Connexion entre l'apprentissage par renforcement hors ligne et le retour d'information sur les préférences

Appliquer l'apprentissage par renforcement (RL) à des tâches du monde réel est souvent difficile en raison du manque d'interaction avec les environnements et du défi de créer des Fonctions de récompense. Le RL hors ligne aide en utilisant des données existantes provenant d'interactions passées au lieu de nécessiter une interaction en temps réel. Cependant, le RL hors ligne nécessite généralement une fonction de récompense claire, qui peut être difficile à définir.

D'autre part, le RL basé sur les préférences apprend des préférences au lieu d'avoir un accès direct à une fonction de récompense. Cette méthode nécessite souvent d'interagir avec l'environnement pour recueillir des retours. Notre objectif est de connecter ces deux approches en trouvant des moyens d'obtenir efficacement des retours de préférence sans avoir besoin d'interagir avec l'environnement.

Nous introduisons Sim-OPRL, un nouvel algorithme de RL hors ligne basé sur les préférences qui utilise un environnement simulé pour recueillir des retours de préférence à partir de données passées. Notre approche combine des insights provenant à la fois du RL hors ligne et du RL basé sur les préférences, utilisant une méthode prudente pour les données qui ne sont pas bien représentées et une méthode plus optimiste pour recueillir des préférences utiles liées à la meilleure politique.

Nous fournissons également des preuves théoriques montrant l'efficacité de notre méthode, en fonction de la façon dont les données passées couvrent les meilleures actions possibles. Enfin, nous démontrons que Sim-OPRL fonctionne bien dans différents environnements de test.

#Défis dans l'Apprentissage par Renforcement

Bien que les méthodes d'apprentissage par renforcement aient montré un grand succès dans diverses tâches, elles rencontrent encore des limitations significatives lorsqu'elles sont appliquées dans des situations réelles. Un problème majeur est la nécessité d'interactions directes avec l'environnement pour apprendre efficacement, ce qui peut être impraticable ou dangereux. Par exemple, dans le domaine de la santé, prendre des décisions concernant les soins aux patients implique souvent des enjeux élevés, où des erreurs peuvent entraîner de graves préjudices, voire la mort.

Dans de tels cas, les méthodes de RL traditionnelles peuvent ne pas être appropriées, car elles nécessitent des essais et des erreurs étendus. Le RL hors ligne offre une option plus sûre, permettant aux modèles d'apprendre à partir de données existantes sans nécessiter d'interaction directe. Cependant, le RL hors ligne nécessite une fonction de récompense claire pour évaluer la qualité des actions entreprises, ce qui peut être difficile à spécifier.

Le RL basé sur les préférences offre une autre façon de recueillir des insights sans avoir besoin d'une fonction de récompense complète. Au lieu de mesurer les actions en fonction de scores spécifiques, cette approche repose sur des retours provenant de comparaisons entre différentes actions ou résultats. Cela peut être plus facile pour les personnes à fournir, surtout dans des situations complexes comme la santé, où les experts peuvent indiquer des préférences entre différentes options de traitement.

Cependant, la plupart des méthodes existantes pour acquérir ces données de préférence nécessitent des interactions avec l'environnement, ce qui les rend inadaptées aux contextes hors ligne. Le défi consiste à aborder à la fois le manque d'interaction et la difficulté de l'apprentissage des récompenses ensemble.

#Aborder l'Élicitation de Préférences dans le RL Hors Ligne

Dans ce travail, nous nous concentrons sur la manière de recueillir efficacement des préférences pour l'apprentissage par renforcement hors ligne. Notre question principale est : Quelles actions devrions-nous échantillonner pour minimiser le nombre de requêtes humaines nécessaires pour identifier la meilleure politique hors ligne ?

Cette question combine deux tâches distinctes : apprendre à partir de données existantes et rechercher activement des retours, qui nécessitent différentes approches. La plupart des efforts précédents dans ce domaine ont suggéré d'obtenir des retours directement à partir d'échantillons déjà présents dans les données hors ligne, mais nous proposons une méthode plus efficace. Notre approche consiste à obtenir des retours sur des actions simulées produites par un modèle d'environnement appris.

Sim-OPRL vise à équilibrer prudence et exploration, se montrant prudent lorsqu'il s'agit d'états qui ne sont pas bien représentés dans les données précédentes, tout en cherchant des préférences utiles concernant la meilleure politique. Nous validons l'efficacité de notre méthode par une analyse théorique et des tests pratiques, montrant que Sim-OPRL surpasse systématiquement les méthodes précédentes dans divers environnements.

