Une nouvelle approche pour apprendre dans des environnements de texte ouverts

Les mondes ouverts sont des environnements spéciaux où il n'y a pas de buts ou de récompenses fixes. Dans ces espaces, un agent, qui ressemble à un programme informatique, doit apprendre à accomplir plein de tâches différentes. Quand une nouvelle tâche arrive, l'agent doit pouvoir utiliser ce qu'il a appris des tâches passées pour s'adapter rapidement à la nouvelle.

Dans cet article, on présente une nouvelle méthode pour aider les agents à apprendre dans ces environnements ouverts. On combine différentes stratégies que l'agent connaît dans un système appelé modèle Mixture-of-Experts (MoE). Ce modèle utilise un mécanisme d'attention, qui aide l'agent à décider sur quelles expériences passées se concentrer quand il aborde une nouvelle tâche. Certaines de ces stratégies sont fixes, c’est-à-dire qu'elles ne changent pas, tandis que d'autres peuvent apprendre et s'adapter. Ça permet à l'agent de répondre plus efficacement aux nouveaux défis.

On se concentre sur un environnement textuel où l'agent doit agir comme différents types de personnages, chacun avec des comportements uniques. Nos expériences montrent que cette approche permet à l'agent de gagner plus de récompenses et de le faire plus efficacement par rapport à d'autres méthodes.

#Comprendre les Environnements Ouverts

Les environnements ouverts n'ont pas de buts préétablis. Au lieu de ça, les agents dans ces espaces peuvent entreprendre différentes tâches et poursuivre divers objectifs selon ce qui est nécessaire. Ça crée un défi pour l'agent, qui doit apprendre à gérer de nombreuses tâches efficacement.

Face à un nouveau défi, l'agent peut s'appuyer sur son expérience des tâches précédentes pour accélérer son processus d'apprentissage. Cette capacité à transférer des connaissances d'anciennes tâches vers de nouvelles est cruciale pour réussir dans des environnements ouverts.

#Modèle Mixture-of-Experts

Dans notre modèle MoE, l'agent a accès à plusieurs politiques, chacune conçue pour des tâches spécifiques. Ces politiques, ou stratégies, peuvent être mélangées en utilisant des Mécanismes d'attention. Le mécanisme d'attention aide l'agent à déterminer quelle politique utiliser selon la situation actuelle. En rassemblant des connaissances de différents experts, l'agent peut apprendre de nouvelles tâches rapidement, surtout quand la nouvelle tâche a des similitudes avec celles qu'il connaît déjà.

Pour tester notre approche, on a créé un environnement textuel ouvert inspiré des jeux de rôle comme Donjons & Dragons. Dans ce cadre, l'agent prend différents rôles de personnage et doit apprendre les comportements associés à chaque rôle de manière dynamique.

#Le Défi du Transfert de tâches

Le transfert de tâches est le processus d'application des connaissances et compétences acquises d'une tâche à de nouvelles tâches. Dans des environnements ouverts, où l'agent n'a pas de chemins clairs, ce transfert est essentiel. Par exemple, si un agent a appris à se comporter comme un voleur, il devrait pouvoir adapter certaines de ces compétences quand il assume le rôle d'un chasseur.

Différents rôles de personnages viennent avec des attentes et des comportements uniques. Par exemple, un chasseur pourrait se concentrer sur le combat, tandis qu'un voleur pourrait privilégier la discrétion. En utilisant des politiques de divers rôles, notre modèle MoE aide l'agent à s'adapter plus efficacement aux nouveaux défis.

#Environnements Textuels

Les environnements textuels que l'on étudie sont là où les agents reçoivent des descriptions écrites de leur environnement. Les actions qu'ils prennent sont aussi exprimées par écrit. Ce format crée certains défis :

1. Visibilité Limitée : Les agents ne peuvent voir qu'une petite partie de leur environnement à la fois.
2. Choix d'Actions Élargis : Les agents peuvent effectuer une large gamme d'actions, ce qui peut compliquer la prise de décision. Par exemple, un jeu comme Zork permet des commandes de diverses longueurs et a un grand vocabulaire.
3. Connaissance du Sens Commun : Les agents doivent souvent appliquer le bon sens ou des tropes familiers pour réussir. Les actions qui ont du sens dans la vie réelle fonctionnent généralement aussi dans ces jeux.
4. Puzzles Complexes : Contrairement à de nombreux jeux vidéo, les aventures textuelles impliquent souvent de résoudre des énigmes complexes nécessitant une compréhension des causes et des effets sur le long terme.

