Автор: Денис Аветисян
Исследователи разработали метод, позволяющий роботам использовать опыт успешного выполнения задач для более эффективного обучения и улучшения навыков.
Предложен алгоритм само-референциальной оптимизации политики (SRPO) для моделей, объединяющих зрение, язык и действие, использующий латентное представление мира и прогрессивные награды.
Несмотря на успехи моделей «Видение-Язык-Действие» в робототехнике, их зависимость от экспертных демонстраций ограничивает обобщающую способность и эффективность. В данной работе, посвященной ‘SRPO: Self-Referential Policy Optimization for Vision-Language-Action Models’, предлагается новый подход к обучению с подкреплением, использующий самореферентную оптимизацию. SRPO позволяет обойтись без внешних демонстраций и ручной разработки вознаграждений, используя успешные траектории, сгенерированные в процессе обучения, и измеряя прогресс на основе латентных представлений мира. Способен ли предложенный метод значительно повысить эффективность и обобщающую способность робототехнических систем, открывая новые горизонты для обучения с подкреплением в сложных задачах манипулирования?
Сложность вознаграждения: проблема редких сигналов
Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением часто сталкиваются с серьезными трудностями в средах, где положительные сигналы вознаграждения поступают нечасто или с большой задержкой. Это препятствует эффективному обучению, поскольку агент испытывает трудности с установлением связи между своими действиями и полученными результатами. Отсутствие частых вознаграждений затрудняет исследование пространства состояний и приводит к тому, что алгоритм не может эффективно определить оптимальную стратегию поведения. В результате, агент может застрять в неоптимальных решениях, неспособный найти путь к желаемой цели, что особенно критично в сложных и динамичных средах, требующих долгосрочного планирования и адаптации.
Особую остроту проблема разреженности вознаграждения приобретает в задачах управления роботами в реальном мире. Успешное выполнение действия, например, сбор определенного объекта или достижение заданной точки, зачастую является редким событием, требующим выполнения целой последовательности действий. Роботу может потребоваться несколько минут или даже часов, чтобы получить хоть какое-то подтверждение правильности своих действий, что значительно замедляет процесс обучения. В отличие от игровых сред, где вознаграждения могут быть частыми и немедленными, в реальных условиях небольшие ошибки в начале последовательности действий могут привести к полному провалу всей операции, не позволяя агенту получить обратную связь и скорректировать свою стратегию. Эта сложность требует разработки новых подходов к обучению, способных эффективно справляться с разреженными сигналами вознаграждения и длительными последовательностями действий, чтобы роботы могли успешно адаптироваться к сложным реальным задачам.
Вследствие редких и отложенных вознаграждений, агенты в сложных средах часто оказываются неспособными к эффективному исследованию пространства действий, что приводит к фиксации на субоптимальных стратегиях поведения. Данное явление особенно остро проявляется в задачах, требующих длительных последовательностей действий для достижения успеха, где даже незначительные ошибки в начале могут заблокировать дальнейшее обучение. Агенты, не получая достаточного сигнала об успехе, склонны повторять неэффективные действия или прекращать исследование вовсе, что делает необходимым разработку новых методов обучения, способных направлять процесс исследования и преодолевать проблему разреженных вознаграждений. В частности, требуется создание алгоритмов, которые способны самостоятельно выявлять полезные действия даже при отсутствии немедленного положительного сигнала, или же использовать внутренние механизмы мотивации для поддержания активного исследования.
Существующие методы обучения с подкреплением часто полагаются на заранее заданные, разработанные человеком функции вознаграждения. Однако, такие функции оказываются хрупкими и плохо адаптируются к новым, незнакомым ситуациям. Эта проблема возникает из-за того, что создание универсальной функции вознаграждения, способной точно отразить все нюансы сложной среды, является крайне сложной задачей. Небольшие изменения в окружающей среде или в задаче могут потребовать полной переработки функции вознаграждения, что делает систему негибкой и ограничивает её способность к обобщению. В результате, агент может успешно функционировать в узко определенных условиях, но быстро теряет эффективность при столкновении с чем-то новым, требуя постоянного вмешательства и ручной настройки, что существенно ограничивает возможности автоматизации и масштабирования.
Мир как основа прогресса: построение моделей для обучения
Мировые модели предоставляют эффективный механизм для обучения компактным представлениям окружающей среды, позволяя агентам предсказывать будущие состояния и планировать свои действия. В основе лежит обучение модели, способной сжимать высокоразмерные входные данные, такие как визуальные данные или данные сенсоров, в латентное пространство меньшей размерности. Эта сжатая репрезентация содержит ключевую информацию о динамике среды, позволяя агенту прогнозировать последствия своих действий без непосредственного взаимодействия с реальным миром. Точность прогнозирования напрямую влияет на эффективность планирования, поскольку агент может оценивать различные траектории и выбирать оптимальный путь к достижению поставленной цели. Такие модели обычно реализуются с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) или трансформеров, обученных предсказывать следующие состояния на основе текущего состояния и действий агента.
