Predictive Preference Learning from Human Interventions
作者: Haoyuan Cai, Zhenghao Peng, Bolei Zhou
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-10-02 (更新: 2025-10-15)
备注: NeurIPS 2025 Spotlight. Project page: https://metadriverse.github.io/ppl
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出PPL：一种基于人类干预的预测偏好学习方法，提升交互式模仿学习效率。
🎯 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: 预测偏好学习 人类干预 交互式模仿学习 强化学习 自动驾驶 机器人操作 偏好优化
📋 核心要点
- 现有交互式模仿学习方法仅关注当前状态的动作修正，忽略了对未来状态潜在风险的调整。
- PPL方法通过将人类干预扩展到未来时间步，利用隐式偏好信号进行预测，从而引导智能体探索安全关键区域。
- 实验表明，PPL在自动驾驶和机器人操作任务中表现出更高的学习效率，并减少了对人工演示的需求。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于人类干预的预测偏好学习（PPL）方法，旨在解决交互式模仿学习中仅修正当前状态动作而忽略未来状态潜在风险的问题。PPL利用人类干预中蕴含的隐式偏好信号，预测未来轨迹，核心思想是将每次人类干预引导至L个未来时间步，即偏好范围，假设智能体在偏好范围内采取相同动作，人类进行相同干预。通过对这些未来状态进行偏好优化，专家修正被传播到智能体预计探索的安全关键区域，显著提高学习效率并减少所需的人工演示。在自动驾驶和机器人操作基准测试上的实验结果表明了该方法的有效性和通用性。理论分析表明，选择合适的偏好范围L可以在风险状态覆盖率和标签正确性之间取得平衡，从而限制算法的最优性差距。代码和演示可在https://metadriverse.github.io/ppl 获取。
🔬 方法详解
问题定义：交互式模仿学习旨在通过人类的监督和纠正来提升智能体的行为能力。然而，现有方法主要关注于纠正智能体在当前状态下的动作，而忽略了对未来状态可能出现的潜在风险的预防。这种局部修正的策略可能导致智能体在未来的探索中陷入危险区域，从而降低学习效率和安全性。因此，如何利用人类干预的信息来指导智能体对未来行为的预测和优化，是本文要解决的关键问题。
核心思路：PPL的核心思路是将人类的每一次干预视为一个隐式的偏好信号，并将其扩展到未来的多个时间步。具体来说，PPL假设在未来的一段时间内（即偏好范围），智能体会重复当前的动作，并且人类会做出相同的干预。通过这种方式，PPL可以将人类的干预信息传播到未来的状态，从而引导智能体在探索过程中避免潜在的危险区域。这种前瞻性的偏好学习方法可以显著提高学习效率，并减少对大量人工演示的需求。
技术框架：PPL的整体框架可以概括为以下几个步骤：1) 智能体执行动作并与环境交互；2) 人类观察智能体的行为，并在必要时进行干预；3) PPL将人类的干预视为隐式偏好信号，并将其扩展到未来的L个时间步（偏好范围）；4) PPL利用偏好优化算法，根据扩展后的偏好信号来调整智能体的策略，使其在未来的探索中更加安全和高效。该框架的关键在于如何有效地利用人类的干预信息来预测未来的状态，并根据预测结果来优化智能体的行为。
关键创新：PPL最重要的创新点在于其前瞻性的偏好学习机制。与传统的交互式模仿学习方法不同，PPL不仅关注当前状态的动作修正，更重要的是，它能够利用人类的干预信息来预测未来的状态，并引导智能体在未来的探索中避免潜在的危险区域。这种前瞻性的学习机制可以显著提高学习效率，并减少对大量人工演示的需求。此外，PPL还通过理论分析证明了选择合适的偏好范围L可以在风险状态覆盖率和标签正确性之间取得平衡，从而限制算法的最优性差距。
关键设计：PPL的关键设计包括以下几个方面：1) 偏好范围L的选择：L的大小决定了人类干预信息传播的范围。如果L太小，则可能无法覆盖到足够多的风险状态；如果L太大，则可能导致标签错误率增加。因此，需要根据具体的任务和环境来选择合适的L值。2) 偏好优化算法：PPL可以使用各种偏好优化算法来调整智能体的策略。常用的偏好优化算法包括最大熵逆强化学习、相对熵策略梯度等。3) 损失函数的设计：PPL需要设计合适的损失函数来衡量智能体行为与人类偏好之间的差距。常用的损失函数包括交叉熵损失、铰链损失等。这些设计细节都会影响PPL的性能和效果。
📊 实验亮点
实验结果表明，PPL在自动驾驶和机器人操作任务中均取得了显著的性能提升。例如，在自动驾驶任务中，PPL能够显著减少碰撞次数和偏离道路的次数，同时提高行驶效率。在机器人操作任务中，PPL能够帮助机器人更快地学会完成各种复杂的任务，并减少人工干预的次数。与现有的交互式模仿学习方法相比，PPL在学习效率和安全性方面均具有明显的优势。
🎯 应用场景
PPL具有广泛的应用前景，例如自动驾驶、机器人操作、游戏AI等领域。在自动驾驶中，PPL可以帮助智能体学习如何在复杂的交通环境中安全行驶，避免碰撞和事故。在机器人操作中，PPL可以帮助机器人学习如何完成各种复杂的任务，例如装配、搬运等。在游戏AI中，PPL可以帮助AI角色学习如何与人类玩家进行有效的互动，提高游戏的趣味性和挑战性。PPL的未来发展方向包括：探索更有效的偏好学习算法、研究如何处理不确定性和噪声、以及将PPL应用于更复杂的任务和环境。
📄 摘要（原文）
Learning from human involvement aims to incorporate the human subject to monitor and correct agent behavior errors. Although most interactive imitation learning methods focus on correcting the agent's action at the current state, they do not adjust its actions in future states, which may be potentially more hazardous. To address this, we introduce Predictive Preference Learning from Human Interventions (PPL), which leverages the implicit preference signals contained in human interventions to inform predictions of future rollouts. The key idea of PPL is to bootstrap each human intervention into L future time steps, called the preference horizon, with the assumption that the agent follows the same action and the human makes the same intervention in the preference horizon. By applying preference optimization on these future states, expert corrections are propagated into the safety-critical regions where the agent is expected to explore, significantly improving learning efficiency and reducing human demonstrations needed. We evaluate our approach with experiments on both autonomous driving and robotic manipulation benchmarks and demonstrate its efficiency and generality. Our theoretical analysis further shows that selecting an appropriate preference horizon L balances coverage of risky states with label correctness, thereby bounding the algorithmic optimality gap. Demo and code are available at: https://metadriverse.github.io/ppl