Apprendimento per rinforzo sicuro per applicazioni nel mondo reale

La sicurezza è una grande preoccupazione quando si tratta di applicare il reinforcement learning (RL) in situazioni reali. Tradizionalmente, addestriamo gli agenti RL in ambienti controllati e sicuri prima di mandarli a gestire compiti reali dove la sicurezza è fondamentale. Tuttavia, ci sono casi in cui il compito esatto non è noto prima di iniziare, il che porta a sfide nel RL.

Per affrontare questo problema, guardiamo a un metodo chiamato RL senza premi. In questo approccio, gli agenti imparano ad adattarsi rapidamente quando vengono introdotti i premi, senza fare affidamento sul feedback immediato. Ci concentriamo su un approccio vincolato, il che significa che gli agenti imparano a esplorare dando priorità alla sicurezza, anche quando non ricevono segnali di premio. Questo addestramento avviene in uno spazio Sicuro che consente alcune interazioni rischiose, purché monitoriamo la sicurezza.

Quando arriva il momento di rivelare il compito reale, devono essere seguite linee guida rigorose sulla sicurezza. L'agente che è stato addestrato in questo modo può quindi creare una strategia sicura per le azioni. Prendiamo spunto da un'altra area chiamata transfer learning, che aiuta gli agenti a utilizzare le conoscenze di un compito per aiutare in un altro. Nel nostro caso, usiamo un metodo che guida una policy appresa in un ambiente sicuro verso un nuovo compito mentre impara e si adatta.

La necessità di sicurezza è cruciale, specialmente in campi come i veicoli automatizzati o i sistemi di raccomandazione, dove eventuali errori potrebbero causare problemi seri. Discutiamo un tipo di problema noto come Processi decisionali di Markov vincolati (CMDP), che ci aiutano a modellare queste preoccupazioni per la sicurezza. I CMDP ci permettono di separare il costo delle azioni non sicure dai premi per il raggiungimento dei compiti, il che può aiutare a creare ambienti di apprendimento più sicuri.

#La Sfida della Sicurezza nel Reinforcement Learning

Sebbene il RL abbia mostrato promesse significative in molte aree, le preoccupazioni sulla sicurezza ne hanno limitato l'uso più ampio. Gli agenti standard spesso si basano sull'apprendimento per prova ed errore, che è rischioso in situazioni ad alta posta in gioco. Un esempio è un sistema di raccomandazione che dovrebbe evitare di suggerire contenuti dannosi.

Per gestire la sicurezza, i CMDP sono utili poiché delineano vincoli che prevengono azioni non sicure. Questi vincoli sono espressi attraverso un segnale di costo che informa l'agente su quali azioni potrebbero portare a scenari non sicuri. Il costo è distinto dai premi, aiutando l'agente a imparare comportamenti più sicuri nel tempo.

Recenti avanzamenti nel RL sicuro hanno reso possibile apprendere policy sicure nei CMDP. Un metodo chiamato SAC-Lagrangiano combina un popolare algoritmo RL, Soft Actor-Critic (SAC), con tecniche lagrangiane per derivare policy che mantengono la sicurezza durante l'apprendimento off-policy. Tuttavia, questo metodo spesso conferma la sicurezza solo dopo che l'addestramento completo è stato completato, il che potrebbe non essere sicuro durante il processo di apprendimento.

Invece di concentrarsi su ogni singolo passo, può essere utile considerare la sicurezza attraverso interi episodi, consentendo alcune azioni non sicure all'interno di un contesto più ampio. Comprendere la dinamica della sicurezza consente agli agenti di imparare in modo sicuro.

Un metodo per garantire la sicurezza è utilizzare uno scudo che maschera le azioni non sicure o iniziare con una policy sicura che l'agente può migliorare. Tuttavia, questi metodi potrebbero richiedere molte interazioni con l'ambiente prima di trovare policy adeguate. Inoltre, riutilizzare una policy già addestrata potrebbe rivelarsi controproducente poiché gli agenti devono adattarsi a nuove situazioni.

Il nostro obiettivo è trovare modi per completare con successo i compiti rispettando i vincoli di sicurezza.

#Il Nostro Approccio all'Esplorazione Sicura

Abbiamo due osservazioni importanti per guidare il nostro lavoro. Prima di tutto, gli agenti RL di solito apprendono in ambienti controllati prima di essere inviati in ambienti reali. In secondo luogo, gli agenti possono trarre grande vantaggio da consigli di esperti piuttosto che fare affidamento solo sulla loro esplorazione.

Ad esempio, nella guida autonoma, un agente può imparare meglio osservando un guidatore esperto affrontare situazioni rischiose. Questo processo si chiama distillazione della policy. Questo metodo consente agli agenti di apprendere sicurezza e tattiche seguendo una guida.

Successivamente, esaminiamo l'uso del transfer learning, dove la conoscenza di un compito può accelerare l'apprendimento su un altro. L'ambiente controllato funge da compito sorgente, mentre la situazione reale è il compito obiettivo. In questo setup, lo spazio controllato fornisce segnali di sicurezza ma non premi.

