Building Minimal and Reusable Causal State Abstractions for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2401.12497v1 📥 PDF

作者: Zizhao Wang, Caroline Wang, Xuesu Xiao, Yuke Zhu, Peter Stone

分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-01-23

备注: Accepted at AAAI24

期刊: Proceedings of the Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024), Article 1759, Pages 15778 - 15786

DOI: 10.1609/aaai.v38i14.29507

💡 一句话要点

提出因果双重模拟建模以优化强化学习中的状态抽象

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 因果建模 强化学习 状态抽象 样本效率 动态模型 任务学习 隐式建模

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在样本效率和任务推广能力上存在不足，难以在复杂环境中快速学习。
  2. 本文提出的因果双重模拟建模（CBM）通过学习因果关系来生成任务特定的状态抽象，从而提高学习效率。
  3. 实验结果表明，CBM的隐式动态模型在识别因果关系和状态抽象方面优于显式模型，且在样本效率上显著提升。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）算法的两个重要目标是从相对较少的经验中学习和学习能够推广到多种问题规格的策略。在因子状态空间中，学习状态抽象是一种实现这两个目标的方法。本文提出了因果双重模拟建模（CBM），该方法学习每个任务的动态和奖励函数中的因果关系，以推导出最小的任务特定抽象。CBM利用并改进隐式建模，训练出高保真度的因果动态模型，可在同一环境中重复使用。实验证明，CBM学习的隐式动态模型比显式模型更准确地识别潜在的因果关系和状态抽象，并且所得到的状态抽象使任务学习者在样本效率上接近于最优水平，并在所有任务上超越基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中状态抽象的有效性问题，现有方法往往无法充分利用因果关系，导致学习效率低下。

核心思路：CBM通过学习任务的因果动态和奖励函数，生成最小的任务特定状态抽象，从而提高样本效率和推广能力。

技术框架：CBM的整体架构包括因果关系学习模块、隐式动态模型训练模块和状态抽象生成模块，各模块协同工作以实现高效学习。

关键创新：CBM的主要创新在于其因果双重模拟建模方法，能够更准确地捕捉因果关系，相较于传统显式模型具有更高的准确性和重用性。

关键设计：在模型训练中，CBM采用了特定的损失函数以优化因果关系的学习，并通过网络结构设计确保隐式动态模型的高保真度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CBM学习的隐式动态模型在识别因果关系和状态抽象方面的准确性显著高于显式模型，且在所有任务上，样本效率接近最优，超越了所有基线方法，展示了其强大的实用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏AI等需要高效学习和决策的场景。通过优化状态抽象，CBM能够在复杂环境中快速适应和学习，从而提高智能体的表现和效率。未来，该方法可能会推动更广泛的强化学习应用，尤其是在动态和不确定环境中。

📄 摘要（原文）

Two desiderata of reinforcement learning (RL) algorithms are the ability to learn from relatively little experience and the ability to learn policies that generalize to a range of problem specifications. In factored state spaces, one approach towards achieving both goals is to learn state abstractions, which only keep the necessary variables for learning the tasks at hand. This paper introduces Causal Bisimulation Modeling (CBM), a method that learns the causal relationships in the dynamics and reward functions for each task to derive a minimal, task-specific abstraction. CBM leverages and improves implicit modeling to train a high-fidelity causal dynamics model that can be reused for all tasks in the same environment. Empirical validation on manipulation environments and Deepmind Control Suite reveals that CBM's learned implicit dynamics models identify the underlying causal relationships and state abstractions more accurately than explicit ones. Furthermore, the derived state abstractions allow a task learner to achieve near-oracle levels of sample efficiency and outperform baselines on all tasks.