Equilibrando Segurança e Performance em Aprendizado por Reforço
Um novo esquema integra segurança e robustez em agentes de aprendizado por reforço.
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Índice
Aprendizado por reforço (RL) é um tipo de aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões recebendo recompensas ou punições baseadas nas suas ações. Embora o RL tenha mostrado grande potencial em várias áreas, como jogos e robótica, aplicar esses métodos em situações do mundo real pode ser complicado. Existem dois desafios principais: garantir que os agentes de RL sigam regras de segurança e fazer com que eles sejam resilientes a distúrbios inesperados.
O que é Aprendizado por Reforço Seguro?
Aprendizado por reforço seguro foca em ensinar os agentes a seguir regras de segurança rigorosas enquanto tentam maximizar as recompensas. Essas regras de segurança podem envolver evitar ações perigosas ou garantir que os sistemas operem dentro de limites seguros. Existem diferentes maneiras de abordar a segurança no RL. Uma delas é olhar para a segurança ao longo de longas sequências de ações (segurança de trajetória), enquanto outra é garantir segurança em cada ação tomada (segurança passo a passo).
Na segurança de trajetória, o objetivo é maximizar as recompensas totais mantendo o custo esperado das ações abaixo de um certo nível. Alguns pesquisadores usaram técnicas matemáticas para combinar recompensas e custos na tomada de decisão.
A segurança passo a passo, por outro lado, garante que cada ação que o agente toma preserve a segurança. Essa abordagem envolve uma compreensão mais rigorosa do que significa estar seguro em cada passo, muitas vezes dependendo de conceitos da teoria do controle.
Apesar do trabalho em RL seguro, muitos métodos costumam ignorar distúrbios externos como ruído ou mudanças inesperadas no ambiente, o que pode afetar seriamente a segurança.
Entendendo o Aprendizado por Reforço Robusto
Aprendizado por reforço robusto é outra ramificação que foca em tornar os agentes estáveis contra incertezas. Isso significa que mesmo se algo inesperado acontecer - como mudanças no sistema ou ruídos no ambiente - o agente ainda deve performar bem.
No RL robusto, os agentes aprendem a lidar com distúrbios sendo treinados contra situações adversarias potenciais, onde interrupções podem ocorrer. Isso envolve um modelo de dois jogadores onde um jogador tenta maximizar recompensas enquanto o outro tenta minimizá-las.
O Desafio de Unir Segurança e Robustez
Enquanto o RL seguro e o RL robusto mostraram sucesso individualmente, eles geralmente não se dão bem juntos. Métodos de RL seguro podem não lidar bem com distúrbios externos, enquanto métodos de RL robusto muitas vezes não priorizam a segurança. A principal questão é como criar uma abordagem única que combine efetivamente segurança e robustez.
A dificuldade está em lidar com duas questões conectadas: viabilidade (se uma ação segura pode ser tomada) e optimalidade (maximizando recompensas). Para qualquer política ser eficaz, ela precisa primeiro garantir que opera dentro de uma faixa segura antes de poder visar recompensas máximas. Isso é desafiador porque identificar a faixa segura muitas vezes depende de saber a melhor maneira de agir em situações incertas.
Uma Nova Estrutura
Para enfrentar esses desafios, foi proposta uma nova estrutura que combina RL seguro e robusto. Essa estrutura se baseia na ideia de jogos de Markov de soma zero com restrições de dois jogadores, o que significa que ela olha para tanto recompensas quanto restrições de segurança de forma sistemática.
Nesta estrutura, o agente deve equilibrar entre dois objetivos: maximizar recompensas quando ações seguras estão disponíveis e minimizar violações de segurança quando a segurança não pode ser garantida. Isso envolve duas políticas importantes - a política de tarefa, que busca maximizar recompensas, e a Política de Segurança, que garante que ações seguras estão sendo tomadas.
O Papel da Iteração de Política Dual
Para resolver o problema conjunto de segurança e desempenho, foi proposta um método chamado iteração de política dual. Esse método envolve alternar entre otimizar a política de tarefa e a política de segurança. O objetivo é garantir que ambas as políticas melhorem simultaneamente.
A política de segurança determina o conjunto de ações seguras que o agente pode tomar, enquanto a política de tarefa tenta maximizar recompensas dentro desse conjunto seguro. Ao iterar entre as duas, o algoritmo pode convergir para políticas ótimas que lidam com segurança e desempenho sob várias condições.
