Foundations for Transfer in Reinforcement Learning: A Taxonomy of Knowledge Modalities

📄 arXiv: 2312.01939v1 📥 PDF

作者: Markus Wulfmeier, Arunkumar Byravan, Sarah Bechtle, Karol Hausman, Nicolas Heess

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO, stat.ML

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

提出强化学习知识迁移分类法，系统性地分析不同知识模态的迁移方法。

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

关键词: 强化学习 知识迁移 知识模态 分类法 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有强化学习系统在通用性和知识迁移方面面临挑战，需要更多资源和数据。
  2. 论文提出一种知识模态分类法，针对动力学模型、奖励函数、策略等不同模态进行分析。
  3. 该分类法旨在指导如何选择合适的迁移方法，以限制环境交互、提高计算效率和泛化能力。

📝 摘要（中文）

当前人工智能系统能力迅速增长，但也伴随着资源、数据集和计算基础设施投入的增加。虽然早期的成功主要集中在受限环境中，但近期在基础研究和应用方面的进展旨在创建更通用的系统。这种发展趋势带来了机遇和挑战，需要在知识的泛化和迁移方面进行改进，即从现有来源提取知识并进行调整，作为解决新问题的综合基础。在强化学习（RL）领域，知识的表示通过多种模态体现，包括动力学和奖励模型、价值函数、策略以及原始数据。本文系统地针对这些模态，并根据其固有属性以及与不同迁移目标和机制的对齐情况进行讨论。在可能的情况下，我们旨在提供粗略的指导，划定解决诸如限制环境交互、最大化计算效率以及增强跨不同变化轴的泛化等要求的方法。最后，我们分析了导致特定形式迁移的普遍性或稀缺性的原因，推动这些前沿领域的内在潜力，并强调了从设计迁移到学习迁移转变的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习中的知识迁移旨在利用已有的经验来加速新任务的学习过程。然而，不同的知识表示形式（如动力学模型、奖励函数、策略等）具有不同的特性，如何针对不同的任务和知识表示形式选择合适的迁移方法是一个关键问题。现有方法往往缺乏系统性的分析和指导，导致迁移效果不佳或效率低下。

核心思路：本文的核心思路是对强化学习中的知识表示形式进行分类，并分析不同类型知识的迁移方法。通过建立一个知识模态的分类体系，可以更好地理解不同知识的特性，并根据任务需求选择合适的迁移策略。这种分类法可以帮助研究人员和工程师更有效地利用已有的知识，从而加速强化学习算法的开发和应用。

技术框架：本文构建了一个知识模态的分类框架，主要包括以下几个方面： 1. 知识表示形式：包括动力学模型、奖励函数、价值函数、策略和原始数据等。 2. 迁移目标：包括限制环境交互、最大化计算效率和增强泛化能力等。 3. 迁移机制：包括基于模型的迁移、基于策略的迁移和基于数据的迁移等。 该框架通过分析不同知识表示形式的特性，以及它们与不同迁移目标和机制的对齐情况，为选择合适的迁移方法提供指导。

关键创新：本文的关键创新在于提出了一个系统性的强化学习知识迁移分类法。该分类法不仅对不同的知识表示形式进行了分类，还分析了它们与不同迁移目标和机制之间的关系。这种系统性的分析方法可以帮助研究人员更好地理解强化学习中的知识迁移问题，并为开发更有效的迁移算法提供理论基础。

关键设计：本文没有提出具体的算法或模型，而是侧重于对现有强化学习知识迁移方法进行分类和分析。关键设计在于对知识模态的划分，以及对不同模态与迁移目标、迁移机制之间关系的分析。例如，对于动力学模型，可以采用基于模型的迁移方法，通过学习环境的动力学模型来加速新任务的学习；对于策略，可以采用基于策略的迁移方法，通过将已有的策略迁移到新任务中来提高学习效率。

📊 实验亮点

本文主要贡献在于提出了一个强化学习知识迁移的分类框架，并没有提供具体的实验结果。文章分析了不同知识模态的特性，以及它们与不同迁移目标和机制之间的关系，为选择合适的迁移方法提供了指导。该框架可以作为未来研究的基础，用于评估和比较不同的迁移算法。

🎯 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。通过对不同知识模态进行迁移，可以减少智能体与环境的交互次数，提高学习效率，并增强智能体在不同环境下的泛化能力。未来，该研究有望推动强化学习在更广泛的实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Contemporary artificial intelligence systems exhibit rapidly growing abilities accompanied by the growth of required resources, expansive datasets and corresponding investments into computing infrastructure. Although earlier successes predominantly focus on constrained settings, recent strides in fundamental research and applications aspire to create increasingly general systems. This evolving landscape presents a dual panorama of opportunities and challenges in refining the generalisation and transfer of knowledge - the extraction from existing sources and adaptation as a comprehensive foundation for tackling new problems. Within the domain of reinforcement learning (RL), the representation of knowledge manifests through various modalities, including dynamics and reward models, value functions, policies, and the original data. This taxonomy systematically targets these modalities and frames its discussion based on their inherent properties and alignment with different objectives and mechanisms for transfer. Where possible, we aim to provide coarse guidance delineating approaches which address requirements such as limiting environment interactions, maximising computational efficiency, and enhancing generalisation across varying axes of change. Finally, we analyse reasons contributing to the prevalence or scarcity of specific forms of transfer, the inherent potential behind pushing these frontiers, and underscore the significance of transitioning from designed to learned transfer.