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Pesquisadores da UC Berkeley apresentam o RLIF: um método de aprendizagem por reforço que aprende com intervenções em um ambiente que se assemelha muito à aprendizagem por imitação interativa

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Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Berkeley, desenvolveram uma nova técnica para enfrentar desafios de controle baseados em aprendizagem, incorporando aprendizagem por reforço (RL) com sinais de intervenção do usuário. Ao empregar RL fora da política em conjunto com intervenções inspiradas no DAgger, que permitem aos humanos corrigir o processo de aprendizagem, esta abordagem inovadora demonstrou um desempenho notável em vários benchmarks de controle contínuo de alta dimensão, bem como em tarefas de manipulação robótica do mundo real. A equipe de pesquisa apresenta evidências convincentes que apoiam a eficácia de sua metodologia.

Uma fundamentação teórica abrangente e uma abordagem analítica integrada são estabelecidas para justificar a validade do método, especialmente quando se trabalha com profissionais inexperientes. Além disso, sua eficácia é demonstrada, enfatizando sua aplicabilidade mesmo em circunstâncias aquém do ideal, envolvendo profissionais iniciantes. Por último, são fornecidas informações valiosas sobre o impacto do tamanho da amostra no desempenho e como este se relaciona com a presença ou ausência de indivíduos altamente qualificados dentro do grupo.

O artigo investiga o desenvolvimento de conhecimentos em robótica, contrastando a aprendizagem por imitação interativa com técnicas de aprendizagem por reforço. Apresenta RLIF (Aprendizagem por Reforço através de Feedback de Intervenção), uma abordagem que funde a aprendizagem por reforço fora da política com feedback gerado pelo utilizador como recompensa, com o objetivo de melhorar a aprendizagem apesar da contribuição humana subótima. O artigo também inclui um exame teórico, avaliando a extensão da subótima e explorando como diferentes abordagens de intervenção afetam os resultados práticos em tarefas de regulação e atividades de manipulação de robôs.

O estudo visa superar as deficiências da replicação comportamental simples e do mimetismo, introduzindo o RLIF, uma abordagem que integra a aprendizagem por reforço com o feedback do usuário como recompensa. Distinguindo-se do DAgger, o RLIF não requer a contribuição ideal de especialistas, permitindo a melhoria dos resultados de especialistas e a potencial evasão de intervenções. Incorporando considerações teóricas como lacuna de subotimidade e complexidades de amostras finitas, este método oferece insights valiosos.

A abordagem de Aprendizagem por Reforço com Feedback Intervencionista (RLIF) é uma técnica de aprendizagem por reforço adaptativa projetada para aumentar a eficiência da experiência humana por meio do uso da entrada do usuário como recompensa. Ao otimizar a interferência reduzida e aumentar o feedback positivo derivado de medidas corretivas baseadas no Dagger, este método busca otimizar o desempenho. O exame teórico abrangente inclui a análise da lacuna assintoticamente subótima e a determinação dos limites de complexidade da amostra não assintótica. Múltiplas avaliações em diversos cenários de controle, como a manipulação robótica, demonstraram a eficácia do RLIF em comparação com métodos alternativos como o Dagger, especialmente quando se lida com especialistas humanos abaixo do ideal, enquanto explora modalidades de intervenção distintas.

O algoritmo Reinforcement Learning from Interventions with Feedback (RLIF) alcançou resultados excepcionais em simulações de controle contínuo de alta dimensão, bem como tarefas de manipulação robótica do mundo real quando comparado a outros métodos, como técnicas do tipo DAgger, especialmente ao lidar com especialistas abaixo do ideal. Em todos os níveis de especialização, o RLIF supera o HG-DAgger e o DAgger. A vantagem do RLIF reside na sua capacidade de melhorar as políticas, incorporando aprendizagem por reforço e sinais de entrada do utilizador, sem exigir suposições sobre ações especializadas ideais. Uma análise teórica abrangente inclui a cobertura da lacuna de subótima e da complexidade da amostra que não se limita a casos assintóticos. Várias estratégias de intervenção foram examinadas, demonstrando desempenho eficaz, independentemente da escolha da seleção

Em resumo, a Recurrent Life-long Imitation Fusion (RLIF) demonstrou notável eficácia como técnica de aprendizado de máquina para tarefas de controle contínuo, superando outras abordagens populares, como o DAgger, mesmo quando se trabalha com consultoria especializada abaixo do ideal. Além disso, seus fundamentos teóricos abrangem o conceito de lacuna de subotimidade e complexidade de amostra não assintótica, fornecendo informações valiosas sobre seu comportamento. Além disso, o RLIF apresenta versatilidade ao examinar diversas estratégias de intervenção e ao fornecer resultados impressionantes em várias técnicas de seleção. Um dos principais benefícios desta abordagem reside na sua capacidade de oferecer uma alternativa acessível e prática aos métodos de aprendizagem por reforço completos, abandonando a necessidade de orientação especializada quase ideal e aumentando a contribuição humana abaixo do ideal.

A investigação futura deverá centrar-se na abordagem das preocupações de segurança associadas à implementação de políticas sob supervisão profissional, permitindo ao mesmo tempo a experimentação online. Para melhorar o Quadro de Inferência de Localização de Robustez (RLIF), é necessário investigar várias estratégias de intervenção. Será benéfico avaliar o RLIF em ambientes que vão além das tarefas básicas de controle, pois isso demonstrará sua versatilidade em diferentes domínios. Além disso, alargar o âmbito da análise teórica para incorporar mais métricas e contrastar o RLIF com abordagens alternativas proporcionará conhecimentos mais profundos. Outra área potencial de exploração envolve a integração do RLIF com técnicas complementares, como a designação de estados recompensadores específicos através da contribuição direta de um operador humano, o que pode melhorar tanto o desempenho como a praticidade da estrutura.

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