Learning with Language-Guided State Abstractions
作者: Andi Peng, Ilia Sucholutsky, Belinda Z. Li, Theodore R. Sumers, Thomas L. Griffiths, Jacob Andreas, Julie A. Shah
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-28 (更新: 2024-03-06)
备注: ICLR 2024
💡 一句话要点
提出语言引导的状态抽象方法以提升模仿学习效果
🎯 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: 模仿学习 状态抽象 自然语言处理 机器人控制 自动化任务
📋 核心要点
- 现有的状态表示方法通常依赖人工设计或繁琐的标注过程，导致效率低下和泛化能力不足。
- 本文提出的LGA方法通过自然语言描述和语言模型的结合，自动生成适应特定任务的状态抽象。
- 实验结果显示，LGA在模拟机器人任务中生成的状态抽象与人工设计相似，且显著提高了模型的泛化和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文描述了一种利用自然语言设计状态抽象的框架，以促进模仿学习中的可泛化策略学习。通过精心设计的状态表示，可以揭示环境中的重要特征并隐藏无关特征。现有的状态表示通常需要手动指定或通过其他劳动密集型标注程序获得。我们的方法LGA（语言引导抽象）结合了自然语言监督和语言模型的背景知识，自动构建针对未见任务的状态表示。用户首先提供目标任务的自然语言描述，接着预训练的语言模型将该描述转换为状态抽象函数，最后使用少量示范和LGA生成的抽象状态训练模仿策略。实验表明，LGA生成的状态抽象与人工设计的相似，但所需时间更短，并且在存在虚假相关性和模糊规范的情况下，提升了泛化能力和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决模仿学习中状态表示的设计问题，现有方法往往依赖人工干预，导致效率低下和泛化能力不足。
核心思路：LGA方法通过自然语言描述和预训练语言模型的结合，自动生成状态抽象函数，从而简化状态表示的设计过程。
技术框架：LGA的整体流程包括三个主要阶段：用户提供自然语言描述、语言模型生成状态抽象函数、使用生成的抽象状态训练模仿策略。
关键创新：LGA的核心创新在于利用自然语言和语言模型的结合，自动化状态抽象的生成过程，显著减少了人工干预的需求。
关键设计：在LGA中，用户输入的任务描述可能是不完整的，语言模型通过上下文理解生成合适的状态抽象函数，确保抽象状态能够有效掩盖无关特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LGA生成的状态抽象在模拟机器人任务中与人工设计的状态抽象相似，但所需时间仅为其一小部分。此外，LGA显著提高了模型在面对虚假相关性和模糊规范时的泛化能力和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化任务执行和人机交互等。通过自动生成状态抽象，LGA方法能够显著提高机器人在复杂环境中的适应能力，降低人工干预的需求，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
We describe a framework for using natural language to design state abstractions for imitation learning. Generalizable policy learning in high-dimensional observation spaces is facilitated by well-designed state representations, which can surface important features of an environment and hide irrelevant ones. These state representations are typically manually specified, or derived from other labor-intensive labeling procedures. Our method, LGA (language-guided abstraction), uses a combination of natural language supervision and background knowledge from language models (LMs) to automatically build state representations tailored to unseen tasks. In LGA, a user first provides a (possibly incomplete) description of a target task in natural language; next, a pre-trained LM translates this task description into a state abstraction function that masks out irrelevant features; finally, an imitation policy is trained using a small number of demonstrations and LGA-generated abstract states. Experiments on simulated robotic tasks show that LGA yields state abstractions similar to those designed by humans, but in a fraction of the time, and that these abstractions improve generalization and robustness in the presence of spurious correlations and ambiguous specifications. We illustrate the utility of the learned abstractions on mobile manipulation tasks with a Spot robot.