DeepMind提出了空头排列一种新颖的方法来训练“安全”强化学习AI
2023-05-06 08:33:12 来源：盛楚鉫鉅网
强化学习署理程序(或经过奖赏(或赏罚)逐渐推进完成方针的AI)构成了自动驾驶轿车，灵活机器人和药物发现体系的根底。可是，因为他们倾向于探究生疏的状况，因而他们简略遭到所谓的安全探究问题的困扰，然后使他们陷入了不安全的状况(例如，移动机器人驶入水沟)。
因而，Alphabet的DeepMind研讨人员在论文中研讨了一种奖赏建模办法，该办法分为两个阶段运转，而且适用于署理商不知道或许处于不安全状况的环境。研讨人员说，他们的办法不只成功地练习了奖赏模型以检测不安全状况而不拜访它们，而且还能够在布置署理之前纠正奖赏黑客行为(奖赏标准中的缝隙)，即使是在新的生疏环境中也是如此。
风趣的是，他们的作业是在坐落旧金山的研讨公司OpenAI的Safety Gym发布后不久进行的。这是一套用于开发AI的东西，该AI在练习时尊重安全束缚，并将其“安全性”与在学习中防止过错的程度进行了比较。安全体育馆相同以“束缚强化学习”为方针，针对强化学习署理，该范式要求AI体系进行权衡以完成确认的成果。
DeepMind小组的办法鼓舞署理人经过两个体系生成的假定行为来探究一系列状况：初始状况的生成模型和正向动力学模型，这两个体系都接受了随机轨道或安全专家演示等数据的练习。主管人员用奖赏来符号行为，署理人以交互方法学习战略以最大化其奖赏。只要在署理成功学会了猜测奖赏和不安全状况后，他们才被布置履行所需的使命。
正如研讨人员所指出的那样，要害思维是从头开始对假定行为进行自动归纳，使它们尽或许多地供给信息，而无需与环境直接交互。 DeepMind团队称其为经过轨道优化或ReQueST奖赏查询归纳，并解说说它一共发生四种类型的假定行为。第一种最大化奖赏模型调集的不确认性，而第二种和第三种最大化猜测的奖赏(为具有最高信息值的行为贴上标签)，并最小化猜测的奖赏(对奖赏模型或许不正确的外表行为)猜测)。至于行为的第四类，它使轨道的新颖性最大化，然后不管预期的报答怎么都鼓舞探究。
最终，一旦奖赏模型到达令人满意的状况，便会布置根据方案的署理，该署理运用模型猜测操控(MPC)来挑选针对学习的奖赏进行了优化的操作。与经过试错法学习的无模型强化学习算法不同，此MPC经过运用动力学模型来猜测动作的结果，使署理能够防止不安全状况。
该研讨的合著者写道：“据咱们所知，ReQueST是第一种安全地了解不安全状况的奖赏建模算法，而且能够扩展到在具有高维，接连状况的环境中练习神经络奖赏模型。” “到目前为止，咱们仅经过相对简略的动力学就证明了ReQueST在模仿域中的有效性。未来作业的一个方向是在3D范畴中运用更传神的物理学和在环境中起作用的其他署理来测验ReQueST。”
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