GoalLadder: Incremental Goal Discovery with Vision-Language Models

📄 arXiv: 2506.16396v2 📥 PDF

作者: Alexey Zakharov, Shimon Whiteson

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-19 (更新: 2025-12-12)

备注: NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出GoalLadder以解决视觉环境中增量目标发现问题

🎯 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: 视觉-语言模型 增量目标发现 强化学习 机器人学习 自然语言指令

📋 核心要点

  1. 现有方法在视觉环境中提取奖励面临挑战，通常依赖大量反馈或生成噪声奖励函数。
  2. GoalLadder通过增量发现状态，利用视觉-语言模型从单一语言指令中训练强化学习代理。
  3. 实验结果显示，GoalLadder在经典控制和机器人操作环境中成功率达到约95%，显著优于其他方法。

📝 摘要（中文）

自然语言为强化学习任务提供了一种简洁且易于理解的方式。然而，在视觉环境中，从语言指令中提取奖励仍然是一个挑战。现有方法依赖于大型预训练语言模型，通常需要大量反馈或生成噪声奖励函数。本文提出了GoalLadder，通过增量发现状态来训练强化学习代理，使其能够从单一语言指令中学习。GoalLadder利用视觉-语言模型识别和排名潜在目标状态，采用ELO评分系统来减少噪声反馈的影响。实验结果表明，GoalLadder在经典控制和机器人操作环境中表现优异，最终成功率约为95%，显著高于最佳竞争者的45%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在视觉环境中从自然语言指令中提取奖励的挑战。现有方法通常依赖于非视觉环境表示，或需要大量反馈，导致生成的奖励函数噪声较大。

核心思路：GoalLadder的核心思路是通过增量发现状态来训练强化学习代理，使其能够从单一语言指令中学习。该方法通过查询视觉-语言模型来识别和排名潜在目标状态，从而引导代理的学习过程。

技术框架：GoalLadder的整体架构包括三个主要模块：首先，使用视觉-语言模型识别与任务进展相关的状态；其次，通过ELO评分系统对这些状态进行排名；最后，代理在学习的嵌入空间中最小化与最高排名目标的距离。

关键创新：GoalLadder的创新之处在于不完全依赖视觉-语言模型的反馈，而是通过ELO评分系统来降低噪声反馈的影响。这一设计使得代理能够在缺乏大量准确反馈的情况下有效学习。

关键设计：在设计中，GoalLadder采用了基于无标签视觉数据训练的嵌入空间，并通过最小化距离来优化目标状态的选择。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，GoalLadder在经典控制和机器人操作环境中的平均最终成功率约为95%，而最佳竞争者的成功率仅为约45%。这一显著提升展示了GoalLadder在处理视觉环境中目标发现任务的有效性。

🎯 应用场景

GoalLadder的研究成果在机器人学习和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过自然语言指令引导机器人学习，能够提升机器人在复杂视觉环境中的自主学习能力，进而推动智能机器人在家庭、工业和服务等场景的应用。未来，该方法可能会促进更高效的机器人训练和人机协作。

📄 摘要（原文）

Natural language can offer a concise and human-interpretable means of specifying reinforcement learning (RL) tasks. The ability to extract rewards from a language instruction can enable the development of robotic systems that can learn from human guidance; however, it remains a challenging problem, especially in visual environments. Existing approaches that employ large, pretrained language models either rely on non-visual environment representations, require prohibitively large amounts of feedback, or generate noisy, ill-shaped reward functions. In this paper, we propose a novel method, GoalLadder, that leverages vision-language models (VLMs) to train RL agents from a single language instruction in visual environments. GoalLadder works by incrementally discovering states that bring the agent closer to completing a task specified in natural language. To do so, it queries a VLM to identify states that represent an improvement in agent's task progress and to rank them using pairwise comparisons. Unlike prior work, GoalLadder does not trust VLM's feedback completely; instead, it uses it to rank potential goal states using an ELO-based rating system, thus reducing the detrimental effects of noisy VLM feedback. Over the course of training, the agent is tasked with minimising the distance to the top-ranked goal in a learned embedding space, which is trained on unlabelled visual data. This key feature allows us to bypass the need for abundant and accurate feedback typically required to train a well-shaped reward function. We demonstrate that GoalLadder outperforms existing related methods on classic control and robotic manipulation environments with the average final success rate of $\sim$95% compared to only $\sim$45% of the best competitor.