Automatizando la Generación de Funciones de Recompensa en RL

Diseñar Funciones de Recompensa en el Aprendizaje por refuerzo (RL) es complicado. A menudo necesita conocimientos específicos o datos del área, lo cual puede ser caro y llevar mucho tiempo. Para solucionarlo, presentamos un método que utiliza modelos de lenguaje grande (LLMs) para crear funciones de recompensa densas sin necesidad de datos.

Cuando se le da un objetivo descrito en lenguaje simple, este método produce funciones de recompensa como código ejecutable basado en una representación simple del entorno. A diferencia de los métodos tradicionales que dependen del conocimiento de expertos o crean recompensas escasas, este enfoque genera códigos de recompensa claros y flexibles que pueden manejar diversas tareas. También permite mejoras basadas en la Retroalimentación Humana.

Probamos nuestro método en dos desafíos de Manipulación Robótica y dos entornos de locomoción. En 13 de 17 tareas de manipulación, las políticas entrenadas con nuestras recompensas generadas lograron tasas de éxito similares o mejores que las que usaron códigos de recompensa diseñados por humanos. Para las tareas de locomoción, nuestro método enseñó a los robots seis nuevas formas de moverse con más del 94% de éxito. Además, las políticas entrenadas en nuestras simulaciones funcionaron bien en entornos del mundo real. Nuestro sistema refina aún más las recompensas al incorporar retroalimentación de humanos.

#Diseño de Recompensas

El diseño de recompensas busca crear recompensas que ayuden a un agente a aprender comportamientos deseados de manera más eficiente. Tradicionalmente, se ha hecho manualmente, lo que puede llevar mucho tiempo y dar resultados mediocres. Han surgido soluciones alternativas, como el aprendizaje por refuerzo inverso (IRL) y el aprendizaje de preferencias. Estas estrategias aprenden un modelo de recompensa a partir de demostraciones o preferencias humanas, pero aún requieren mucho esfuerzo humano o recopilación de datos. Además, estas redes neuronales son complejas y difíciles de interpretar.

Nuestro nuevo método automatiza la creación de códigos de recompensa densos basados en objetivos dados. Por ejemplo, si el objetivo es empujar una silla a un lugar específico, nuestro sistema genera el código necesario. El proceso comienza con la comprensión del entorno a través de una representación compacta que utiliza clases de Python para facilitar la comprensión.

Una vez creado el código, se puede usar con algoritmos de RL como PPO y SAC para entrenar al robot a lograr sus objetivos. Este nuevo método se distingue de los enfoques existentes, ya que genera recompensas simbólicas, que son más fáciles de interpretar, y no requiere datos.

#Generación de Recompensas Sin Ejemplos y Con Pocos Ejemplos

Para crear recompensas sin ejemplos previos (zero-shot) o con pocos ejemplos (few-shot), damos una instrucción sencilla en lenguaje simple. El sistema toma la descripción de la tarea y genera el código de recompensa adecuado basado en eso. La instrucción es clave, ya que guía el proceso de generación para cumplir efectivamente con el objetivo.

Para apoyar mejor la generación de recompensas, el sistema debe entender cómo se representan los objetos en el entorno. Esta comprensión proviene de adoptar una representación simplificada al estilo Python, que facilita que el sistema procese y genere el código de recompensa.

Dado que a menudo hay pocos datos disponibles para estas tareas, puede ser difícil para el sistema generar recompensas efectivas. Enfoques recientes sugieren proporcionar información funcional relevante y ejemplos para facilitar la generación de código. Al incluir funciones útiles como parte del conocimiento de fondo del sistema, podemos hacer que el proceso de generación de recompensas sea más efectivo.

#Reducción de Errores Con Ejecución de Código

Después de generar el código de recompensa inicial, el sistema lo ejecuta a través de un intérprete de código. Este paso identifica problemas como errores de sintaxis, ayudando a refinar la función de recompensa de manera efectiva. Al refinar continuamente el código hasta que esté libre de errores, el sistema reduce significativamente la tasa de errores general.

#Mejora del Código de Recompensa a partir de Retroalimentación Humana

Los usuarios a menudo no proporcionan instrucciones claras en una sola interacción. Esta ambigüedad puede llevar a funciones de recompensa menos efectivas. Para abordar esto, nuestro sistema busca activamente la retroalimentación del usuario después de cada ciclo de entrenamiento. Los usuarios ven videos de los intentos del robot para completar tareas y dan su opinión sobre lo que podría mejorarse.

Esta retroalimentación luego se incorpora al proceso para mejorar las funciones de recompensa generadas. Por ejemplo, si se le indica al robot que abra un armario, la retroalimentación podría aclarar la acción preferida que el robot debería tomar. Este enfoque interactivo permite a los usuarios en general mejorar la funcionalidad del sistema sin necesidad de conocimientos de programación o RL.

#Configuración de Experimentos

Evaluamos nuestro método en múltiples tareas de manipulación robótica y locomoción. Nuestra herramienta principal para las pruebas fue GPT-4, un modelo de lenguaje grande. Los experimentos se centraron en entrenar robots a través de varios algoritmos de RL, y registramos el rendimiento basado en recompensas escritas por humanos como base de comparación.

