TPAMI | 安全強化學習方法、理論與應用綜述，慕工大、同濟、伯克利等深度解析

机器之心發表於2024-10-08
強化學習

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本篇綜述工作已被《IEEE 模式分析與機器智慧彙刊》（IEEE TPAMI）接收，論文第一作者顧尚定博士來自慕尼黑工業大學、加州大學伯克利分校，論文通訊作者陳廣教授來自同濟大學電腦科學與技術學院。共同作者包括北京大學楊龍博士、倫敦國王大學杜雅麗教授、倫敦大學學院汪軍教授、慕尼黑工業大學 Florian Walter 和 Alois Knoll 教授。

隨著人工智慧（AI）的飛速發展，強化學習（Reinforcement Learning，RL）在諸多複雜決策任務中取得了顯著的成功。我們在自動駕駛、機器人控制和推薦系統等實際應用中，越來越依賴於這些智慧系統。然而，現實世界中的強化學習在應用過程中也面臨著巨大的挑戰，尤其是如何保證系統的安全性。為了解決這一問題，安全強化學習（Safe Reinforcement Learning, Safe RL）應運而生，成為當前學術界和工業界關注的焦點。

這篇文章將為大家解析由慕尼黑工業大學、同濟大學、加州大學伯克利分校、倫敦大學學院、倫敦國王大學和北京大學的研究人員聯合釋出的綜述《安全強化學習：方法、理論與應用》的重要觀點，深入探討安全強化學習的研究現狀、關鍵問題及未來發展方向。

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  • 論文標題：A Review of Safe Reinforcement Learning: Methods, Theories and Applications
  • 論文連結：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10675394（IEEE 預覽版）
  • 倉庫連結：https://github.com/chauncygu/Safe-Reinforcement-Learning-Baselines

一、安全強化學習的定義與核心問題

強化學習的核心目標是透過與環境的互動，不斷調整和最佳化策略以獲得最大化的獎勵。然而，現實環境中的風險與不確定性往往導致嚴重的安全問題。例如，在自動駕駛中，車輛不能因為探索策略而危及乘客的安全；在推薦系統中，推薦的內容不能帶有種族或其他歧視性資訊。

安全強化學習正是在這種背景下提出的，它在傳統強化學習的基礎上加入了安全約束，旨在最佳化獎勵的同時，保證決策過程中的安全性。具體來說，安全強化學習需要解決以下幾個關鍵問題，即 “2H3W” 問題：

  1. 如何最佳化策略以確保安全？
  2. 需要多少訓練資料才能找到安全的策略？
  3. 當前安全強化學習的應用進展如何？
  4. 有哪些基準測試可以用於評估安全強化學習的效能？
  5. 未來安全強化學習面臨的挑戰是什麼？

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二、安全強化學習的研究方法

研究者們提出了多種方法來處理安全強化學習的問題，可以大致分類為基於模型的方法和無模型的方法。

1. 基於模型的安全強化學習方法：

基於模型的安全強化學習方法通常依賴於對環境的建模，透過利用物理模型或近似模型進行推理和決策。這類方法通常具有較高的學習效率。例如，基於控制理論的方法透過使用李雅普諾夫函式或模型預測控制（MPC 等工具，可以為機器人和無人駕駛汽車等複雜系統提供嚴格的安全保證。

  • 策略最佳化法：透過最佳化給定的安全約束，尋找合適的策略。
  • 控制理論法：應用控制理論的原則來設計出能滿足安全性要求的 RL 演算法。
  • 形式化方法：利用形式化驗證工具來確保策略的安全性。

2. 無模型的安全強化學習方法：

無模型的方法則不依賴於精確的環境模型，而是直接透過與環境的互動來進行學習。策略最佳化和價值最佳化是其中的兩大主流方法。在這些方法中，研究者們透過引入約束條件來確保學習過程中的安全性，如使用拉格朗日乘子法進行安全約束最佳化，或透過機率估計來避免系統進入危險狀態。

  • 直接策略搜尋：在不明確建立環境模型的情況下，直接在策略空間中搜尋安全的策略。
  • 價值函式法：透過修改價值函式的定義，引入安全性考慮。
  • 多智慧體安全 RL：在多智慧體環境中，確保所有智慧體的安全性和協調性。

三、理論分析

安全強化學習的理論分析主要集中在如何評估和證明演算法的安全性。包括取樣複雜性分析、收斂性證明和策略安全的機率分析等。理論研究不僅幫助我們理解演算法的效能邊界，還指導我們在實際應用中如何有效地實施這些演算法。

安全強化學習與傳統的強化學習在理論層面有明顯的不同，特別是在約束馬爾科夫決策過程（CMDP）的框架下，許多理論分析是基於最佳化演算法和約束策略展開的。以下是一些關鍵的理論分析點：

強化學習與安全強化學習的區別

傳統強化學習的目標是找到能夠最大化累積獎勵的策略，而安全強化學習則需要在此基礎上加入安全約束，確保系統在執行過程中不會進入不安全狀態。理論上，安全強化學習透過引入約束條件，如成本函式或機率約束，來避免 “危險” 狀態。這使得安全強化學習問題在複雜度上遠超傳統強化學習問題，尤其是在需要解決安全性與獎勵之間的權衡時，安全強化學習的複雜度進一步增加。

約束最佳化中的拉格朗日方法

為了最佳化帶有安全約束的強化學習問題，拉格朗日乘子法是一個常見的工具。透過引入拉格朗日乘子，安全強化學習問題可以轉化為求解一個帶有約束的最佳化問題。其基本思想是在最佳化目標函式的同時，透過乘子調整約束條件的權重，從而在保證策略安全的前提下，找到最優解。

