從比較性語言回饋中學習改善機器人運動軌跡和獎勵函數
核心概念
本文提出了一種利用比較性語言回饋來學習人類偏好並訓練機器人的方法,透過將機器人軌跡與人類語言回饋映射到共享潛在空間中,進而改善機器人軌跡並學習更符合人類偏好的獎勵函數。
摘要
從比較性語言回饋中學習改善機器人運動軌跡和獎勵函數
Trajectory Improvement and Reward Learning from Comparative Language Feedback
近年來,從人類回饋中學習在機器人和自然語言處理等領域獲得了廣泛關注。雖然先前的工作主要依賴於比較形式的人類回饋,但語言作為一種更優越的模式,可以提供關於使用者偏好的更多資訊。本研究旨在結合比較性語言回饋,迭代地改善機器人軌跡,並學習編碼人類偏好的獎勵函數。為實現此目標,我們學習了一個整合軌跡數據和語言回饋的共享潛在空間,並利用學習到的潛在空間來改善軌跡和學習人類偏好。據我們所知,我們是第一個將比較性語言回饋納入獎勵學習的研究。我們的模擬實驗證明了學習到的潛在空間的有效性以及我們學習演算法的成功。我們還進行了真人實驗,結果顯示,與基於偏好的獎勵學習相比,我們的獎勵學習演算法的平均主觀評分高出 23.9%,時間效率提高了 11.3%,突顯了我們方法的優越性能。
從人類回饋中學習在機器人領域越來越受歡迎,導致了對不同形式的人類回饋的研究:示範、偏好比較、排名、物理修正、視覺顯著圖、人類語言等。其中,偏好比較因其簡單易用而越來越受歡迎,尤其與示範相比。偏好比較通常涉及使用者在兩個選項之間進行選擇。使用這些選擇來學習獎勵函數並訓練策略被稱為從人類回饋中強化學習 (RLHF) 或更廣泛的基於偏好的學習。它已被證明適用於從機器人到自然語言處理、從交通路線規劃到人機交互的廣泛領域。
儘管取得了成功,但偏好比較存在一些問題,例如人類數據的可靠性和資訊頻寬有限,即每對比較最多包含 1 位元資訊。已有研究試圖提供更好的介面,允許使用者指定他們對每個特徵的偏好,但它們需要手動設計特徵。作為一種替代形式的人類回饋,比較性語言比偏好比較提供更多資訊,允許使用者優先考慮特定方面。例如,它允許使用者通過簡單地說“機器人應該移動得更快”來自然地表明他們對速度的偏好,使其更加直觀和可解釋。
在本研究中,我們的目標是利用比較性語言回饋來學習人類偏好,即他們的獎勵函數。為實現這一目標,我們首先學習一個將軌跡和語言回饋對齊的共享潛在空間。這種對齊使機器人能夠理解人類語言回饋,並利用它來調整其行為以學習和更好地符合人類的偏好。為了測試我們方法的有效性,我們在兩個模擬環境和一個使用真實機器人的真人實驗中進行了實驗。結果表明,從比較性語言回饋中學習獎勵在性能和時間效率方面優於傳統的偏好比較,並且受到大多數使用者的青睞。
深入探究
如何將這種基於語言回饋的機器人學習方法應用於更複雜的任務,例如需要多個機器人協作完成的任務?
將基於語言回饋的機器人學習方法應用於多機器人協作任務是一個值得探討且具有挑戰性的方向。以下列出幾種可能的思路:
分層式語言回饋: 可以根據任務的層級結構設計分層式的語言回饋機制。高層級的語言回饋可以指導整體任務的協調和規劃,例如「機器人A負責搬運物體,機器人B負責組裝」。低層級的語言回饋則針對每個機器人的具體動作進行調整,例如「機器人A移動速度太快」或「機器人B抓取物體的姿態不正確」。
多機器人共享潛在空間: 可以訓練一個共享的潛在空間,將所有機器人的軌跡和人類的語言回饋映射到同一個空間中。這樣一來,每個機器人都可以理解人類對整體任務的評價,並根據其他機器人的行為調整自身的策略。
基於角色的語言回饋: 可以為每個機器人設定不同的角色,並根據其角色定義不同的語言回饋方式。例如,負責導航的機器人可以接收與位置和路徑相關的語言回饋,而負責操作的機器人則可以接收與抓取和放置相關的語言回饋。
強化學習與語言回饋的結合: 可以將語言回饋整合到多機器人強化學習的框架中。例如,可以使用語言回饋作為額外的獎勵函數,鼓勵機器人之間的協作行為,或是將語言回饋用於指導策略探索的方向。
在實際應用中,需要根據具體的任務需求和環境限制選擇合適的方法,並進行相應的算法設計和系統開發。
如果人類使用者的語言回饋存在歧義或不一致性,該如何改進模型的魯棒性?
人類語言回饋的歧義性和不一致性是基於語言的機器人學習方法面臨的主要挑戰之一。以下列出幾種可能的解決方案:
語義消歧與意圖理解: 可以引入自然語言處理技術,例如語義消歧和意圖識別,來更好地理解人類語言的含義。例如,可以利用上下文信息或預先定義的知識圖譜來解析語言中的歧義,或是訓練模型識別人類語言背後的真實意圖。
多樣化的語言回饋數據: 可以收集更多樣化的語言回饋數據,包括不同表述方式、不同語氣語調以及不同程度的歧義性。這將有助於模型學習到更 robust 的語言表示,並提高其對不同類型語言回饋的理解能力。
主動式語言回饋: 可以讓機器人主動向人類使用者詢問 clarifying questions,以消除語言回饋中的歧義或不一致性。例如,當機器人無法確定人類語言的具體含義時,可以詢問「請問您是指...?"」或「您可以換一種方式說明嗎?」。
不確定性建模: 可以將語言回饋的不確定性纳入模型的學習過程中。例如,可以使用貝葉斯方法來估計語言回饋的置信度,並根據置信度調整模型對語言回饋的依赖程度。
結合其他模態的回饋: 可以將語言回饋與其他模態的回饋信息相結合,例如示範、表情、姿態等,以減少對單一模態回饋的依賴,並提高模型的魯棒性。
除了改善機器人的性能,這種基於語言互動的學習方式如何促進人類與機器人之間更自然、更直觀的合作關係?
基於語言互動的學習方式不僅可以提升機器人的性能,更重要的是,它為人類和機器人之間建立起一種更自然、更直觀的溝通橋樑,促進了人機之間的合作關係。以下列舉幾點:
降低使用門檻: 相較於傳統的編程或遙控方式,語言是人類最自然的溝通工具。透過語言互動,即使沒有專業知識的使用者也能夠輕鬆地指導機器人完成任務,降低了人機互動的門檻。
增進彼此理解: 在互動過程中,機器人可以透過人類的語言回饋逐步學習和理解人類的意圖和偏好。同時,人類也可以透過機器人的回應和行為,更加了解機器人的能力和限制,進而建立起彼此的信任和默契。
實現個性化服務: 每個使用者都有其獨特的語言習慣和偏好。基於語言互動的學習方式可以讓機器人根據不同使用者的語言特點進行個性化的調整,提供更符合使用者需求的服務。
促進共同成長: 語言互動是一個雙向的學習過程。在與人類互動的過程中,機器人不斷學習和進步;同時,人類也在與機器人互動的過程中,不斷反思和調整自身的行為模式,實現人機共同成長。
總而言之,基於語言互動的學習方式不僅僅是一種技術手段,更是一種全新的互動模式,它將人類的智慧和機器人的能力有機地結合在一起,創造出更自然、更直觀、更高效的人機合作關係。