标签： AGI

在强化学习（RL）的世界中，设计奖励函数一直是一项艰巨的挑战。传统的奖励设计往往依赖于专家的直觉和丰富的领域知识，既耗时又昂贵。为了解决这个问题，Tianbao Xie等人提出了一个名为TEXT2REWARD的创新框架，该框架利用大型语言模型（LLMs）自动生成和塑造密集奖励函数。本文将深入探讨这一新兴技术的原理、应用和实验结果，展现其在机器人操作和运动任务中的优越表现。

💡 奖励塑造的背景

在强化学习中，奖励塑造（Reward Shaping）旨在设计奖励函数，以更高效地引导智能体朝着期望的行为前进。传统方法通常依赖于手动设计的奖励，过程繁琐，且结果可能次优。逆强化学习（IRL）和偏好学习（Preference Learning）作为潜在解决方案，虽然能从人类示范或偏好反馈中学习奖励模型，但仍需大量的人力和数据，且这些基于神经网络的模型往往缺乏可解释性。

TEXT2REWARD的提出，正是为了填补这一空白。该框架能够根据自然语言描述的目标，生成可执行的、具有高度可解释性的奖励代码，避免了传统方法的种种弊端。具体来说，用户只需输入任务目标，例如“将椅子推到标记位置”，系统便能生成相应的奖励代码。

🧪 设计机制

TEXT2REWARD采用了一个三阶段的生成过程：

1. 专家抽象（Expert Abstraction）：将环境表示为一组Python类，便于理解和操作。
2. 用户指令（User Instruction）：用户通过自然语言描述所需达成的目标。
3. 用户反馈（User Feedback）：在任务执行后，用户可对智能体的表现提供反馈，这些反馈将用于优化奖励代码。

这一过程不仅提高了奖励生成的效率，也使得非专家用户能够参与到系统的优化中来，真正实现了人机协作。

class BaseEnv:
    self.chair: ArticulateObject
    self.robot: DualArmPanda

class ArticulateObject:
    self.pose: ObjectPose
    def get_pcd(self) -> np.ndarray[(N,3)]:
        # 获取对象的点云数据
        ...

🤖 实验与结果分析

文本生成的奖励代码在多个机器人操作基准（如MANISKILL2和METAWORLD）以及运动环境（MUJOCO）中经过严格测试。实验结果表明，使用TEXT2REWARD生成的奖励代码在13个任务中，与专家设计的奖励代码相比，成功率和收敛速度相当，甚至在部分任务上表现优于人工设计的奖励。

例如，在“打开柜门”任务中，TEXT2REWARD生成的代码能够快速适应复杂的环境变化，成功率达到94%。在运动任务中，Hopper和Ant这两种机器人在六个新任务中均表现出色，成功率超过了94%。

📹 真实机器人操作的成功

TEXT2REWARD的另一个亮点在于其在真实机器人上的应用。通过在模拟器中训练的策略，仅需进行少量的校准，便能在实际环境中顺利应用。我们选用了Franka Panda机器人，并在“拾取立方体”和“堆叠立方体”两个任务中进行了验证。实验结果表明，智能体在真实环境中同样能够顺利完成任务，展示了其良好的泛化能力和实用性。

🔄 从人类反馈中学习

TEXT2REWARD通过人类反馈不断优化奖励代码，克服了自然语言指令中的模糊性。例如，当用户指令“将Ant放倒”时，系统可能无法准确理解Ant的朝向。通过用户的反馈，TEXT2REWARD能够重新生成奖励代码，使得任务执行更加符合用户的期望。这一过程展示了人机协作在智能体训练中的潜力，用户无需具备编程或强化学习的专业知识，便能有效参与到系统的优化中。

📈 迭代改进的潜力

在多轮反馈中，TEXT2REWARD展现出了极强的适应能力。通过观察任务执行视频，用户能够识别出当前策略中的不足之处，进而提供针对性的反馈。例如，在“堆叠立方体”任务中，经过两轮反馈，成功率从0提升至接近100%。这种迭代式的学习过程不仅提高了训练效率，也显著增强了模型对复杂任务的处理能力。

🌍 结论与展望

TEXT2REWARD的出现为强化学习领域带来了新的思路和方法。通过将自然语言与大型语言模型结合，该框架能够高效、自动地生成可解释的奖励函数，从而简化了奖励塑造的过程。实验结果表明，TEXT2REWARD不仅在模拟环境中表现优异，更能成功迁移到真实机器人操作中。

未来，我们希望这一研究能够激励更多的探索，推动强化学习与代码生成的交叉应用。TEXT2REWARD展示了自然语言处理技术在智能体训练中的潜力，预示着人机协作的新时代即将到来。

📚 参考文献

1. Xie, T., Zhao, S., Wu, C. H., Liu, Y., Luo, Q., Zhong, V., Yang, Y. (2024). TEXT2REWARD: Reward Shaping with Language Models for Reinforcement Learning. ICLR 2024.
2. Ng, A. Y., Harada, D., & Russell, S. (1999). Policy Invariance Under Reward Transformations: Theory and Application to Reward Shaping.
3. Ziebart, B. D., Maas, A. L., Bhat, A., & Dey, A. K. (2008). Maximum entropy inverse reinforcement learning.
4. Christiano, P. F., Leike, J., Brown, T., & Martic, M. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences.
5. Yu, T., & others. (2023). L2R: Learning to Reward with Language Models.