Использование мировых моделей позволяет агентам осуществлять внутреннее моделирование траекторий и оценивать потенциальные действия без необходимости взаимодействия с реальным окружением. Этот процесс включает в себя предсказание последовательности состояний, которые могут возникнуть в результате конкретного действия, и оценку полученных результатов на основе внутренних критериев. Вместо непосредственного тестирования действий в реальном мире, агент может виртуально «проигрывать» различные сценарии, определяя наиболее перспективные стратегии и избегая потенциально опасных или неэффективных действий. Данный подход значительно повышает эффективность обучения, особенно в сложных и динамичных средах, за счет снижения потребности в дорогостоящих и времязатратных взаимодействиях с реальным миром.
Скрытые представления мира (latent world representations) позволяют агентам улавливать ключевые поведенческие паттерны, выходящие за рамки непосредственного восприятия. Эти представления, полученные в результате обучения модели окружению, кодируют важные аспекты динамики среды и взаимосвязей между состояниями. В результате, агент способен эффективно исследовать пространство состояний, концентрируясь на областях, соответствующих значимым поведенческим паттернам, и обобщать полученный опыт на новые, ранее не встречавшиеся сценарии. Это достигается за счет снижения размерности входных данных и выделения наиболее релевантных признаков, что способствует повышению эффективности обучения и адаптации агента в различных условиях.
Мировые модели, помимо прогнозирования динамики окружающей среды, служат основой для формирования внутренних наград, стимулирующих агента к достижению целей. В отличие от внешних наград, предоставляемых средой, внутренние награды генерируются самим агентом на основе оценки прогресса в достижении поставленной задачи. Оценка прогресса обычно реализуется через измерение изменения состояния латентного представления мира, отражающего степень приближения к целевому состоянию. Таким образом, агент обучается максимизировать не только внешние награды, но и внутренние, основанные на прогрессе, что позволяет эффективно исследовать пространство состояний и достигать целей даже при отсутствии явных внешних сигналов.
Самореферентная оптимизация: отслеживание собственного прогресса
Самореферентная оптимизация политики использует успешные траектории агента для формирования сигнала прогресса, который служит более плотным вознаграждением по сравнению с традиционными методами. Вместо использования заранее заданных, вручную разработанных функций вознаграждения, система оценивает прогресс на основе собственной успешной деятельности. В процессе обучения, алгоритм анализирует завершенные эпизоды и определяет, какие действия привели к положительному результату, а затем использует эту информацию для формирования сигнала вознаграждения, который отражает степень приближения к цели. Это позволяет агенту получать более частые и информативные сигналы, что ускоряет процесс обучения и повышает эффективность в сложных средах, где редкие дискретные вознаграждения затрудняют исследование.
В рамках данной системы оптимизации стратегий, оценка прогресса агента осуществляется на основе его собственной траектории обучения, что позволяет избежать необходимости в ручной разработке функции вознаграждения. Традиционные методы обучения с подкреплением часто требуют тщательно спроектированных функций вознаграждения, которые могут быть сложными в создании и настройке, а также не всегда точно отражают желаемое поведение агента. Использование опыта самого агента для определения прогресса позволяет автоматически формировать сигнал вознаграждения, адаптированный к конкретной задаче и особенностям обучения, что упрощает процесс разработки и повышает эффективность обучения.
В ходе тестирования на бенчмарке LIBERO, разработанный метод самореферентной оптимизации политики продемонстрировал передовые результаты, достигнув 99.2% успешности выполнения задач. Данный показатель на 103% превышает результаты, полученные с использованием базового алгоритма, что подтверждает значительное улучшение эффективности предложенного подхода. Результаты были получены на стандартном наборе тестовых сценариев LIBERO и подтверждены статистически значимыми метриками.
Результаты тестирования на бенчмарке LIBERO-Plus демонстрируют высокую обобщающую способность разработанного метода само-референтной оптимизации политики. На данном, более сложном, наборе задач, наблюдается улучшение производительности на 167% по сравнению с базовым уровнем. Это свидетельствует о способности алгоритма эффективно адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся условиям и успешно решать задачи повышенной сложности, требующие более продвинутых навыков обучения и адаптации.
