Conectando Aprendizado por Reforço Offline e Feedback de Preferência

A aplicação do aprendizado por reforço (RL) em tarefas do mundo real é frequentemente difícil devido à falta de interação com ambientes e ao desafio de criar Funções de Recompensa. O RL Offline ajuda usando dados existentes de interações passadas, em vez de precisar de interação em tempo real. No entanto, o RL offline geralmente requer uma função de recompensa clara, que pode ser difícil de definir.

Por outro lado, o RL baseado em preferências aprende com preferências em vez de ter acesso direto a uma função de recompensa. Este método frequentemente precisa interagir com o ambiente para coletar feedback. Nosso objetivo é conectar essas duas abordagens, encontrando maneiras de obter feedback de preferência de forma eficiente, sem precisar interagir com o ambiente.

Introduzimos o Sim-OPRL, um novo algoritmo de RL baseado em preferências offline que usa um ambiente simulado para coletar feedback de preferência a partir de dados passados. Nossa abordagem combina insights do RL offline e do RL baseado em preferências, usando um método cauteloso para dados que não estão bem representados e um método mais otimista para coletar preferências úteis relacionadas à melhor política.

Também fornecemos evidências teóricas que mostram quão eficiente nosso método é, dependendo de quão bem os dados passados cobrem as melhores ações possíveis. Por fim, demonstramos que o Sim-OPRL tem um bom desempenho em diferentes ambientes de teste.

#Desafios no Aprendizado por Reforço

Embora os métodos de aprendizado por reforço tenham mostrado grande sucesso em várias tarefas, eles ainda enfrentam limitações significativas quando aplicados em situações reais. Um dos principais problemas é a necessidade de interações diretas com o ambiente para aprender de forma eficaz, o que pode ser impraticável ou perigoso. Por exemplo, na saúde, tomar decisões sobre o cuidado dos pacientes muitas vezes envolve altos riscos, onde erros podem levar a danos sérios ou até mesmo à morte.

Nesses casos, os métodos tradicionais de RL podem não ser apropriados, pois exigem ampla tentativa e erro. O RL offline oferece uma opção mais segura, permitindo que os modelos aprendam com dados existentes sem necessitar de interação direta. No entanto, o RL offline requer uma função de recompensa clara para avaliar a qualidade das ações realizadas, o que pode ser difícil de especificar.

O RL baseado em preferências fornece outra maneira de coletar insights sem precisar de uma função de recompensa completa. Em vez de medir ações com base em pontuações específicas, essa abordagem se baseia em feedback de comparações entre diferentes ações ou resultados. Isso pode ser mais fácil para as pessoas fornecerem, especialmente em situações complexas, como a saúde, onde especialistas podem indicar preferências entre diferentes opções de tratamento.

No entanto, a maioria dos métodos existentes para adquirir esses dados de preferência requer interações com o ambiente, tornando-os inadequados para configurações offline. O desafio está em abordar juntos tanto a falta de interação quanto a dificuldade de aprendizado de recompensa.

#Abordando a Elicitação de Preferências no RL Offline

Neste trabalho, nos concentramos em como coletar preferências de forma eficiente para o aprendizado por reforço offline. Nossa principal questão é: que ações devemos amostrar para minimizar o número de consultas humanas necessárias para identificar a melhor política offline?

Essa pergunta combina duas tarefas separadas: aprender com dados existentes e buscar ativamente feedback, que exigem abordagens diferentes. A maioria dos esforços anteriores nesta área sugeriu obter feedback diretamente de amostras já presentes nos dados offline, mas propomos um método mais eficaz. Nossa abordagem envolve obter feedback sobre ações simuladas produzidas por um modelo de ambiente aprendido.

O Sim-OPRL visa equilibrar cautela e exploração, sendo cuidadoso ao lidar com estados que não estão bem representados nos dados anteriores, enquanto busca preferências úteis sobre a melhor política. Validamos a eficiência de nosso método por meio de análises teóricas e testes práticos, mostrando que o Sim-OPRL consistentemente supera métodos anteriores em vários ambientes.

#Contribuições do Nosso Trabalho

1. Introduzimos um novo cenário de problema para a elicitação de preferências no aprendizado por reforço offline, onde podemos combinar dados anteriores com Feedback de Preferências. Isso é crucial em situações onde a interação direta é insegura ou impraticável.

