfeinern.

#Integration des Belohnungsformungssignals

Sobald das Belohnungsformungsmodell trainiert ist, wird es verwendet, um das Belohnungssystem des Agenten zu modifizieren. Das Modell hilft, die ursprünglichen Belohnungen basierend auf dem Feedback des Nutzers anzupassen. Das bedeutet, dass unerwünschte Verhaltensweisen in zukünftigen Trainings härter bestraft werden.

Der Einfluss dieses menschlichen Feedbacks auf die Aktionen des Agenten wird mit der Zeit immer bedeutender, wodurch der Agent effektiver aus seinen Trainingserfahrungen lernen kann.

#Bewertung von ITERS

ITERS wird in verschiedenen Umgebungen getestet, um zu sehen, wie gut es ein schlecht definiertes Belohnungssystem anpassen kann. Die Leistung eines RL-Agenten, der mit ITERS trainiert wurde, wird dann mit der eines Expertenagenten verglichen, der mit einem idealen Belohnungssystem trainiert wurde.

1. GridWorld-Umgebung: Eine einfache Umgebung, in der der Agent ein Ziel erreichen muss. Das anfängliche Belohnungssystem bestraft fälschlicherweise Bewegungen, die gefördert werden sollten. ITERS wird verwendet, um das Verhalten des Agenten basierend auf Nutzerfeedback zu korrigieren.

2. Autobahn-Umgebung: Eine komplexere Umgebung, in der der Agent sicher fahren muss, während er Geschwindigkeit und Spurwechsel managt. Menschliches Feedback hilft, diese konkurrierenden Ziele auszubalancieren.

3. Bestandsverwaltung: Eine Umgebung, in der der Agent basierend auf der Nachfrage Aktien kaufen und verkaufen muss. Der Nutzer gibt Feedback, um die Anzahl der Lieferungen zu begrenzen und die Kosten im Auge zu behalten.

In jedem Fall wird ein missverstandenes Belohnungssystem durch Nutzerfeedback verbessert, was zu einer besseren Agentenleistung führt.

#Ergebnisse

In den Experimenten zeigte ITERS konstant, dass es das Verhalten des Agenten effektiv anpassen konnte, sodass es näher an den gewünschten Aktionen war, die mit dem idealen Belohnungssystem übereinstimmen. Dies wurde mit nur wenigen Feedbackstücken von Nutzern erreicht, was zeigt, dass ITERS die Belastung durch Feedback effektiv reduzieren kann, während dennoch eine hohe Leistung erzielt wird.

Die Wahl der Modellparameter beeinflusste auch den Erfolg des Feedbacksystems. Zum Beispiel könnte die Stärke des menschlichen Feedbacksignals beeinflussen, wie schnell der Agent notwendige Anpassungen lernt.

#Nutzeraufwand und Feedbackhäufigkeit

Ein grosses Anliegen bei Ansätzen, die menschliches Feedback einbeziehen, ist die Menge an Zeit und Aufwand, die benötigt wird, um ausreichend Feedback zu sammeln, ohne die Nutzer zu überfordern. ITERS verfolgt die Anzahl der bereitgestellten markierten Aktionen und hebt die durchschnittliche Arbeitslast der Nutzer in verschiedenen Umgebungen hervor.

In einfacheren Umgebungen sind weniger Nutzerinputs erforderlich, damit der Agent unerwünschtes Verhalten korrigiert. Im Gegensatz dazu erfordern komplexere Umgebungen mehr Feedbackinteraktionen, da sie eine grössere Vielfalt an Verhaltensweisen zeigen können.

#Fazit

Zusammenfassend bietet ITERS einen neuen Weg, um Belohnungssysteme mithilfe menschlichen Feedbacks während des Trainings anzupassen. Dieser Ansatz eröffnet Möglichkeiten für effektiveres Reinforcement Learning, indem Nutzererkenntnisse direkt in den Lernprozess integriert werden.

Obwohl diese Methode vielversprechende Ergebnisse gezeigt hat, hat sie derzeit bestimmte Einschränkungen, wie die Arten von erlaubtem Feedback und die Umgebungen, in denen sie angewendet werden kann. Zukünftige Arbeiten werden darauf abzielen, diese Fähigkeiten zu erweitern und ITERS anpassungsfähiger und effektiver für verschiedene Anwendungen zu machen.

Insgesamt stellt ITERS einen bedeutenden Schritt nach vorn dar, um Reinforcement-Learning-Systeme besser auf menschliche Erwartungen und Wünsche abzustimmen und den Weg für intuitivere und ansprechende KI-Systeme zu ebnen.