Расширение возможностей: обучение в автономном режиме и генеративные модели
Метод взвешенной регрессии представляет собой эффективный подход к обучению с подкреплением в автономном режиме, позволяющий агентам извлекать знания из ранее собранных данных, не требуя дальнейшего взаимодействия с окружающей средой. В отличие от традиционных методов, требующих постоянной обратной связи от среды для улучшения политики, данная техника позволяет агенту учиться исключительно на статичном наборе данных, что существенно снижает затраты и риски, связанные с обучением в реальных условиях. Алгоритм анализирует данные, выявляя действия, которые привели к наилучшим результатам в прошлом, и использует эту информацию для формирования оптимальной стратегии поведения. Это особенно важно в сценариях, где сбор новых данных затруднен или опасен, например, при обучении роботов для выполнения сложных манипуляций или при разработке систем автономного управления транспортными средствами. Благодаря возможности обучения на основе исторических данных, метод взвешенной регрессии открывает новые возможности для применения обучения с подкреплением в широком спектре практических задач.
Сочетание взвешенной регрессии с методами контролируемого обучения и использованием генеративных моделей, таких как диффузионные и авторегрессионные модели, значительно повышает эффективность моделей «Видение-Язык-Действие». Этот подход позволяет не только извлекать максимальную пользу из имеющихся данных, но и генерировать новые, синтетические примеры, расширяющие обучающую выборку. Диффузионные модели, благодаря своей способности создавать реалистичные и разнообразные данные, особенно полезны для улучшения обобщающей способности агента, а авторегрессионные модели позволяют предсказывать последовательности действий, необходимые для выполнения сложных задач. В результате, такие модели демонстрируют повышенную устойчивость к шуму и неполноте данных, что критически важно для успешного применения в реальных сценариях, например, в робототехнике и автоматизации, где сбор обширных и идеально размеченных данных часто затруднен или невозможен.
Разработанные подходы позволяют агентам успешно обучаться даже при ограниченном или неполном объеме данных, что открывает новые перспективы для практического применения в робототехнике и автоматизации. Традиционно, обучение с подкреплением требует постоянного взаимодействия с окружающей средой, что может быть дорогостоящим или невозможным в реальных условиях. Однако, используя методы, такие как взвешенная регрессия с учетом преимуществ и генеративные модели, становится возможным извлекать знания из ранее собранных данных, избегая необходимости в дополнительных экспериментах. Такая возможность особенно важна для сложных задач манипулирования объектами, где сбор достаточного количества качественных данных может быть трудоемким. В результате, роботы и автоматизированные системы получают возможность адаптироваться к новым условиям и выполнять задачи с высокой точностью, даже при наличии неточностей или пробелов в исходных данных.
В ходе реальных экспериментов с робототехническими системами продемонстрировано, что разработанная система вознаграждений демонстрирует почти идеальную корреляцию Спирмена и монотонность. Это означает, что оценки, присваиваемые различным действиям робота, последовательно отражают их истинную ценность для выполнения задачи и стабильно изменяются в соответствии с качеством этих действий. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода в сложных сценариях манипулирования объектами, что особенно важно для надежного обучения политик в реальных условиях, где данные могут быть ограничены или зашумлены. Высокая степень согласованности оценок позволяет агенту уверенно выбирать оптимальные действия и достигать поставленных целей даже в условиях неопределенности.
Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отклик в философии выдающегося математика Пауля Эрдеша. Он утверждал: «Математика — это искусство упрощения». В данном исследовании, SRPO, акцент делается на создании эффективного механизма обучения с подкреплением для моделей «Видение-Язык-Действие». Использование самогенерируемых траекторий и латентных представлений мира позволяет преодолеть сложность обучения роботов, выстраивая прогрессивные награды, что повышает эффективность и обобщающую способность системы. Подобный подход отражает стремление к ясности и элегантности в решении сложных задач, отбрасывая излишнюю детализацию ради достижения оптимального результата.
Куда Далее?
Представленный подход, хотя и демонстрирует улучшение в оптимизации политик для моделей «Видение-Язык-Действие», не устраняет фундаментальную сложность: необходимость в заранее определенных траекториях, пусть и самогенерируемых. Вопрос о создании действительно автономного агента, способного к обучению в полностью неструктурированной среде, остается открытым. Попытки обойтись лишь прогрессивными наградами — это, по сути, изящное перекладывание ответственности за определение успеха на самого агента, а не её решение.
Дальнейшие исследования должны быть направлены на преодоление зависимости от латентного представления мира. Очевидно, что любое сжатие информации — это потеря, и вопрос в том, как минимизировать её влияние на способность к обобщению. Следует рассмотреть возможность интеграции принципов активного обучения, позволяющих агенту самостоятельно выбирать наиболее информативные данные для улучшения своей модели мира, а не полагаться на предопределенные траектории.
В конечном счете, истинный прогресс потребует отхода от представления об обучении как о накоплении опыта. Необходимо стремиться к созданию агентов, способных к построению абстрактных моделей, а не к простому запоминанию успешных действий. Иначе, все усилия по оптимизации политик останутся лишь улучшением инструментов для решения заведомо ограниченного круга задач.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15605.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-24 02:42