Améliorer l'apprentissage par renforcement avec des données sous-optimales

Créer des agents d'apprentissage par renforcement (RL) nécessite une planification soignée, surtout quand il s'agit de concevoir une bonne fonction de récompense. Cette fonction de récompense est cruciale car elle guide l'agent dans ses décisions pour réussir une tâche. Cependant, créer cette fonction de récompense peut être difficile et prendre beaucoup de temps.

Une solution à ce problème est d'utiliser des retours humains pour aider l'agent à apprendre. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage par renforcement avec l'humain dans la boucle (HitL). Dans ce cadre, l'agent apprend grâce aux retours fournis par des humains au lieu de se fier uniquement à une fonction de récompense préconçue. Bien que certaines méthodes aient rencontré du succès, elles nécessitent souvent beaucoup d'interactions humaines pour apprendre efficacement les Fonctions de récompense.

Pour rendre le processus de retour plus efficace et réduire le besoin d'une interaction humaine extensive, cet article introduit une nouvelle méthode appelée Pré-entraînement de données sous-optimales (SDP). Cette approche utilise des données où l'agent ne s'est pas bien comporté (données sous-optimales) pour améliorer le processus d'apprentissage. L'objectif est de permettre à l'agent d'apprendre plus avec moins de retours.

Dans le SDP, toutes les données de faible qualité sont étiquetées avec une récompense de zéro, ce qui signifie que l'agent apprend que ces actions moins efficaces ne fournissent pas de récompenses. Cette phase initiale aide l'agent à comprendre que les actions de mauvaise qualité ne devraient pas être prises. L'article démontre à travers diverses expériences que cette méthode peut améliorer la performance des agents HitL RL dans différentes tâches comme la manipulation robotique et le mouvement.

#Contexte

L'objectif principal de l'apprentissage par renforcement est de permettre aux agents d'interagir avec leur environnement et de maximiser les récompenses. Une fonction de récompense bien définie est essentielle pour guider les agents à travers le processus d'apprentissage. Néanmoins, créer ces fonctions peut être pénible et peut mener à des erreurs connues sous le nom de spécification erronée de la récompense. Un exemple notable est lorsque l'agent apprend à gagner un jeu en exploitant des raccourcis non intentionnés au lieu de suivre l'objectif prévu.

Pour relever ce défi, les chercheurs se tournent vers les retours humains, permettant aux gens de fournir des conseils sur ce qui constitue un bon comportement. Cela peut se présenter sous diverses formes, comme des Préférences ou des signaux scalaires, qui aident à construire une fonction de récompense alignée sur les attentes humaines.

Malgré les progrès, de nombreuses méthodes engendrent encore des coûts substantiels en termes de retours humains. Apprendre des fonctions de récompense cohérentes et efficaces peut nécessiter d'innombrables interactions, ce qui compromet l'intention originale d'utiliser les retours humains.

Un remède pratique consiste à utiliser les données existantes provenant de tâches antérieures pour améliorer l'apprentissage dans les tâches actuelles. Lorsqu'il y a beaucoup de données de faible qualité non étiquetées (données sur lesquelles l'agent ne s'est pas bien comporté), une façon d'aborder cela est d'assigner une récompense de zéro pour toutes ces données. Cette méthode a montré des promesses en apprentissage par renforcement hors ligne.

La question principale qui guide cette recherche est de savoir si nous pouvons utiliser les données sous-optimales facilement disponibles pour améliorer l'apprentissage dans les méthodes HitL RL. Pour tester cette idée, l'article présente le SDP, qui utilise de manière optimale ce type de données pour rendre les méthodes HitL RL plus efficaces.

#Pré-entraînement de données sous-optimales (SDP)

Le SDP vise à rendre l'apprentissage par renforcement HitL plus efficace en s'appuyant sur des données de faible qualité. La méthode fonctionne en étiquetant toutes les transitions dans les données disponibles avec une récompense de zéro, en supposant que c'est la récompense la plus basse possible pour la tâche. Les données pré-étiquetées sont ensuite utilisées de deux manières clés.

D'abord, le modèle de récompense de l'agent est entraîné en utilisant ces données pour minimiser l'erreur globale. Cette phase d'entraînement constitue une base pour le modèle de récompense, lui permettant de comprendre que les actions de faible qualité reçoivent une faible récompense.

Ensuite, les données de faible qualité sont utilisées pour remplir la mémoire de l'agent, appelée le tampon de répétition. Cette configuration permet à l'agent d'apprendre à partir d'expériences avant de recevoir le retour humain. Une fois que l'agent interagit avec l'environnement, il génère de nouveaux comportements sur lesquels les humains peuvent ensuite fournir des retours.

L'avantage de cette méthode est qu'elle empêche l'enseignant humain de donner le même retour sur des données de faible qualité déjà connues, ce qui lui permet de se concentrer sur de nouveaux comportements que l'agent développe.

