【重磅】DeepMind发布通用强化学习新范式，自主机器人可学会任何任务

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新智元报道

来源：DeepMind

编译：Marvin

【新智元导读】DeepMind今天发表博客文章，提出一种称为SAC-X（计划辅助控制）的新学习范式，旨在解决让AI以最少的先验知识，从头开始学习复杂控制问题的挑战。这在真实环境中成功让机械臂从头开始学习拾放物体。研究者认为，SAC-X是一种通用的强化学习方法，未来可以应用于机器人以外的更广泛领域。

让孩子（甚至成年人）在使用物品之后自己收拾可能是颇有挑战性的事情，但我们面临一个更大的挑战：试图让我们的AI也这样做。成功与否取决于AI是否掌握几个核心的视觉运动技能：接近一个物体，抓住并举起它，然后打开一个盒子并把物体放进里面。使事情更复杂的是，这些技能还必须用正确的顺序做。

控制任务（control tasks），例如整理桌子或堆放物体，要求agent能够确定如何、何时以及在哪里协调它的模拟手臂和手指的9个关节，以正确地移动物体，实现它的目标。在任何给定一段时间里，可能的运动组合数量会非常庞大，并且需要执行一系列正确的操作，这就构成了一个严峻的探索性问题——使得这成为强化学习研究的一个特别有趣的领域。

奖赏塑形（reward shaping）、学徒学习（apprenticeship learning）以及示范学习等技巧可以帮助解决这个问题。但是，这些方法依赖于大量的关于任务的知识——以最少的先验知识，从头开始学习复杂控制问题，仍然是一个公开的挑战。

DeepMind近日发表的新论文“Learning by Playing - Solving Sparse Reward Tasks from Scratch”提出一种新的学习范式，称为“Scheduled Auxiliary Control (SAC-X)”（计划辅助控制），旨在解决这个问题。SAC-X的想法是要从头开始学习复杂的任务，那么agent必须先学习探索和掌握一套基本的技能。就像婴儿在学会爬行和走路之前必须先发展协调和平衡的能力一样，向agent提供一些与简单的技能相对应的内部（辅助）目标可以增加它理解和成功执行更复杂任务的机会。

我们在几个模拟的和真实的机器人任务中演示了SAC-X的方法，包含各种任务，例如不同类物体的堆叠问题，场地整理问题（需要将物体放入盒子）。 我们定义的辅助任务遵循一个总原则：它们鼓励agent去探索它的感知空间（ sensor space）。 例如，激活它的手指上的触摸传感器，感知其手腕受到的力，使其本体感受传感器（ proprioceptive sensors）中的关节角度达到最大，或强制物体在其视觉相机传感器中移动。如果达到了目标，每个任务会关联到一个简单的奖励，否则奖励为零。

图2：agent学习的第一件事是激活手指上的触摸传感器，并移动两个物体。

图3：模拟agent最终掌握了“堆叠”物体这个复杂任务。

然后，agent就可以自行决定它当前的“意图”（intention），即接下来的目标。目标可以是辅助任务或外部定义的目标任务。更重要的是，agent可以通过充分利用off-policy learning来检测并从其他任务的奖励信号学习。例如，在拾取或移动一个物体时，agent可能会顺便把它堆叠起来，从而得到“堆叠”的奖励。由于一系列简单的任务可以导致观察到罕见的外部奖励，所以将“意图”进行安排（schedule）的能力是至关重要的。这可以根据所收集到的所有相关知识创建一个个性化的学习课程。

事实证明，这是在如此大的一个领域中充分利用知识的一种有效方法，而且在只有很少的外部奖励信号的情况下尤其有用。我们的agent通过一个 scheduling 模块来决定遵循那个意图。在训练过程中，scheduler通过一个meta-learning算法进行优化，该算法试图使主任务的进度最大化，从而显著提高数据效率。

图4：在探索了许多内部辅助任务之后，agent学习如何堆叠和整理物体。

我们的评估显示，SAC-X能够解决我们从头设置的所有任务——使用相同的底层辅助任务集。更令人兴奋的是，我们在实验室的一个真实的机械臂上直接利用SAC-X，成功地从头开始学会了拾取和放置任务。过去，这一点特别具有挑战性，因为真实世界中机器人的学习需要数据效率，所以主流的方法是在模拟环境中预训练（pre-train）一个agent，然后将agent转移到真实的机械臂。

图5：在真正的机械臂上，SAC-X学习如何从头开始拾取和移动绿色方块。它此前从未见过这一任务。

我们认为SAC-X是从头开始学习控制任务的重要一步，只需指定一个总体目标。SAC-X允许你任意定义辅助任务：可以基于一般性认识（例如在个实验中是故意激活传感器），但最终可以包含研究人员认为重要的任何任务。从这个角度看，SAC-X是一种通用的强化学习方法，不止是控制和机器人领域，可以广泛应用于一般的稀疏强化学习环境。

这一工作由以下研究者共同完成：Martin Riedmiller, Roland Hafner, Thomas Lampe, Michael Neunert, Jonas Degrave, Tom Van de Wiele, Volodymyr Mnih, Nicolas Heess and Tobias Springenberg.

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