#Contributions de Notre Travail

1. Nous introduisons un nouveau cadre de problème pour l'élicitation de préférences dans l'apprentissage par renforcement hors ligne, où nous pouvons combiner des données précédentes avec des retours de préférence. Cela est crucial pour les situations où l'interaction directe est dangereuse ou impraticable.

2. Nous proposons un algorithme de RL hors ligne basé sur les préférences qui reste flexible, capable de récupérer des Politiques robustes à partir des données hors ligne et des retours de préférence.

3. Nous fournissons des garanties théoriques sur la manière dont nous pouvons efficacement recueillir des préférences à partir d'échantillons dans la base de données hors ligne, complétant les travaux antérieurs dans le domaine.

4. Nous présentons un nouvel algorithme pour l'élicitation de préférences basé sur des actions simulées dans un modèle appris de l'environnement.

5. Nous démontrons à la fois les fondations théoriques et l'efficacité empirique de nos méthodes dans différents environnements de prise de décision.

#Travaux Connus

Notre travail s'inspire de deux domaines majeurs : le RL hors ligne et le RL basé sur les préférences. Comprendre comment ces domaines se rapportent les uns aux autres est essentiel pour saisir notre approche.

#Apprentissage par Renforcement Hors Ligne

Le RL hors ligne a gagné en popularité car il permet aux agents d'apprendre sans nécessiter d'interaction en temps réel, ce qui le rend applicable dans des scénarios du monde réel. Cependant, le RL hors ligne a également des limites, car il peut être biaisé si les données existantes ne couvrent pas toutes les situations possibles. En conséquence, les algorithmes de RL hors ligne ont souvent tendance à agir de manière prudente, ce qui peut limiter leur efficacité.

Les techniques basées sur des modèles dans le RL hors ligne montrent des promesses, car elles permettent une utilisation plus efficace des données en créant des modèles de l'environnement. Notre travail se concentre sur des situations où la fonction de récompense n'est pas disponible et doit plutôt être estimée par le biais de retours de préférence.

#Apprentissage par Renforcement Basé sur les Préférences

Dans le RL basé sur les préférences, l'objectif est d'apprendre un modèle de récompense en recueillant des retours provenant de comparaisons entre plusieurs actions ou résultats. Il existe plusieurs stratégies pour éliciter ces préférences, souvent en fonction d'une connaissance précise de l'environnement ou de la capacité à interagir avec celui-ci.

#RL Hors Ligne Basé sur les Préférences

L'objectif ici est de développer des algorithmes qui fonctionnent uniquement avec des données hors ligne, en particulier dans des situations où la collecte de retours en temps réel s'avère difficile. Bien que certains chercheurs aient souligné l'importance des approches prudentes dans le RL hors ligne basé sur les préférences, ce domaine reste largement inexploré. C'est là que notre travail contribue, offrant des méthodes pour acquérir activement des retours qui ne dépendent pas d'interactions avec l'environnement tout en tenant compte des données que nous possédons déjà.

#Processus de Décision Markovien

Pour expliquer notre approche, nous considérons un Processus de Décision Markovien (MDP), qui décrit comment un agent interagit avec son environnement. Un MDP est caractérisé par son espace d'état (toutes les situations possibles), son espace d'action (toutes les actions possibles), sa fonction de transition (décrivant comment les actions changent les états) et une fonction de récompense.

Nous modélisons le comportement d'un agent à travers des politiques, qui définissent la probabilité de prendre des actions spécifiques dans des états donnés. L'objectif est de déterminer les meilleures actions qui génèrent les récompenses totales les plus élevées au fil du temps.

#Apprentissage par Renforcement Basé sur les Préférences

Au lieu de recevoir des récompenses numériques pour chaque action, nous recueillons des retours de préférence concernant des paires de trajectoires. Les données que nous collectons aident à informer le modèle de récompense et la dynamique du système impliqué.

#Élicitation de Préférences Hors Ligne

Dans notre travail, nous supposons avoir accès à un ensemble de données contenant des trajectoires (chemins empruntés par un agent à travers l'espace d'état) générées par une politique connue. Notre approche ne permet pas d'accès direct à l'environnement pour observer ce qui se passe sous différentes actions. Au lieu de cela, nous nous appuyons sur des retours de préférence d'experts capables de comparer différentes actions.

#Objectif

Étant donné uniquement l'ensemble de données hors ligne, notre objectif est de trouver une politique qui minimise la sous-optimalité dans l'environnement réel tout en nécessitant le moins de requêtes de préférence possible. Nous voulons construire un système capable d'apprendre efficacement à partir des données existantes et des retours pour développer de meilleures politiques.