#Donjons & Dragons comme Inspiration

Les jeux de rôle sur table comme Donjons & Dragons servent de modèles pour notre travail parce qu'ils permettent aux joueurs d'aller où ils veulent et de faire ce qu'ils souhaitent sans mission fixe. Les joueurs ont généralement des rôles qui définissent leurs comportements, alors les attentes autour de ces rôles peuvent guider la prise de décision.

Dans notre approche, on considère la tâche de jouer un rôle comme une opportunité d'apprentissage. Par exemple, si un personnage est un voleur, il doit apprendre à naviguer dans les villes différemment comparé à un chasseur. Cela permet à l'agent d'adapter des connaissances d'un rôle à un autre efficacement.

#Mise en Place de l'Expérience

Pour tester notre modèle MoE, on a créé un environnement textuel avec des rôles de personnages qui viennent avec des comportements et des actions spécifiques. L'environnement se compose de divers personnages non-joueurs, objets et lieux. L'agent peut choisir de jouer différents rôles, chaque rôle offrant des activités uniques.

On a conçu nos expériences pour mesurer l'efficacité de l'agent MoE par rapport à d'autres méthodes. On a mis en place un agent de base qui s'entraîne depuis zéro sur une nouvelle tâche et un autre qui ajuste des bases de connaissances existantes pour de nouveaux défis.

#Métriques de Performance

Pour évaluer l'agent MoE, on a regardé deux facteurs principaux : l'efficacité d'échantillonnage et le score total. L'efficacité d'échantillonnage fait référence à la vitesse à laquelle l'agent gagne des récompenses, tandis que le score total mesure la performance globale dans l'environnement. Nos résultats ont montré que l'agent MoE surpasse d'autres modèles dans les deux domaines.

#Résultats et Découvertes

Dans nos expériences, l'agent MoE a montré une performance supérieure, surtout dans des situations où la nouvelle tâche avait des éléments liés aux expériences précédentes. L'agent a non seulement appris plus rapidement mais a aussi découvert des récompenses plus efficacement que d'autres modèles.

On a entraîné l'agent MoE sur différents rôles cibles, qui variaient selon leurs exigences. Nos découvertes ont montré que l'agent pouvait s'adapter efficacement à des rôles mélangés qui combinaient des aspects de politiques existantes.

#Composition des Experts

Un aspect clé de notre recherche était de comprendre comment la composition des experts affectait la performance. On a examiné des scénarios où on a augmenté le nombre d'experts non pertinents pour voir comment cela influençait l'apprentissage de l'agent MoE.

Nos découvertes ont révélé que l'agent MoE restait robuste, même face à des informations non pertinentes. Cependant, trop d'experts non pertinents pouvaient ralentir le processus d'apprentissage, car le mécanisme d'attention prenait du temps pour distinguer les informations utiles du bruit.

#Tests Adversariaux

On a mené des tests pour évaluer comment l'agent MoE se comporterait dans des situations difficiles. Par exemple, on a simulé des scénarios où l'agent n'avait accès qu'à des experts non pertinents, simulant un environnement adversarial. Ces tests ont montré que sans connaissances pertinentes, l'agent avait beaucoup de mal, un peu comme s'il commençait de zéro.

Ces résultats soulignent l'importance d'avoir un ensemble d'experts bien entraînés et pertinents pour guider le processus d'apprentissage de l'agent de manière plus efficace.

#Conclusion

Dans cet article, on a introduit une nouvelle méthode pour transférer des connaissances dans des environnements textuels ouverts. Notre approche MoE permet à l'agent de tirer parti de diverses stratégies congelées tout en intégrant un composant d'apprentissage flexible pour gérer de nouvelles tâches. En combinant l'expertise et en s'adaptant à de nouveaux défis, notre modèle surpasse les méthodes traditionnelles en efficacité et en efficacité.

Cette recherche ouvre la voie à de meilleurs agents capables d'apprendre et de s'adapter dans des environnements complexes, offrant des possibilités excitantes pour les développements futurs en intelligence artificielle et en jeux.