Redes Adversariais
Para tornar o algoritmo prático, introduziram-se redes adversariais. Essas redes ajudam a reforçar o treinamento do agente contra potenciais distúrbios. Uma rede foca em garantir a segurança enquanto a outra foca em manter o desempenho. Essa abordagem permite que o agente aprenda uma política que continua eficaz, mesmo quando enfrenta desafios.
Testando a Estrutura
A estrutura proposta e seus algoritmos foram testados em várias tarefas de referência, incluindo cenários clássicos de controle, como equilibrar um poste em um carrinho, dirigir um carro de corrida em uma pista e mover um robô bípedo o mais longe possível.
Tarefas Descritas
CartPole: Nesta tarefa, o objetivo é equilibrar um poste em um carrinho em movimento. O agente deve empurrar o carrinho na direção certa para manter o poste em pé enquanto tenta alcançar uma posição-alvo.
RacingCar: Aqui, o agente deve dirigir um carro ao redor de uma pista enquanto permanece dentro de limites específicos. Ficar dentro da pista é crucial para evitar colisões e punições.
Walker2D: Esta tarefa envolve controlar um robô de duas pernas para se mover o mais longe possível com o mínimo de esforço enquanto garante que não caia ou quebre regras de segurança.
Métricas de Avaliação
Duas métricas principais foram usadas para avaliar o desempenho dos algoritmos:
Retorno de Episódio: Essa métrica mede a eficácia geral do agente em completar tarefas e alcançar objetivos.
Violação de Restrição de Episódio: Essa métrica avalia quão bem o agente pode manter regras de segurança durante sua operação.
As avaliações foram realizadas sob diferentes condições, incluindo cenários sem distúrbios externos e aqueles onde o agente foi desafiado por ações adversariais projetadas para testar sua segurança e robustez.
Resultados
Os algoritmos foram comparados com várias referências, cada uma empregando diferentes estratégias para segurança e desempenho. Alguns algoritmos foram projetados para incentivar comportamentos seguros, enquanto outros tinham como objetivo principal maximizar recompensas.
Os resultados mostraram que o método proposto manteve a segurança em vários cenários. Em contraste, outros algoritmos lutaram para alcançar tanto segurança quanto desempenho, especialmente quando enfrentaram adversários. O algoritmo de ator-crítico duplamente robusto (DRAC) levou a um alto desempenho e segurança persistente, superando todos os métodos de referência de forma significativa.
Conclusão
A necessidade de segurança no aprendizado por reforço é crucial, especialmente em aplicações do mundo real, onde as consequências de ações inseguras podem ser severas. A combinação de segurança e desempenho por meio da estrutura unificada proposta oferece uma maneira estruturada de enfrentar os desafios enfrentados por agentes de RL.
Aproveitando a iteração de política dual e redes adversariais, essa nova abordagem permite que os agentes aprendam políticas eficazes que priorizam tanto segurança quanto desempenho ideal. Pesquisas futuras poderiam expandir essa estrutura para abordar ambientes mais complexos e aprimorar ainda mais a segurança e robustez dos agentes de RL.
Título: Safe Reinforcement Learning with Dual Robustness
Resumo: Reinforcement learning (RL) agents are vulnerable to adversarial disturbances, which can deteriorate task performance or compromise safety specifications. Existing methods either address safety requirements under the assumption of no adversary (e.g., safe RL) or only focus on robustness against performance adversaries (e.g., robust RL). Learning one policy that is both safe and robust remains a challenging open problem. The difficulty is how to tackle two intertwined aspects in the worst cases: feasibility and optimality. Optimality is only valid inside a feasible region, while identification of maximal feasible region must rely on learning the optimal policy. To address this issue, we propose a systematic framework to unify safe RL and robust RL, including problem formulation, iteration scheme, convergence analysis and practical algorithm design. This unification is built upon constrained two-player zero-sum Markov games. A dual policy iteration scheme is proposed, which simultaneously optimizes a task policy and a safety policy. The convergence of this iteration scheme is proved. Furthermore, we design a deep RL algorithm for practical implementation, called dually robust actor-critic (DRAC). The evaluations with safety-critical benchmarks demonstrate that DRAC achieves high performance and persistent safety under all scenarios (no adversary, safety adversary, performance adversary), outperforming all baselines significantly.
Autores: Zeyang Li, Chuxiong Hu, Yunan Wang, Yujie Yang, Shengbo Eben Li
Última atualização: 2023-09-13 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.06835
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.06835
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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