#Classes de Fonctions

Nous utilisons une approximation fonctionnelle générale pour estimer les récompenses et les transitions impliquées. Cela implique de définir des classes de fonctions représentant les transitions et les récompenses possibles. Notre analyse théorique est ancrée dans des hypothèses courantes en RL basé sur les préférences, se concentrant principalement sur la qualité d'apprentissage de la fonction de récompense.

#RL Hors Ligne Basé sur les Préférences et Stratégies d'Élicitation

Les composants de notre approche incluent :

#Apprentissage de Modèle

Nous exploitons les données existantes pour créer un modèle de l'environnement. Cela implique d'estimer les dynamiques de transition et l'incertitude qui leur est associée. Cela est critique pour notre méthode car cela nous permet de générer des trajectoires potentielles pour les retours de préférence sans avoir besoin d'interagir directement avec l'environnement.

#Élicitation Itérative de Préférences et Apprentissage de Récompenses

Notre approche implique deux étapes principales : apprendre les dynamiques de transition et recueillir des retours sur les récompenses. En combinant ces deux processus, nous pouvons estimer efficacement la fonction de récompense et le modèle de transition à partir des données de préférence collectées.

#Optimisation de Politique Pessimiste

En fin de compte, nous visons à produire une politique qui maximise non seulement les récompenses en fonction de nos modèles, mais qui est également robuste contre d'éventuelles erreurs dans les estimations du modèle. Cela nous permet d'obtenir une politique plus fiable qui peut bien fonctionner même lorsque les modèles ne sont pas parfaits.

#Élicitation de Préférences à Partir de Trajectoires Hors Ligne

Une méthode pour recueillir des préférences est d'échantillonner directement à partir de l'ensemble de données hors ligne. Cependant, notre approche l'étend en créant des actions simulées pour recueillir des retours plus informatifs. Nous soutenons que l'échantillonnage à partir de déroulements simulés peut mieux favoriser l'apprentissage de politiques que de se fier uniquement aux interactions passées.

#Garanties Théoriques

Nous fournissons des preuves théoriques sur la performance de nos méthodes. Plus particulièrement, nous décomposons les taux d'erreur dans nos politiques apprises en fonction des actions que nous prenons et des retours que nous recevons. Cela contribue à solidifier la validité de notre approche.

#Élicitation de Préférences à Partir de Trajectoires Simulées

Nous proposons également une stratégie alternative d'élicitation de préférences par le biais de déroulements simulés. Cette méthode vise à recueillir des informations de préférence d'une manière qui maintient l'accent sur les politiques optimales potentielles. En choisissant des politiques exploratoires, nous pouvons maximiser les informations que nous obtenons à partir des requêtes de préférence.

#Résultats Expérimentaux

Nous testons nos méthodes dans différents environnements pour démontrer leur efficacité. Les expériences impliquent divers scénarios, allant de tâches de prise de décision simples à des scénarios plus complexes. Cela nous aide à comprendre comment notre approche se généralise et fonctionne dans diverses situations.

1. MDP Étoile : Cet environnement simple illustre les dynamiques de transition et nous permet de tester l'efficacité de nos stratégies d'élicitation de préférences. Les résultats montrent que les déroulements simulés améliorent considérablement les performances.

2. Qualité du Modèle de Transition vs de Préférence : Nous examinons comment l'exactitude du modèle de transition affecte les performances de notre approche. Un modèle plus précis nécessite généralement moins d'échantillons de préférence pour atteindre le niveau de performance souhaité.

3. Simulation de Gridworld et de Sepsis : Dans ces environnements, nous validons nos découvertes et explorons l'efficacité de nos méthodes dans des scénarios plus complexes. Les résultats confirment les avantages d'utiliser des déroulements simulés pour l'élicitation de préférences dans des contextes sensibles comme la santé.

#Conclusion

Notre travail souligne l'importance d'intégrer les retours humains dans les cadres de RL hors ligne. En abordant les défis d'élicitation de préférences sans interaction directe avec l'environnement, nous présentons deux méthodes efficaces : l'échantillonnage à partir de données hors ligne et la génération de déroulements modèles par le biais de Sim-OPRL.

Ces approches équilibrent prudence et exploration, conduisant à un apprentissage robuste des politiques. Nos garanties théoriques soutiennent leur efficacité en fonction de la couverture des données hors ligne, et les évaluations empiriques démontrent la performance supérieure de Sim-OPRL.

Dans l'ensemble, nos résultats font avancer le RL basé sur les préférences hors ligne et ouvrent des portes pour des applications réelles dans divers domaines, y compris la santé et la robotique, où l'interaction est difficile. Les recherches futures pourraient explorer des mécanismes de retour encore plus riches qui vont au-delà de simples comparaisons, améliorant encore l'apprentissage des modèles dans des environnements de prise de décision complexes.