Améliorer l'apprentissage par renforcement basé sur les modèles avec une représentation causale

L'apprentissage par renforcement (RL) est une méthode utilisée en intelligence artificielle (IA) où des agents apprennent à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. Un domaine émergent dans ce champ est l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles (MBRL), où les agents utilisent des données pré-collectées pour apprendre à naviguer des tâches sans avoir à explorer activement l'environnement. Cette approche est particulièrement utile dans des situations où l'exploration peut être coûteuse ou impossible, comme dans le secteur de la santé ou la conduite autonome.

Cependant, un défi majeur dans le MBRL hors ligne est que l'apprentissage de l'agent peut souffrir d'un décalage entre ce qu'il apprend des modèles et ce dont il a besoin pour bien performer dans la pratique. Malgré des prédictions précises, les méthodes peuvent conduire à de mauvaises performances dans des scénarios réels parce que la façon dont l'agent apprend ne s'aligne pas bien avec l'objectif final.

#Le Problème de Décalage

Le problème de décalage dans le MBRL provient principalement de facteurs Confondants dans les données hors ligne. Les confondants sont des variables cachées qui peuvent affecter la relation entre les actions prises par l'agent et les résultats observés. Quand les données collectées contiennent de telles influences confondantes, cela peut égarer le processus d'apprentissage.

Un exemple de cela est dans un scénario de conduite où un agent est entraîné à l'aide de données collectées dans un environnement spécifique. S'il y a des changements lorsque l'agent est déployé, comme des conditions de circulation différentes ou de nouveaux aménagements routiers, l'agent peut ne pas bien performer, même s'il a prédit des actions avec précision en fonction des données d'entraînement. En d'autres termes, l'agent peut s'appuyer sur des relations incorrectes apprises durant l'entraînement.

#Introduction d'une Nouvelle Approche

Pour relever ce défi, une nouvelle approche appelée Représentation Causale Bilinéaire (BECAUSE) est proposée. Cette méthode vise à capturer les relations causales entre les états (les conditions de l'environnement) et les actions de manière à réduire l'influence de ces confondants. En modélisant ces relations, l'agent peut mieux gérer les changements de distribution lorsqu'il opère dans différents environnements.

BECAUSE intègre la représentation causale dans l'apprentissage d'un modèle du monde et dans le processus de planification. Au départ, il apprend un modèle causal du monde, identifiant les structures sous-jacentes entre les actions et les états. De cette manière, l'agent évite de tomber dans des corrélations fallacieuses qui pourraient le tromper.

#Méthodologie

#Comprendre les Processus de Décision de Markov

La fondation de BECAUSE repose sur le concept des Processus de Décision de Markov (MDP). Un MDP définit un ensemble de règles pour modéliser des situations de prise de décision. Il est composé d'un espace d'états (les différents états dans lesquels l'agent peut se trouver), d'un espace d'actions (les actions possibles qu'il peut entreprendre), d'un ensemble de fonctions de transition (qui décrivent comment les actions affectent les états) et d'une fonction de récompense (qui indique à l'agent comment il performe).

Dans la pratique, lorsque les agents apprennent à partir de données, ils peuvent rencontrer diverses sources de confondants qui distordent le processus d'apprentissage. Ces confondants peuvent provenir du comportement des agents pendant la collecte des données ou des différences entre les environnements où les données sont collectées et où l'agent est déployé.

#MDPs Confondus Action-État

Pour mieux aborder les défis posés par les confondants, BECAUSE introduit le concept de MDPs Confondus Action-État (ASC-MDP). Dans ces modèles, les actions observées et les états sont tous deux influencés par des facteurs confondants cachés. L'objectif de l'ASC-MDP est de séparer ces confondants et de clarifier les véritables relations entre les actions et les états.

Dans ce cadre MDP modifié, l'approche identifie et représente les structures causales sous-jacentes. Ce faisant, elle peut réduire efficacement les corrélations fallacieuses qui pourraient mener à de mauvaises décisions dans des environnements inconnus.

#Apprendre la Représentation Causale

La première étape dans BECAUSE est d'apprendre un modèle du monde causal. Cela implique d'estimer comment différents états se rapportent les uns aux autres et comment les actions prises affectent ces états. Le processus d'apprentissage se concentre sur le développement d'une représentation fiable qui peut aider l'agent à comprendre la dynamique de transition, même lorsqu'il est confronté à différents environnements.