L'obiettivo principale diventa evitare violazioni della sicurezza una volta rivelato il compito obiettivo. Il nostro metodo si basa sul trasferire conoscenze da una policy di guida sicura appresa nel compito sorgente per aiutare la policy studente ad adattarsi al compito obiettivo.

#Fasi del Nostro Metodo

Il metodo consiste in tre fasi principali:

1. Addestrare una policy di guida sicura in un ambiente RL vincolato senza premi.
2. Distillare la conoscenza di questa guida in una policy studente progettata specificamente per il compito obiettivo.
3. Creare una policy comportamentale che trova il giusto equilibrio tra esplorazione sicura (usando la guida) e sfruttamento delle conoscenze (usando lo studente).

Durante l'addestramento della policy di guida, l'agente si concentra solo sui costi legati alla sicurezza, ignorando i premi reali del compito obiettivo. In questo modo, la guida può imparare ad agire in modo sicuro indipendentemente dal compito specifico.

Una volta definito il compito obiettivo, la guida può aiutare a raccogliere traiettorie iniziali in modo sicuro, consentendo allo studente di apprendere da queste esperienze. Utilizziamo un approccio di distillazione per focalizzare l'apprendimento dello studente sull'imitazione della guida.

Le nostre contribuzioni includono:

• Presentare il transfer learning nel RL da un punto di vista della sicurezza.
• Proporre l'uso di agenti indipendenti dal compito che migliorano l'apprendimento attraverso l'esplorazione.
• Regolarizzare la policy studente verso la policy guida in base all'attuale sicurezza dello studente.
• Trovare momenti per attingere comportamenti dalla guida o dallo studente per garantire sicurezza.

#Lavori Correlati

L'area del RL sicuro ha molte dimensioni, da strategie di ottimizzazione alternative a esplorazioni sicure basate su informazioni precedenti. Sono state sviluppate varie tecniche per utilizzare la conoscenza di policy pre-addestrate in nuovi compiti.

La maggior parte della ricerca esistente si concentra su scenari più semplici, come impostazioni lineari, mentre il nostro lavoro affronta problemi di RL più complessi. Ci colleghiamo anche all'idea dell'apprendimento curricolare, dove un agente viene prima addestrato per la sicurezza prima di passare a risolvere un compito. Tuttavia, il nostro focus rimane sull'esplorazione sicura e sull'adattabilità della guida.

#Processi Decisionali di Markov Vincolati

Definiamo un CMDP come un quadro per i nostri compiti, composto da:

• Uno spazio di stati,
• Uno spazio di azioni,
• Una funzione di transizione,
• Una funzione di premio,
• Una funzione di costo,
• Una soglia di sicurezza e
• Un fattore di sconto.

Nella configurazione CMDP, un agente interagisce con il sistema senza conoscenza preventiva delle sue transizioni, premi o costi, generando traiettorie attraverso prove ed errori.

L'obiettivo principale consiste nell'apprendere una policy che massimizza i ritorni attesi garantendo che il costo rimanga sotto la soglia di sicurezza. Una policy è classificata come sicura se il suo costo atteso rimane entro i limiti consentiti.

#Massimo Entropia nel Reinforcement Learning

Per aiutare l'esplorazione e migliorare la robustezza del RL, di solito favoriamo policy che forniscono azioni diverse. Questo può essere realizzato includendo un termine nell'obiettivo principale che massimizza l'entropia della policy.

Questo incoraggia l'agente ad adottare azioni stocastiche, promuovendo l'esplorazione. In alternativa, possiamo aggiungere un requisito per un livello minimo di casualità, garantendo che la policy rimanga variegata mentre si avvicina a un comportamento determinato.

Incorporare un termine di entropia consente all'agente di trovare un equilibrio adeguato tra casualità e ottenimento di premi.

#Metriche di Sicurezza nel Transfer Learning

Nel valutare il nostro approccio di safe transfer RL, consideriamo metriche di sicurezza specifiche, come il jump-start di sicurezza, che rappresenta quanto sia vicino un agente che apprende con conoscenze pregresse a raggiungere la sicurezza rispetto a uno che apprende senza tali conoscenze.

Tracciamo anche il tempo necessario per l'agente per raggiungere la sicurezza. Se un agente inizia al di sotto della soglia di sicurezza, possiamo confrontare il suo jump-start di sicurezza rispetto a un agente completamente non addestrato per misurare i miglioramenti.

Il successo del nostro approccio può essere determinato analizzando queste metriche di sicurezza e la performance generale dell'agente durante il processo di apprendimento.

#Impostazione del Problema

Il nostro approccio utilizza un quadro di transfer learning. L'obiettivo è consentire agli agenti RL di trarre vantaggio dalle conoscenze codificate in una policy appresa in un compito quando si affronta un altro. Il compito sorgente non fornisce premi, solo segnali di sicurezza.

Supponiamo che sia i compiti sorgente che quelli obiettivo condividano lo stesso spazio di azioni. Questa base consente all'agente di applicare ciò che ha appreso nel compito sorgente direttamente al compito obiettivo.

#Esplorare con la Guida Sicura

In questo quadro, discutiamo come addestrare la policy di guida sicura. Il primo passo prevede di utilizzare il metodo di esplorazione senza premi per garantire che la guida impari in modo efficace.