2. Propomos um algoritmo de RL baseado em preferências offline que permanece flexível, capaz de recuperar Políticas robustas a partir de dados offline e feedback de preferências.

3. Fornecemos garantias teóricas sobre quão efetivamente podemos coletar preferências de amostras no banco de dados offline, complementando trabalhos anteriores na área.

4. Apresentamos um novo algoritmo para a elicitação de preferências com base em ações simuladas em um modelo aprendido do ambiente.

5. Demonstramos tanto as fundações teóricas quanto a eficácia empírica de nossos métodos em diferentes ambientes de tomada de decisão.

#Trabalho Relacionado

Nosso trabalho se baseia em duas áreas principais: RL Offline e RL Baseado em Preferências. Compreender como essas áreas se relacionam entre si é essencial para entender nossa abordagem.

#Aprendizado por Reforço Offline

O RL offline ganhou popularidade porque permite que os agentes aprendam sem precisar de interação em tempo real, tornando-o aplicável em cenários do mundo real. No entanto, o RL offline também tem limitações, pois pode ser tendencioso se os dados existentes não cobrem todas as situações possíveis. Como resultado, os algoritmos de RL offline frequentemente adotam uma postura cautelosa, o que pode limitar sua eficácia.

As técnicas baseadas em modelos no RL offline mostram promessas, já que permitem uma utilização mais eficiente dos dados por meio da criação de modelos do ambiente. Nosso trabalho se concentra em situações onde a função de recompensa não está disponível e deve ser estimada por meio de feedback de preferências.

#Aprendizado por Reforço Baseado em Preferências

No RL baseado em preferências, o objetivo é aprender um modelo de recompensa coletando feedback de comparações entre várias ações ou resultados. Existem várias estratégias para elicitar essas preferências, muitas vezes dependendo de ter conhecimento preciso do ambiente ou ser capaz de interagir com ele.

#RL Baseado em Preferências Offline

A meta aqui é desenvolver algoritmos que funcionem apenas com dados offline, particularmente em situações onde coletar feedback em tempo real é desafiador. Embora alguns pesquisadores tenham destacado a importância de abordagens cautelosas no RL baseado em preferências offline, essa área permanece em grande parte inexplorada. É aqui que nosso trabalho contribui, oferecendo métodos para adquirir ativamente feedback que não dependem da interação com o ambiente, enquanto também considera os dados que já temos.

#Processo de Decisão de Markov

Para explicar nossa abordagem, consideramos um Processo de Decisão de Markov (MDP), que descreve como um agente interage com seu ambiente. Um MDP é caracterizado por seu espaço de estados (todas as situações possíveis), espaço de ações (todas as ações possíveis), função de transição (descrevendo como as ações mudam os estados) e uma função de recompensa.

Modelamos o comportamento de um agente por meio de políticas, que definem a probabilidade de realizar ações específicas em estados dados. O objetivo é determinar as melhores ações que gerem as maiores recompensas totais ao longo do tempo.

#Aprendizado por Reforço Baseado em Preferências

Em vez de receber recompensas numéricas para cada ação, coletamos feedback de preferência sobre pares de trajetórias. Os dados que coletamos ajudam a informar o modelo de recompensa e a dinâmica do sistema envolvidos.

#Elicitação de Preferências Offline

Em nosso trabalho, assumimos o acesso a um conjunto de dados contendo trajetórias (caminhos percorridos por um agente através do espaço de estados) geradas por uma política conhecida. Nossa abordagem não permite acesso direto ao ambiente para observar o que acontece sob diferentes ações. Em vez disso, nos baseamos em feedback de preferência de especialistas que podem comparar diferentes ações.

#Objetivo

Dado apenas o conjunto de dados offline, nosso objetivo é encontrar uma política que minimize a subotimalidade no ambiente real, enquanto exige o menor número possível de consultas de preferência. Queremos construir um sistema que possa aprender de forma eficiente a partir de dados e feedback existentes para desenvolver melhores políticas.

#Classes de Função

Utilizamos aproximação de função geral para estimar a recompensa e as transições envolvidas. Isso envolve definir classes de funções que representam possíveis transições e recompensas. Nossa análise teórica está enraizada em suposições comuns no RL baseado em preferências, focando principalmente na qualidade de aprendizado da função de recompensa.