Les expériences réalisées montrent que le SDP peut augmenter considérablement l'efficacité des retours humains tant dans l'apprentissage basé sur des scalaires que sur des préférences. Grâce à des tests réalisés dans des environnements simulés, il est clair que l'utilisation de données sous-optimales issues de tâches peut conduire à de meilleures performances.

#Travaux Connexes

Lorsqu'on discute de l'apprentissage par renforcement HitL, il est important de noter les différentes approches existantes. Une méthode est l'apprentissage par démonstration, où des humains montrent les actions souhaitées. Cette méthode peut fournir des informations riches mais nécessite souvent l'implication d'experts.

Une autre approche implique d'apprendre à partir de retours basés sur des préférences, où un humain compare plusieurs comportements. L'apprentissage par préférence a gagné en popularité car il nécessite généralement moins d'efforts que de fournir des démonstrations directes.

Pour minimiser encore plus l'implication humaine, les chercheurs ont introduit diverses stratégies. Certaines d'entre elles combinent préférences et démonstrations ou utilisent un pré-entraînement non supervisé pour initialiser des politiques. D'autres tirent parti de données étiquetées provenant de différentes tâches grâce à une approche d'apprentissage par méta.

Malgré les avancées dans le RL HitL, il reste un fossé dans la compréhension de la manière d'utiliser efficacement les données de faible qualité pour améliorer l'efficacité des retours. Les tentatives précédentes dans d'autres domaines de l'apprentissage par renforcement essaient souvent d'utiliser des données sous-optimales mais ne se concentrent pas sur leur utilisation dans le contexte des retours humains.

#Apprentissage à partir de Données Sous-Optimales

Le SDP se concentre sur l'utilisation de données sous-optimales pour améliorer le fonctionnement des algorithmes HitL RL. L'idée s'inspire de techniques établies où des données de faible qualité ont été utilisées de diverses manières dans l'apprentissage par renforcement.

Dans l'apprentissage par renforcement traditionnel, des démonstrations sous-optimales ont été utilisées pour lancer l'entraînement des politiques. Dans l'apprentissage par renforcement hors ligne, l'idée d'assigner des valeurs de récompense à des transitions provenant de diverses tâches ou simplement de les étiqueter comme la récompense minimale a également été explorée.

Dans le RL orienté vers les objectifs, il existe une technique appelée Replay d'Expériences en Réflexion, où les tentatives échouées sont recontextualisées comme des réussites par rapport à différents objectifs. Cette idée montre la flexibilité de l'utilisation des données historiques pour former des agents efficacement.

L'apprentissage par renforcement inverse joue également un rôle dans ce concept. Dans l'IRL, des optimisations ont été créées pour gérer à la fois des démonstrations réussies et non réussies. L'approche T-REX implique d'utiliser des démonstrations classées pour apprendre à construire une fonction de récompense.

En résumé, bien qu'il existe plusieurs procédures pour apprendre à partir de données sous-optimales, le SDP applique de manière unique cela pour améliorer la façon dont les agents apprennent grâce aux retours humains, mettant en avant l'importance de cette méthode.

#Apprentissage de Récompense à partir des Retours Humains

Dans ce travail, l'accent est mis sur un paradigme sans récompense. L'objectif est de créer une bonne politique tout en apprenant simultanément une fonction de récompense basée sur les retours humains. Le cadre suivi utilise l'apprentissage supervisé pour développer cette fonction de récompense.

Dans les paramètres basés sur des scalaires et sur des préférences, des segments de données contenant des séquences de trajectoires sont collectés. Dans la méthode d'apprentissage par préférence, deux segments sont comparés, et l'enseignant humain indique lequel est préféré. Cette méthode est populaire car elle nécessite souvent moins d'efforts que les démonstrations.

Dans l'apprentissage basé sur des scalaires, au lieu de comparer, un enseignant attribue un score unique à un segment. Ici, les différences entre les segments ne sont pas explicitement décrites mais sont plutôt déduites par les évaluations numériques.

#Vue d'Ensemble du Processus SDP

Le SDP est divisé en deux phases distinctes : la phase de pré-entraînement du modèle de récompense et la phase de mise à jour de l'agent.

1. Phase de Pré-Entraînement du Modèle de Récompense : Pendant cette phase, des transitions sous-optimales sont collectées et étiquetées avec une récompense de zéro. Ces données étiquetées forment la base de l'entraînement du modèle de récompense. Le modèle apprend que ces transitions correspondent à de faibles récompenses, formant une fondation pour l'apprentissage futur.

2. Phase de Mise à Jour de l'Agent : Dans cette phase, la mémoire de l'agent est initialisée avec les données pseudo-étiquetées. À mesure que l'agent interagit avec l'environnement, il collecte de nouvelles transitions, ce qui aide à affiner son processus d'apprentissage et permet de nouveaux retours humains.