Utilizzare premi ausiliari incoraggia l'agente a esplorare nuovi stati senza compromettere la sicurezza. I premi ausiliari si basano sulla distanza coperta nello spazio degli stati mentre l'agente si muove attraverso di esso. In questo modo, la guida impara a coprire più terreno in modo sicuro.

Una volta che la guida è stata addestrata sufficientemente, viene sviluppata una policy studente specificamente per il compito obiettivo, guidata dalla conoscenza della guida sicura.

#Distillazione della Policy

Man mano che gli agenti apprendono nuovi compiti, la generalizzazione diventa una sfida. Invece di costringere la policy di guida a gestire tutte le situazioni, la policy studente è progettata specificamente per il suo compito.

Lo studente può quindi utilizzare la conoscenza della guida per adattare le proprie azioni e decisioni. Utilizzando una tecnica di mappatura, la policy della guida diventa un punto di riferimento per lo studente, assicurando che rimanga sicuro mentre impara.

Durante questa fase di apprendimento, le performance dello studente migliorano man mano che imita i comportamenti più sicuri che la guida espone. Questo processo di imitazione della guida si chiama distillazione della policy.

#Campionamento Composito per un Apprendimento Migliorato

Per garantire la sicurezza durante l'addestramento, utilizziamo una strategia di campionamento composito in cui la policy comportamentale è un mix di ciò che propone la guida e lo studente.

Due strategie principali guidano il campionamento composito; decadimento lineare e controllo-switch. Il metodo di decadimento lineare cambia gradualmente la probabilità di campionamento dalla guida allo studente. Al contrario, il metodo di controllo-switch utilizza la policy studente fino a quando non si verifica un'azione non sicura; quindi, temporaneamente si riporta alla guida per la sicurezza.

Entrambi gli approcci cercano di migliorare il processo di addestramento mantenendo protocolli di sicurezza rigorosi.

#Analisi Empirica del Nostro Approccio

Valutiamo il nostro metodo usando un robot che naviga in una mappa 2D per raggiungere punti target evitando pericoli. Diverse ambientazioni sono progettate con complessità varia per testare l'efficacia della nostra strategia di esplorazione sicura.

L'agente guida raccoglie traiettorie iniziali senza obiettivi e si basa su premi ausiliari per garantire di coprire più terreno. Successivamente, l'agente studente apprende utilizzando i segnali di premio originali dell'ambiente.

Nelle valutazioni, teniamo traccia sia della sicurezza che delle performance delle policy comportamentali e obiettivo per misurare i progressi durante il processo di addestramento.

#Studio di Ablazione dei Componenti Chiave

Per ottenere informazioni sull'efficacia del nostro approccio, svolgiamo uno studio di ablazione. Questo implica testare ciascun componente del nostro algoritmo separatamente per valutarne l'impatto.

1. Investigiamo se i premi ausiliari hanno migliorato le capacità di esplorazione.
2. Esploriamo se una guida più efficace contribuisce a uno studente con prestazioni migliori.
3. Testiamo la forza adattiva della regolarizzazione KL per vedere il suo effetto sulle performance.
4. Infine, valutiamo come il campionamento composito beneficia il processo di apprendimento.

Attraverso queste valutazioni, troviamo che i premi ausiliari migliorano significativamente l'esplorazione, portando a una copertura più ampia degli stati. Una guida più forte si traduce in uno studente che apprende più rapidamente, mentre la regolarizzazione adattiva migliora i tassi di convergenza. Inoltre, il campionamento composito assicura efficacemente la sicurezza e aiuta a trovare policy ottimali.

#Confronto con Altri Metodi

Infine, confrontiamo il nostro metodo con diversi baseline per mettere in evidenza i suoi punti di forza. Consideriamo vari algoritmi di reinforcement learning, inclusi quelli che partono da zero o utilizzano conoscenze pregresse.

La nostra strategia di campionamento composito e la capacità di mantenere la sicurezza durante l'addestramento distinguono il nostro metodo, consentendogli di raggiungere performance ottimali anche in ambienti complessi mantenendo le restrizioni di sicurezza.

#Conclusione

Questo framework affronta efficacemente diverse sfide che si presentano nel reinforcement learning con vincoli di sicurezza. Dimostra come utilizzare una policy di esplorazione sicura durante la raccolta di dati e passare a una policy dedicata al compito obiettivo.

Consentendo agli agenti di attingere conoscenza da una guida, assicuriamo un apprendimento più rapido rispettando i protocolli di sicurezza. Le nostre scoperte mostrano che semplicemente inizializzare un agente con una policy sicura non garantisce efficacia. Invece, una policy dedicata che incorpora indicazioni da una fonte affidabile può migliorare significativamente i risultati dell'apprendimento.

Il metodo proposto è un modo sicuro ed efficiente per addestrare agenti, consentendo loro di adattarsi a una varietà di compiti mentre danno priorità alla sicurezza. Ricerche future potrebbero esplorare diverse strategie per l'esplorazione e meccanismi di recupero per migliorare ulteriormente il processo di apprendimento.