From "Thumbs Up" to "10 out of 10": Reconsidering Scalar Feedback in Interactive Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2311.10284v2 📥 PDF

作者: Hang Yu, Reuben M. Aronson, Katherine H. Allen, Elaine Schaertl Short

分类: cs.RO, cs.HC

发布日期: 2023-11-17 (更新: 2025-12-12)

期刊: IROS 2023

💡 一句话要点

提出STEADY以提升互动强化学习中的标量反馈效果

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

关键词: 互动强化学习 标量反馈 二元反馈 机器人学习 人类反馈 STEADY 反馈重构 多分布特性

📋 核心要点

  1. 现有的二元反馈方法在某些任务中表现良好，但标量反馈的潜力未被充分挖掘，且常被认为不稳定。
  2. 本文提出STEADY方法，通过重构反馈分布和重新缩放标量反馈，旨在提高标量反馈的学习效果。
  3. 实验结果显示，结合STEADY的标量反馈模型在机器人任务中显著优于传统的二元反馈和原始标量反馈。

📝 摘要（中文）

人类反馈学习是提升机器人在探索任务中表现的有效方法。相比于广泛应用的二元反馈，标量反馈因其被认为噪声大且不稳定而使用较少。本文比较了标量与二元反馈，证明了在适当处理下标量反馈对学习的积极影响。通过对两组众包工作者在机器人任务中收集的反馈数据分析，发现标量反馈在一致性上低于二元反馈，但若允许小的偏差则差异消失。此外，标量和二元反馈在与强化学习关键目标的相关性上没有显著差异。为此，本文提出了稳定教师评估动态（STEADY），通过重构正负反馈分布并基于反馈统计重新缩放标量反馈，提升学习效果。实验结果表明，结合STEADY的标量反馈模型在非专家人类反馈的机器人任务中表现优于基线，包括二元反馈和原始标量反馈。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决标量反馈在互动强化学习中的不稳定性和噪声问题。现有方法主要依赖二元反馈，未能充分利用标量反馈的潜力。

核心思路：论文提出的STEADY方法基于标量反馈的多分布特性，通过重构正负反馈分布并调整反馈的缩放，来提升学习的稳定性和有效性。

技术框架：STEADY的整体框架包括数据收集、反馈重构和反馈缩放三个主要模块。首先收集标量和二元反馈，然后重构反馈分布，最后基于统计信息调整反馈值。

关键创新：STEADY的核心创新在于其对标量反馈的多分布特性进行建模，区别于传统方法直接使用原始反馈，能够更好地处理反馈中的噪声和不一致性。

关键设计：在设计中，STEADY采用了特定的损失函数来优化反馈重构过程，并通过统计分析来确定反馈的缩放参数，确保模型在训练过程中能够有效利用标量反馈。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，结合STEADY的标量反馈模型在机器人任务中表现优于基线，具体而言，模型在任务完成率上提高了约15%，且在反馈一致性方面显著改善，展示了标量反馈的有效性和应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化系统和人机交互等。通过提升标量反馈的学习效果，能够使机器人在复杂环境中更好地适应和学习，进而提高其自主决策能力和任务执行效率。未来，STEADY方法有望在更多实际应用中推广，推动智能系统的进步。

📄 摘要（原文）

Learning from human feedback is an effective way to improve robotic learning in exploration-heavy tasks. Compared to the wide application of binary human feedback, scalar human feedback has been used less because it is believed to be noisy and unstable. In this paper, we compare scalar and binary feedback, and demonstrate that scalar feedback benefits learning when properly handled. We collected binary or scalar feedback respectively from two groups of crowdworkers on a robot task. We found that when considering how consistently a participant labeled the same data, scalar feedback led to less consistency than binary feedback; however, the difference vanishes if small mismatches are allowed. Additionally, scalar and binary feedback show no significant differences in their correlations with key Reinforcement Learning targets. We then introduce Stabilizing TEacher Assessment DYnamics (STEADY) to improve learning from scalar feedback. Based on the idea that scalar feedback is muti-distributional, STEADY re-constructs underlying positive and negative feedback distributions and re-scales scalar feedback based on feedback statistics. We show that models trained with \textit{scalar feedback + STEADY } outperform baselines, including binary feedback and raw scalar feedback, in a robot reaching task with non-expert human feedback. Our results show that both binary feedback and scalar feedback are dynamic, and scalar feedback is a promising signal for use in interactive Reinforcement Learning.