Les deux phases jouent un rôle crucial pour garantir que l'agent apprend efficacement et est prêt à recevoir des retours sans redondance. La conception globale aide à traiter les problèmes potentiels en assurant que l'enseignant se concentre sur des comportements nouveaux plutôt que de revisiter des actions de faible qualité.

#Conception Expérimentale

Pour évaluer en profondeur l'utilisabilité et l'efficacité du SDP, les expériences se sont concentrées sur des approches basées sur des scalaires et sur des préférences. Pour les retours scalaires, le SDP a été combiné avec un algorithme commun et comparé à d'autres références. Cette comparaison visait à évaluer si le SDP pouvait améliorer les méthodes existantes.

Pour l'apprentissage par préférence, plusieurs algorithmes modernes ont été utilisés en combinaison avec le SDP. Cela a aidé à illustrer la polyvalence et la robustesse de l'approche à travers différentes méthodes d'apprentissage.

Tout au long du processus expérimental, les agents ont été évalués en fonction de leurs performances dans des environnements conçus pour la locomotion et la manipulation robotiques. L'objectif était d'évaluer si le SDP pouvait améliorer de manière cohérente l'efficacité de l'apprentissage.

#Résultats

#Expériences de Retours Scalaires

Dans les expériences de retours scalaires, le SDP a montré des améliorations significatives tant dans la performance finale que dans l'efficacité d'apprentissage. Les résultats ont indiqué que le SDP pouvait atteindre des niveaux de performance proches de ceux des agents ayant accès à la véritable fonction de récompense, en utilisant seulement une fraction des retours.

Cette découverte met en avant que le SDP peut accélérer l'apprentissage en utilisant efficacement des données de faible qualité, rendant le processus global plus efficace.

#Expériences de Retours par Préférence

Dans les essais impliquant des retours par préférence, le SDP a également démontré des améliorations substantielles dans les environnements testés. Les résultats ont indiqué que le SDP pouvait améliorer l'expérience d'apprentissage, entraînant des niveaux de performance accrus par rapport aux méthodes de pointe existantes (SOTA).

L'effet global du SDP était évident dans la façon dont il a aidé les agents à s'adapter plus rapidement et efficacement sur la base des retours humains, validant davantage les mérites de l'approche.

#Données Sous-Optimales provenant d'Autres Tâches

Une attention supplémentaire a été portée sur la capacité du SDP à utiliser efficacement des données sous-optimales provenant de différentes tâches, mais liées. Les expériences ont confirmé que même des données sous-optimales provenant d'environnements différents pouvaient encore conduire à des gains de performance.

Cette flexibilité met en avant le potentiel du SDP à se généraliser à travers des tâches connexes, permettant à l'agent d'apprendre et de bénéficier d'un éventail plus large d'expériences.

#Études d'Ablation

Pour obtenir des aperçus plus profonds sur le fonctionnement du SDP, des analyses supplémentaires ont été effectuées sur plusieurs dimensions :

• Contributions des Phases : Tester la signification de chaque phase dans le SDP a révélé que tant la phase de pré-entraînement du modèle de récompense que la phase de mise à jour de l'agent sont cruciales pour atteindre des performances optimales.

• Quantité de Données : Évaluer comment des quantités variées de données sous-optimales ont influencé la performance a indiqué que plus de données de faible qualité entraînaient généralement de meilleurs résultats.

• Montant des Retours : Les expériences ont également illustré comment différents niveaux de retours affectaient la performance de l'agent, avec le SDP dépassant constamment d'autres méthodes.

Ces études ont non seulement affirmé l'efficacité du SDP mais ont également fourni des insights détaillés sur la façon dont la méthode peut être affinée davantage.

#Travaux Futurs

Dans l'avenir, il y a plusieurs avenues intéressantes à explorer. Une direction potentielle est d'examiner d'autres mécanismes pour tirer parti des données de faible qualité. Cela pourrait impliquer de combiner des données sous-optimales avec des connaissances d'experts pour développer des méthodes d'apprentissage encore plus robustes.

Une autre possibilité est d'analyser plus en profondeur comment les données sous-optimales provenant de diverses tâches peuvent être utilisées ensemble pour améliorer le processus d'apprentissage. Ces explorations pourraient mener à de nouvelles découvertes et améliorations de l'efficacité des systèmes d'apprentissage par renforcement.

#Conclusion

Cet article a introduit le SDP, une approche novatrice visant à améliorer l'efficacité des retours pour les algorithmes HitL RL. En étiquetant les données de faible qualité avec une récompense de zéro, la méthode fournit une base qui permet aux agents d'apprendre efficacement avec moins de retours. Les expériences approfondies valident que le SDP peut considérablement augmenter la performance des algorithmes d'apprentissage basés sur des scalaires et sur des préférences.

Dans l'ensemble, cette recherche marque une étape importante dans l'effort de tirer parti des données sous-optimales facilement disponibles dans les contextes d'apprentissage par renforcement. De futures études sur la combinaison de différentes sources de données pourraient débloquer un potentiel encore plus grand pour le développement futur dans ce domaine.