Pour ce faire, l'algorithme utilise une approche mixte : il applique une forme de régularisation pour aider à identifier les connexions critiques tout en réduisant le bruit des données. En filtrant les facteurs non pertinents, le modèle devient plus robuste et mieux adapté à la planification dans diverses situations.

#Planification avec Représentation Causale

Une fois que les relations causales sont établies, l'étape suivante est d'utiliser cette information pour la planification. C'est là que BECAUSE brille, car cela aide l'agent à créer des plans qui prennent en compte les incertitudes dans les résultats prédits. La nouvelle approche présente un planificateur pessimiste qui met l'accent sur la prudence. En intégrant les incertitudes dans le processus de planification, l'agent est plus capable d'éviter des états qui pourraient mener à des échecs.

Cette étape de planification est vitale pour garantir que lorsque l'agent est déployé, il puisse s'adapter à de nouvelles conditions imprévues sans échouer ou prendre de mauvaises décisions. En se référant en continu aux structures causales apprises, l'agent peut maintenir de bonnes performances même lorsque les situations changent.

#Évaluation de la Nouvelle Méthode

Pour valider l'efficacité de BECAUSE, des évaluations approfondies ont été réalisées dans divers environnements. L'évaluation impliquait de tester les performances de l'agent à travers différentes tâches et contextes, en comparant son taux de réussite à celui des méthodes existantes.

#Évaluation de Tâches Diverses

Une série de 18 tâches a été conçue pour tester les capacités MBRL de BECAUSE dans différents scénarios. Ces tâches variaient en complexité et en type, simulant des défis du monde réel comme la manipulation d'objets et la conduite autonome.

Dans chaque environnement, les agents devaient comprendre les instructions, exécuter les actions pertinentes et s'adapter à des changements pouvant impacter leur succès. En testant à la fois dans des environnements familiers et hors distribution (OOD), les évaluations ont efficacement abordé la manière dont BECAUSE performerait face à des situations inconnues.

Les taux de réussite de BECAUSE étaient systématiquement plus élevés que ceux des approches MBRL existantes. En particulier, elle a montré des performances supérieures dans des environnements présentant des confondants cachés ou des données de mauvaise qualité. Cela a indiqué que l'intégration de la prise en compte causale dans le processus d'apprentissage améliorait considérablement la robustesse de l'agent.

#Gestion de l'Incertitude

Un autre point focal dans l'évaluation de BECAUSE était la manière dont elle gérait l'incertitude durant la prise de décision. Le modèle basé sur l'énergie (EBM) intégré au mécanisme de planification permettait à l'agent de quantifier efficacement l'incertitude de ses prédictions. En comprenant le niveau de confiance dans ses actions, l'agent pouvait éviter des prédictions risquées et se concentrer sur celles avec des résultats fiables.

Les résultats expérimentaux ont montré que BECAUSE non seulement améliorait les performances dans diverses conditions, mais maintenait également la stabilité même lorsque le nombre de confondants augmentait. Cette résilience est un avantage significatif dans les applications réelles où les incertitudes sont courantes.

#Conclusion

En conclusion, BECAUSE représente une avancée significative dans le domaine de l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles hors ligne. En abordant les questions fondamentales d'inadéquation des objectifs et de facteurs confondants grâce à la représentation causale, cela améliore la capacité de l'agent à apprendre et à performer efficacement dans divers environnements.

L'intégration de modèles causaux à la fois dans les phases d'apprentissage et de planification permet aux agents d'agir avec plus de précision. Cela leur donne les moyens de naviguer avec succès dans les tâches, même dans des scénarios où les conditions diffèrent considérablement des environnements d'entraînement.

Cette nouvelle approche ouvre la voie à des applications plus fiables de l'apprentissage par renforcement, réduisant les risques associés au déploiement dans des situations réelles. Alors que nous continuons à affiner et à développer ces méthodes, le potentiel de l'IA à gérer des tâches de prise de décision complexes augmente, promettant un avenir où les machines peuvent fonctionner en toute sécurité et efficacement aux côtés des humains.