#Tareas de Manipulación

Para la manipulación robótica, utilizamos dos plataformas populares: MetaWorld y ManiSkill2. Estos entornos permitieron una variedad de tareas de manipulación, desde acciones simples como recoger objetos hasta escenarios más complejos que implican movimientos articulados. Para cada tarea, comparamos el rendimiento de las políticas entrenadas con nuestras recompensas generadas contra las recompensas escritas por expertos.

#Tareas de Locomoción

En el entorno de locomoción, utilizamos Gym MuJoCo para probar nuestro enfoque. Como no había funciones de recompensa escritas por expertos disponibles para algunas tareas, dependimos del juicio humano sobre el rendimiento de los robots visto en videos de ejecución. Desarrollamos varias tareas de locomoción para dos tipos de robots diferentes: Hopper y Ant.

#Manipulación en Robots Reales

Una ventaja significativa de nuestro enfoque basado en RL es que las políticas entrenadas en simulaciones se pueden aplicar directamente en entornos del mundo real. En nuestros experimentos con el brazo robótico Franka Panda, probamos su capacidad para realizar tareas como recoger y apilar cubos. Los resultados mostraron que las políticas entrenadas en simulación se tradujeron efectivamente en rendimiento en el mundo real.

#Generación Interactiva con Retroalimentación Humana

Para investigar si la retroalimentación de los usuarios podría mejorar los códigos de recompensa generados, realizamos experimentos en tareas desafiantes. Los usuarios proporcionaron retroalimentación sobre los videos de ejecución, y el sistema utilizó esta información para refinar el código de recompensa. A través de este proceso, observamos mejoras en el rendimiento de las tareas.

#Resultados y Análisis

Los resultados de nuestros experimentos mostraron que las políticas entrenadas con códigos de recompensa generados tuvieron un rendimiento comparable o incluso mejor que aquellas entrenadas con código diseñado por expertos en muchas tareas. En algunos casos, los códigos generados superaron las recompensas escritas por expertos en términos de velocidad de aprendizaje y tasas de éxito.

#Análisis de Errores en Funciones Generadas

Realizamos un análisis de errores en las funciones de recompensa generadas para identificar los tipos de errores que ocurrieron. La gran mayoría de los errores estaban relacionados con la sintaxis del código o atributos incorrectos. Esto indica que aún hay margen de mejora en cómo el sistema selecciona y utiliza funciones durante la generación de código.

#Trabajo Relacionado

El diseño de recompensas sigue siendo un desafío central en RL. Los métodos tradicionales hechos a mano suelen ser lentos e ineficientes. Las técnicas de IRL y aprendizaje de preferencias han mostrado potencial, pero aún dependen en gran medida de datos de alta calidad. Nuestro enfoque se destaca al generar funciones de recompensa con poco o ningún dato previo, lo que lo hace adaptable a nuevas tareas.

Los avances recientes en el uso de LLMs también han mostrado resultados prometedores en la adquisición de políticas impulsadas por datos en RL. Al generar códigos de recompensa basados en instrucciones en lenguaje humano, nuestro método proporciona flexibilidad en el diseño de políticas de RL mientras mantiene una eficiencia de codificación efectiva.

#Conclusión

Hemos introducido un método interactivo para generar automáticamente códigos de recompensa densos en el aprendizaje por refuerzo, utilizando modelos de lenguaje. A través de experimentos, demostramos que las políticas entrenadas con nuestros códigos generados podrían igualar o superar el rendimiento de aquellas entrenadas con códigos escritos por expertos. La capacidad para aplicar estas políticas en entornos del mundo real enfatiza aún más los beneficios prácticos de nuestro enfoque.

Al incorporar la retroalimentación humana, podemos refinar los códigos de recompensa de manera iterativa, mejorando la alineación de las tareas con las necesidades de los usuarios. Este proceso interactivo fomenta soluciones robustas y eficientes en el aprendizaje por refuerzo. Nuestro trabajo tiene como objetivo inspirar más investigaciones en la intersección del aprendizaje por refuerzo y la automatización en la generación de código.

#Limitaciones y Trabajo Futuro

Si bien nuestro trabajo demuestra la efectividad de nuestro método para generar funciones de recompensa densas, reconocemos que se centra únicamente en recompensas basadas en código, lo que puede no abordar todos los aspectos del proceso de aprendizaje. La investigación futura podría explorar la combinación de recompensas de código y de redes neuronales para mezclar el razonamiento simbólico con capacidades perceptuales. Más mejoras podrían llevar a un rendimiento aún más fuerte en tareas complejas.

Dado el éxito de los resultados en robótica, nuestro método tiene el potencial de aplicaciones más amplias en diversas áreas relacionadas con el aprendizaje por refuerzo, desde juegos hasta tareas domésticas. Explorar estas aplicaciones potenciales podría desbloquear nuevos caminos para la mejora en la automatización y los sistemas inteligentes.