通过人类偏好深度强化学习

"本文探讨了如何使用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）从人类的偏好中学习，以解决复杂的人工智能任务。通过让非专家人类对轨迹片段进行比较来定义目标，该方法在没有直接奖励函数的情况下也能有效地解决复杂的RL任务，如Atari游戏和机器人运动模拟。此外，这种方法只需对代理与环境交互的一小部分提供反馈，降低了人工监督的成本，使得它能应用于最先进的RL系统。实验表明，我们的方法可以在大约一小时的人类时间里训练出复杂的新型行为，证明了其灵活性和实用性。" 在深度强化学习领域，传统的强化学习算法通常依赖于明确的环境奖励信号来指导智能体的学习过程。然而，在实际应用中，特别是在与真实世界互动的复杂任务中，定义清晰的奖励函数可能非常困难或者成本高昂。这篇论文提出了一个新的方法，即通过人类的偏好来定义智能体的目标，以此替代传统的奖励函数。 作者们设计了一个框架，允许非专家用户对两个轨迹片段进行比较，表达他们对于哪种行为更符合目标的偏好。这种间接的反馈方式减少了需要详尽描述每个行为细节的需求，使得非专业人员也能参与目标设定。通过这种方式，智能体能够在没有直接奖励的情况下学习，显著减少了需要人类参与的反馈数量。 研究者在Atari游戏和机器人运动模拟环境中测试了这种方法，结果表明，即使只对不到1%的交互进行反馈，智能体也能成功地学习到复杂的策略。这极大地降低了人工监督的成本，使得这种方法在实际应用中变得可行，可以应用于当前最先进的RL算法。 为了展示这种方法的灵活性，研究团队还展示了如何在大约一小时的人类时间投入下，训练出之前未见过的复杂行为。这些结果证明了从人类偏好中学习的DRL方法不仅可以解决已知的问题，还能适应不断变化的任务需求，具有很大的潜力。 这项工作为深度强化学习领域提供了一种新的、有效且灵活的方法，通过人类偏好来指导智能体学习，降低了与人类沟通复杂目标的难度，对于未来的人机协作和AI系统的自主学习有着重要的启示意义。