透過這種方法，安全強化學習可以在訓練過程中逐步逼近最優策略，同時確保系統滿足安全約束。

樣本複雜度與安全違反分析

在安全強化學習中，另一個關鍵的理論問題是樣本複雜度。樣本複雜度衡量的是在給定約束條件下，演算法需要多少互動樣本才能找到一個足夠好的策略。現有研究表明，一般而言，對於安全強化學習，樣本複雜度比傳統強化學習更高，因為除了最佳化獎勵外，還需要考慮安全約束的滿足程度。

此外，理論分析還包括安全違規（safety violations）的可能性分析。在許多現實應用中，我們無法保證系統在訓練過程中永遠不會違反安全約束。因此，研究人員開發了各種演算法來最小化安全違規的機率，並確保演算法在大多數情況下能夠遵守安全邊界。

安全強化學習演算法的收斂性

在安全強化學習的理論分析中，收斂性是另一個核心問題。確保演算法能夠在有限的時間內收斂到最優解，同時滿足安全約束，是一個具有挑戰性的問題。研究人員通常使用梯度下降法或策略梯度法來解決這些問題，並證明了這些方法在某些條件下的收斂性。例如，透過在策略空間中新增限制性搜尋區域，可以顯著減少探索時的安全違規，並加速演算法的收斂。

四、安全強化學習的基準測試

為了評估安全強化學習演算法的效果，研究者們開發了多個基準測試環境。這些基準測試不僅能夠幫助我們更好地衡量演算法的效能，還能推動安全強化學習演算法向實際應用的落地。以下是幾個廣泛使用的安全強化學習基準測試環境：

單智慧體安全強化學習基準

1.AI Safety Gridworlds：

這是由 DeepMind 推出的一個 2D 網格環境，專門用於評估安全強化學習演算法。每個環境都是網格組成，智慧體需要透過採取行動來達到目標，同時避免進入危險區域。該環境的動作空間是離散的，適用於簡單的安全決策任務。

2.Safety Gym：

OpenAI 推出的 Safety Gym 基於 Gym 和 MuJoCo 環境，支援機器人導航並避免與障礙物碰撞的任務。此環境中的智慧體（如球狀機器人、車機器人等）透過執行連續動作來完成任務，能夠很好地模擬實際機器人和自動駕駛中的安全挑戰。

3.Safe Control Gym：

這是一個整合了傳統控制方法和強化學習方法的基準測試環境。Safe Control Gym 專注於安全控制問題，提供了多種任務，如單軸和雙軸四旋翼控制、軌跡跟蹤等。該環境尤其適用於從模擬到實際應用的安全控制研究。

多智慧體安全強化學習基準

1.Safe Multi-Agent MuJoCo：

這是一個基於 MuJoCo 的多智慧體安全強化學習基準。每個智慧體控制機器人的一部分，並且必須共同學習如何操作機器人，同時避免碰撞到危險區域。這個基準環境非常適合評估多智慧體系統中的協作和安全問題。

2.Safe Multi-Agent Robosuite：

這是一個基於 Robosuite 的多智慧體機器人臂控制環境。多個智慧體控制機器人臂的不同關節或者不同智慧體控制不同的機械臂，共同完成任務，同時避免碰撞到障礙物。該環境模擬了機器人在實際應用中面對的模組化控制和安全問題。

3.Safe Multi-Agent Isaac Gym：

這是一個基於 Isaac Gym 的高效能多智慧體基準測試環境，支援在 GPU 上進行軌跡取樣，其計算速度一般而言比 MuJoCo 和 Robosuite 要快至少十倍。該環境主要用於大規模多智慧體任務中的安全學習。

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五、應用、挑戰與展望

應用前景

安全強化學習在許多關鍵領域都有著廣泛的應用前景：

  • 自動駕駛：透過安全強化學習演算法，可以在複雜的交通環境中實現安全的駕駛決策。
  • 機器人技術：確保機器人在與人類互動或執行任務時的安全性。
  • 工業自動化：在自動化生產線中，利用安全強化學習最佳化生產過程，同時避免事故發生。
  • 能源管理：在電網操作中應用安全強化學習，以最佳化能源分配，防止系統超載。

未來挑戰

儘管安全強化學習已取得一定進展，但仍面臨許多挑戰，包括演算法的可擴充套件性、多工學習的安全性問題、以及實時效能的保證等。未來的研究需要在這些方面進行更深入的探索，並開發出更智慧、更安全的 RL 解決方案。

未來展望

1. 博弈論與安全強化學習結合：博弈論是解決安全問題的主要方法之一，因為不同型別的博弈可應用於各種實際場景，包括合作和競爭情境。最佳化在擴充套件形式博弈中的安全性對實際應用十分有益。例如，在擊劍比賽中，關鍵在於確定確保雙方智慧體在完成目標的同時保持安全的方法。

2. 資訊理論與安全強化學習結合：資訊理論在處理不確定的獎勵訊號和成本估計方面起著重要作用，特別是在大規模多智慧體環境中。透過資訊編碼理論，可以構建各種智慧體行為或獎勵訊號的表示，從而提升整體效率。

3. 其他潛在方向：包括從人腦理論和生物學洞察中獲得靈感，創新安全體強化學習，以及從人類反饋中學習安全且多樣化的行為（類似於 ChatGPT）。

總結

安全強化學習作為人工智慧領域中的一個重要分支，正在逐步走向成熟。透過解決其面臨的挑戰，我們有望看到更加安全、智慧的 AI 系統在自動駕駛、機器人和推薦系統等領域得到廣泛應用。

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