#RL Baseado em Preferências Offline e Estratégias de Elicitação

Os componentes de nossa abordagem incluem:

#Aprendizado de Modelo

Aproveitamos os dados existentes para criar um modelo do ambiente. Isso envolve estimar a dinâmica de transição e a incerteza associada a elas. Isso é crítico para nosso método, pois nos permite gerar trajetórias potenciais para feedback de preferência sem precisar interagir diretamente com o ambiente.

#Elicitação Iterativa de Preferências e Aprendizado de Recompensas

Nossa abordagem envolve duas etapas principais: aprender sobre a dinâmica de transição e coletar feedback sobre recompensas. Ao combinar esses dois processos, podemos estimar de maneira eficiente a função de recompensa e o modelo de transição a partir dos dados de preferência coletados.

#Otimização de Política Pessimista

Em última análise, nosso objetivo é produzir uma política que não apenas maximize recompensas com base em nossos modelos, mas também seja robusta contra possíveis erros nas estimativas do modelo. Isso nos proporciona uma política mais confiável que pode ter um bom desempenho mesmo quando os modelos não são perfeitos.

#Elicitação de Preferências de Trajetórias Offline

Um método para coletar preferências é amostrar diretamente do conjunto de dados offline. No entanto, nossa abordagem se estende a isso criando ações simuladas para obter feedback mais informativo. Argumentamos que amostrar a partir de rollouts simulados pode trazer um aprendizado de política melhor do que se basear exclusivamente em interações passadas.

#Garantias Teóricas

Fornecemos evidências teóricas sobre como nossos métodos se desempenham. Especificamente, desmembramos as taxas de erro em nossas políticas aprendidas com base nas ações que tomamos e no feedback que recebemos. Isso ajuda a solidificar a validade de nossa abordagem.

#Elicitação de Preferências de Trajetórias Simuladas

Também oferecemos uma estratégia alternativa de elicitação de preferências por meio de rollouts simulados. Este método visa coletar informações de preferência de uma maneira que mantenha o foco nas políticas potenciais ótimas. Ao escolher políticas exploratórias, podemos maximizar a informação que obtemos de consultas de preferência.

#Resultados Experimentais

Testamos nossos métodos em diferentes ambientes para mostrar sua eficácia. Os experimentos envolvem várias configurações, desde tarefas de tomada de decisão mais simples até cenários mais complexos. Isso nos ajuda a entender quão bem nossa abordagem generaliza e se desempenha em várias situações.

1. MDP Estrela: Este ambiente simples ilustra as dinâmicas de transição e nos permite testar quão efetivas são nossas estratégias de elicitação de preferências. Os resultados demonstram que rollouts simulados melhoram significativamente o desempenho.

2. Qualidade do Modelo de Transição vs. Preferência: Examinamos como a precisão do modelo de transição afeta o desempenho de nossa abordagem. Um modelo mais preciso geralmente requer menos amostras de preferência para alcançar o nível desejado de desempenho.

3. Simulação de Gridworld e Sepse: Nestes ambientes, validamos nossas descobertas e exploramos a eficiência de nossos métodos em cenários mais complexos. Os resultados confirmam as vantagens de usar rollouts simulados para a elicitação de preferências em configurações sensíveis, como a saúde.

#Conclusão

Nossa pesquisa destaca a importância de integrar o feedback humano em estruturas de RL offline. Ao abordar os desafios da elicitação de preferências sem interação direta com o ambiente, apresentamos dois métodos eficazes: amostragem de dados offline e geração de rollouts de modelo por meio do Sim-OPRL.

Essas abordagens equilibram cautela e exploração, levando a um aprendizado de política robusto. Nossas garantias teóricas apoiam sua eficiência com base na cobertura de dados offline, e avaliações empíricas demonstram o desempenho superior do Sim-OPRL.

No geral, nossas descobertas avançam o RL baseado em preferências offline e abrem portas para aplicações no mundo real em vários campos, incluindo saúde e robótica, onde a interação é difícil. Pesquisas futuras poderiam explorar mecanismos de feedback ainda mais ricos que vão além de comparações simples, aprimorando ainda mais o aprendizado de modelos em ambientes complexos de tomada de decisão.