在深度学习的世界中，预训练大模型已经成为一种获取强大通用模型的有效途径，尤其是在语言和视觉领域。然而，在强化学习（RL）中，这种方法的应用却鲜有建树，原因在于大多数现有方法需要具体的动作标签，而视频这种最丰富的具身行为数据却常常缺乏这些标签。为了解决这一难题，Dominik Schmidt和Minqi Jiang在他们的论文《Learning to Act Without Actions》中提出了一种全新的方法——潜在动作策略（Latent Action Policies, LAPO）。本文将深入探讨该方法的核心思想及其在无标签视频数据中的应用潜力。

1. 现状与挑战 ⚔️

在传统的强化学习中，模型通常需要依赖于标记好的数据进行训练，以学习有效的策略。然而，当我们面对海量的无标签视频数据时，如何从中提取有效的动作信息就成了一大挑战。现有的模仿学习和离线强化学习方法，如模仿学习（Imitation Learning）和离线RL，通常依赖于动作或奖励标签，这使得从仅有观察数据（如视频）中学习变得困难重重。

LAPO的出现正是为了填补这一空白。LAPO的核心在于从视频中恢复潜在的动作信息，从而生成可以快速微调的策略。具体来说，LAPO通过一个逆动态模型（Inverse Dynamics Model, IDM）来预测在两个连续观察之间采取的潜在动作，而不需要任何形式的标签。

2. LAPO的原理 🔍

LAPO的设计基于两个关键洞察：首先，通过观察环境的动态变化，可以推断出某种潜在动作；其次，在获得这些潜在动作之后，可以利用标准的模仿学习方法来训练潜在动作策略。在LAPO中，IDM不仅学习如何预测潜在动作，还通过与正向动态模型（Forward Dynamics Model, FDM）的预测一致性来优化其参数。

2.1 潜在动作的学习

在LAPO中，IDM的目标是通过压缩信息瓶颈来学习潜在动作。这种方法促使IDM不仅仅是传递未来观察结果，而是提取出对未来状态变化有重要影响的潜在动作。这意味着即使在没有任何真实动作标签的情况下，LAPO也能从观察到的动态中恢复出有效的动作信息。

2.2 行为克隆与策略获取

一旦IDM训练完成，接下来就是使用其预测的潜在动作来进行行为克隆（Behavior Cloning），从而得到潜在动作策略。这一过程通过最小化潜在动作与观察数据之间的差异来实现。通过这种方式，LAPO能够快速生成能够适应真实动作空间的策略。

3. 实验与结果 📊

在对Procgen基准测试的实验中，LAPO展示了其优越的性能。在多个环境中，LAPO能够在仅仅使用4M帧的情况下，恢复专家级别的表现，且在多个任务上超越了原专家的表现。这一结果表明，LAPO在无标签数据的情况下，依然能够学习到有价值的策略。

3.1 潜在动作空间的可解释性

通过对学习到的潜在动作空间进行UMAP降维可视化，研究人员发现潜在动作的结构与真实动作空间密切相关。这种可解释性不仅为LAPO的有效性提供了证据，也为未来的研究指明了方向。

| 环境       | 恢复表现 | 超越表现 |
|------------|----------|----------|
| 环境A     | 是       | 否       |
| 环境B     | 否       | 是       |
| 环境C     | 是       | 是       |

4. LAPO的潜在应用 🌐

LAPO不仅在学术界具有重要意义，其潜在应用也十分广泛。随着网络上无标签视频数据的激增，LAPO为利用这些数据提供了新的思路。通过LAPO，我们可以在不依赖于昂贵标注的情况下，从大量视频中学习到有效的策略，为诸如自动驾驶、游戏AI、机器人等领域的研究提供了新的可能性。

5. 结论与未来展望 🔮

LAPO的提出标志着无标签学习领域的一次重要突破，其通过从纯观察数据中恢复全面的动作信息，为未来大规模无监督预训练的研究奠定了基础。随着计算能力的提升和数据集规模的扩大，我们有理由相信，LAPO及其衍生方法将在更多复杂的任务中展现出更强的适应性和鲁棒性。

参考文献

1. Radford et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners.
2. Cobbe et al. (2019). Procgen Benchmark: A study of generalization in reinforcement learning.
3. Baker et al. (2022). VPT: Video Pre-Training for Reinforcement Learning.
4. Tishby et al. (2000). Information Bottleneck Method.
5. Zheng et al. (2023). SS-ORL: Semi-Supervised Offline Reinforcement Learning.