Is Feedback All You Need? Leveraging Natural Language Feedback in Goal-Conditioned Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.04736v1 📥 PDF

作者: Sabrina McCallum, Max Taylor-Davies, Stefano V. Albrecht, Alessandro Suglia

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-07

备注: Accepted at Workshop on Goal-conditioned Reinforcement Learning, NeurIPS 2023

💡 一句话要点

提出基于自然语言反馈的Goal-Conditioned强化学习方法，提升泛化性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 自然语言反馈 Goal-Conditioned学习 泛化能力 Decision Transformer

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在泛化能力上存在不足，难以达到人类水平，需要更丰富的反馈机制。
  2. 论文提出利用自然语言反馈来增强Goal-Conditioned强化学习，提升智能体的泛化性能。
  3. 实验表明，使用自然语言反馈进行训练，即使仅在训练阶段使用，也能显著提高智能体的泛化能力。

📝 摘要（中文）

尽管强化学习（RL）取得了诸多成功，但其泛化能力与人类行为学习相比仍有差距。一种可能的弥合方式是为RL智能体提供更丰富、更类人的自然语言反馈。为了研究这一想法，我们首先扩展了BabyAI环境，使其能够自动生成来自环境动态和目标条件成功的语言反馈。然后，我们修改了Decision Transformer架构，以利用这种额外的信号。我们发现，使用语言反馈代替或补充return-to-go或目标描述进行训练，可以提高智能体的泛化性能，并且即使仅在训练期间可用，智能体也可以从反馈中受益，而无需在推理时使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习智能体泛化能力不足的问题，尤其是在Goal-Conditioned强化学习中。现有方法依赖于稀疏奖励或人工设计的奖励函数，难以提供丰富的指导信息，限制了智能体的学习效率和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用自然语言作为一种更丰富、更易于理解的反馈形式，为智能体提供额外的指导信号。通过将环境动态和目标条件成功转化为自然语言描述，智能体可以更好地理解任务目标和学习策略。

技术框架：论文基于BabyAI环境，并扩展了该环境以自动生成语言反馈。同时，修改了Decision Transformer架构，使其能够接收和利用自然语言反馈。整体流程包括：1) 环境状态转移；2) 根据环境状态和目标生成自然语言反馈；3) Decision Transformer接收状态、目标和语言反馈，并预测动作。

关键创新：论文的关键创新在于将自然语言反馈引入Goal-Conditioned强化学习，并证明了其在提高泛化能力方面的有效性。与传统的奖励函数相比，自然语言反馈提供了更丰富的语义信息，有助于智能体更好地理解任务目标和学习策略。

关键设计：论文使用扩展的BabyAI环境，该环境可以自动生成语言反馈。Decision Transformer架构被修改为可以接收状态、目标和语言反馈作为输入。具体的训练细节（如学习率、batch size等）和网络结构参数（如Transformer的层数、隐藏层大小等）在论文中有详细描述，但具体数值在此处未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用自然语言反馈进行训练可以显著提高智能体的泛化性能。与仅使用return-to-go或目标描述进行训练相比，使用语言反馈可以使智能体在未见过的环境中表现更好。更重要的是，即使仅在训练期间提供语言反馈，智能体也能在推理时受益，这表明智能体能够从语言反馈中学习到通用的策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域，通过提供自然语言反馈，可以帮助智能体更好地理解任务目标，提高学习效率和泛化能力。未来，可以将该方法扩展到更复杂的环境和任务中，实现更智能、更可靠的智能体。

📄 摘要（原文）

Despite numerous successes, the field of reinforcement learning (RL) remains far from matching the impressive generalisation power of human behaviour learning. One possible way to help bridge this gap be to provide RL agents with richer, more human-like feedback expressed in natural language. To investigate this idea, we first extend BabyAI to automatically generate language feedback from the environment dynamics and goal condition success. Then, we modify the Decision Transformer architecture to take advantage of this additional signal. We find that training with language feedback either in place of or in addition to the return-to-go or goal descriptions improves agents' generalisation performance, and that agents can benefit from feedback even when this is only available during training, but not at inference.