Promptable Behaviors: Personalizing Multi-Objective Rewards from Human Preferences
作者: Minyoung Hwang, Luca Weihs, Chanwoo Park, Kimin Lee, Aniruddha Kembhavi, Kiana Ehsani
分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2023-12-14
💡 一句话要点
Promptable Behaviors：通过人类偏好个性化多目标奖励，实现可定制机器人行为
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 多目标强化学习 人机交互 机器人行为定制 偏好学习
📋 核心要点
- 现有具身智能研究较少关注如何定制机器人行为以适应不同人类偏好，这是一个挑战。
- Promptable Behaviors框架利用多目标强化学习训练适应多种偏好的策略，并通过不同交互方式推断人类偏好。
- 在ProcTHOR和RoboTHOR实验中，该方法展示了根据人类偏好调整机器人导航行为的能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了Promptable Behaviors框架，旨在高效地为机器人代理个性化定制行为，使其适应复杂环境中多样化的人类偏好。该框架利用多目标强化学习训练单个策略，使其能够适应广泛的偏好范围。论文引入了三种不同的方法，通过不同类型的交互来推断人类偏好：(1) 人类演示，(2) 轨迹比较的偏好反馈，以及 (3) 语言指令。在ProcTHOR和RoboTHOR中的个性化目标导航和逃逸导航任务中评估了所提出的方法，结果表明该方法能够根据人类偏好提示代理行为，以满足各种场景的需求。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人行为定制方法难以有效适应不同人类的个性化偏好，尤其是在复杂环境中。痛点在于如何从有限的人类交互中准确推断出用户的真实偏好，并将其转化为机器人可执行的行为策略。
核心思路：核心在于利用多目标强化学习训练一个通用的策略，该策略能够同时优化多个目标。然后，通过不同形式的人类反馈（演示、偏好比较、语言指令）来推断人类对不同目标的偏好权重，从而定制机器人的行为。这样设计的原因是，多目标策略具有更强的泛化能力，能够适应不同的偏好组合。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 多目标强化学习训练模块：使用多目标强化学习算法（具体算法未知）训练一个能够同时优化多个目标的策略。2) 人类偏好推断模块：根据不同类型的交互（演示、偏好比较、语言指令）推断人类对不同目标的偏好权重。3) 策略执行模块：根据推断出的偏好权重，调整多目标策略的输出，从而生成符合人类偏好的机器人行为。
关键创新：最重要的创新点在于提出了一个统一的框架，能够利用不同类型的人类反馈来个性化定制机器人行为。与现有方法相比，该方法不需要为每个用户单独训练策略，而是通过调整多目标策略的权重来实现个性化。
关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及，因此未知。推断人类偏好的具体算法也未知，但根据摘要，使用了人类演示、偏好反馈和语言指令三种方式。
📊 实验亮点
论文在ProcTHOR和RoboTHOR环境中进行了实验，验证了Promptable Behaviors框架的有效性。实验结果表明，该方法能够根据人类的演示、偏好反馈和语言指令，成功地定制机器人的导航行为，使其更好地满足用户的个性化需求。具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要人机协作的场景，例如家庭服务机器人、医疗辅助机器人、工业机器人等。通过学习和适应用户的个性化偏好，机器人能够更好地完成任务，提高工作效率和用户满意度。未来，该技术有望实现更自然、更智能的人机交互。
📄 摘要（原文）
Customizing robotic behaviors to be aligned with diverse human preferences is an underexplored challenge in the field of embodied AI. In this paper, we present Promptable Behaviors, a novel framework that facilitates efficient personalization of robotic agents to diverse human preferences in complex environments. We use multi-objective reinforcement learning to train a single policy adaptable to a broad spectrum of preferences. We introduce three distinct methods to infer human preferences by leveraging different types of interactions: (1) human demonstrations, (2) preference feedback on trajectory comparisons, and (3) language instructions. We evaluate the proposed method in personalized object-goal navigation and flee navigation tasks in ProcTHOR and RoboTHOR, demonstrating the ability to prompt agent behaviors to satisfy human preferences in various scenarios. Project page: https://promptable-behaviors.github.io