1種策略就能控制多類模型，華人大二學生提出RL泛化方法，LeCun認可轉(zhuǎn)發(fā) | ICML 2020
這個智能體模型不僅可以模擬人的動作，特殊形態(tài)的機器人也不在話下～
蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
如果給你幾十甚至幾百種模型，讓你用1種策略對它們進行訓練，怎么做？
上圖中的這些智能體模型，不僅僅模擬「人」的動作，有些還代表著「四足動物」、「兩足動物」，亦或者是特殊形態(tài)的「機器人」的行為。
智能體，能進行自主活動的硬件或軟件實體。例如，可以是某種智能機器人。
而所有的這些智能體，都能通過1種策略來表達。
通過強化學習，模型中分散的肢體間也能進行消息傳遞，甚至能表示出訓練中沒有發(fā)現(xiàn)的模型。
論文在Reddit上po出后，一天之內(nèi)就獲得了近900熱度。
與此同時，Twitter上也獲得了Yann LeCun的轉(zhuǎn)發(fā)。
對于強化學習，LeCun曾經(jīng)給出過比喻：「如果智能是蛋糕，無監(jiān)督學習就是那塊蛋糕，有監(jiān)督學習是糖衣，而強化學習則是糖衣上的櫻桃?！?/p>
但現(xiàn)在看來，LeCun似乎對于這份強化學習的研究非常感興趣。
畢竟，就個體差異而言，僅通過1個策略達到控制多種不同形狀的智能體，需要模型具有很好的泛化能力。
來看看研究者們是怎么實現(xiàn)這個策略的。
整體架構(gòu)原理
首先，將所有智能體放在一起進行訓練。
不同的是，相比于對模型架構(gòu)進行整體訓練，他們將智能體拆解成多個肢體部分，分別進行訓練。
這個策略中權(quán)重（πθ）被智能體中的所有肢體部分共享，也就是說，不僅對于其中一個肢體是這樣，其他智能體的肢體也是如此。
為了確保肢體協(xié)調(diào)，各肢體間可以進行信息傳遞。
每個肢體之間都有自己的位置，傳遞信息的順序基本都遵循由下至上、再由上至下。
最后，動作會在向下的信息傳遞中被預測。
整體模型結(jié)構(gòu)如下圖所示。
在這期間，圖左的智能體控制器和圖中間擁有共同參數(shù)的溝通模塊會被放在一起訓練，學習如何將信息傳遞給右邊的中心控制器。
這樣的策略，被稱為模塊化共享策略SMP（Shared Modular Policies）。
研究者們希望能了解到通過SMP，模型進行信息傳遞的效果。
下圖從左至右分別展示了隨著訓練次數(shù)的增加，某一模型從上至下進行信息傳遞的信息量。
可以看見，模型在運動過程中的信息量會有峰值，為保持模型平衡進行大量信息傳遞。
所以，為了保持平衡，模型在運動過程中將會進行大量信息傳遞，尤其是在「雙腿」邁開時。
而肢體間的這些信息傳遞也是這種學習策略得以泛化模型的關鍵。
訓練效果
從訓練結(jié)果來看，即使是有著相似結(jié)構(gòu)的模型，在步態(tài)上也能展示出幾乎完全不一樣的效果。
如圖所示，圖中紅色圈內(nèi)的三個模型雖然結(jié)構(gòu)相似，但運動的步態(tài)卻幾乎完全不同。
不僅如此，訓練過程中還有意外收獲。
研究者們發(fā)現(xiàn)在訓練過程中，這種學習策略還生成了一些以前完全沒見過的智能體模型，這些模型可能同時有好幾條腿、或是非常重的手臂。
如果在測試時適當?shù)卣{(diào)整模型結(jié)構(gòu)，這種策略也能很好地將它們保持平衡。
但目前也有一點小問題，如果將某一部分肢體的肌肉放大到超乎常理、或是將腿部完全去掉，可能會導致模型失去平衡。
無論如何，這個學習策略所展示出來的模型泛化能力已經(jīng)足夠引人驚嘆。
有網(wǎng)友猜測，興許這是圖神經(jīng)網(wǎng)絡的一項應用。
這真不錯！信息通過肌肉架構(gòu)傳遞，且擁有共享權(quán)重？聽起來GNN能完成得很好。
也有網(wǎng)友表示，這也許是將強化學習應用到電子游戲和機器人之外的更廣泛領域的一個契機。
如果我們可以將強化學習應用到電子游戲和機器人以外的方向，這會是一次很有意思的研究。
華人一作
這篇論文的第一作者Wenlong Huang，目前在加州大學伯克利分校就讀大二，學習計算機視覺。
高中時，他曾與加州大學圣迭戈分校的Zhuowen Tu教授共同研究3D生成模型，目前感興趣的研究方向是強化學習、機器人和計算機視覺。
除此之外，他的業(yè)余愛好也很廣泛，不僅喜歡拉小提琴，也鉆研攝影方向。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2007.04976
參考鏈接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/hpajb2/r_one_policy_to_control_them_all_shared_modular/
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