强化学习模仿学习于robot[通俗易懂]

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写在前面：分享知识是再好不过的事情。这篇文章主要是总结自己最近看的一些文章以及相关知识。自己在暑假实习的时候学习的就是在物理仿真平台上做robot的强化学习，未来读PhD的时候也被老师继续分配到了这个方向，哈哈。可能要一直从入门到入土了，趁着最近写research proposal的时候，将最近的理解记录一下。鉴于笔者知识水平有限，若有不妥当之处，还请指出。

摘要：robot 强化学习模仿学习

介绍

从Google的alphago以绝对优势接连战胜人类围棋中的佼佼者(李世石, 柯洁)之后，这总结果当然是震撼的，从此人工智能声名大噪。但是纵使目前能使机器智力超群，围棋上的造诣无人能比，但是它还是连一颗棋子都拿不起来。大家总在畅想未来各种家居机器人会成为我们得力的助手，洗碗做饭洗衣服，任劳任怨不叫苦。当然理想还是要有的，只不过实现起来路还是很长的。现在让机器人学会倒杯水都是很困难的。。。

早在1921年karel Capek就为我们第一次描述了一个机器人应该长什么样子：it should look like a human being。自从那时起，小说家们开始将这一想法发扬光大，在各式各样的科幻小说中，很多超过人的智能机器层出不穷。而现实呢，研究员们还在为实现最简单的可称得上“智能”的机器而夜以继日（artist的创作力真是远超scientist）。在做工程与研究的人眼中，类人的机器人就是合适材料组装的，质量尽可能轻的，有各种各样的motors还有各种各样的传感器的集合。但是在这样的基础上让机器学会推理（reasoning）是很困难的。目前为止，机器人也就只能重复性的完成那些被人为设计好，写在程序中的任务。为了克服这种需要人为给每个动作编程的繁琐步骤，我们迫切的需要一种新的算法。然后强化学习（Reinforcement Learning）被拿来用了。

Reinforcement Learning

强化学习模仿学习于robot[通俗易懂]

一张图简单介绍下强化学习，我们前面提到的robot就是图中的智能体agent。每个agent都是肩负一个使命的，并且要为这个使命在环境（environment）中不断探索（actions），每探索一次都会到达一个新的状态（state）也会得到环境对这个action的反馈（reward）。往往我们的reward就是根据target来设定的，所以要实现的目标也等价于获得最大的累计回报。举个简单的例子（例子才是最能说明问题的），flabbybird 相信大部分人都玩过，没玩过可以玩一玩（强迫症绝对停不下来。。。）。

强化学习模仿学习于robot[通俗易懂]

这个游戏里面呢，小鸟就是我们的agent，环境就是各种各样的水管，state就是对环境的观测值（包括鸟的速度啊，水管距离啊等等），我们的目标呢就是穿越尽可能多的水管，能采取的action就是点一下或者不点，每穿越一个水管就会得到一个值是1的reward，若是不小心撞到水管那就得到-1的reward然后游戏结束。这个例子中动作空间是离散的也比较简单，用的就是DQN的算法，是很不错的强化学习的入门例子，有兴趣可以去玩一玩。

yenchenlin/DeepLearningFlappyBirdgithub.com

关于强化学各种各样的算法，诸如Q-learning，SARSA，policy gradient等，我就不在这里列公式了，看见公式我也晕，讲的也可能没有人家好，建议有兴趣的人可以去看下CS294课程，还有这里有一些博客链接：强化学习入门资料 – penkgao的博客 – CSDN博客

做了基本的了解之后，我们言归正传，强化学习真的在近些年来被证明是做motion control 任务的非常有效的方法。基于各种各样的仿真平台比如gym，dart，以及很多优秀的物理模拟工具 mujoco，bullet。让研究者们可以非常方便的搭建自己的agent，从人，动物甚至到自行车，再者还有集成各种强化学习算法的平台（如baseline， tensorflow agent）让研究者可以非常方便的调用或者编写自己的强化学习算法。所以在图形学领域，这个方向算是成为了一个热点吧，工作比较突出的，最敬佩的应该是Berkeley的大神博士生 Xuebin Peng吧。

Xue Bin (Jason) Pengxbpeng.github.io

他实现了一些列关于强化学习用于模拟智能体的工作，比如一维和三维的障碍跨越，在最近的文章里还实现了学杂技，也是让人眼前一亮了。所以大家可一看到强化学习在这个方向上的潜力与效果。（无脑宣传一波，暑假张老师 @张心欣提的idea做自行车的训练也是非常的exciting）。

好，吹完了开始黑了。

强化学习在做motion control是极好的，但是往往一开始产生的都是一些非常滑稽的，不对称的动作，为了解决这个问题，研究者们就开始将目光投到cost function上去，比如Wenhao Yu（VincentYu68/SymmetryCurriculumLocomotion）他们的设计了一种新颖的方式计算动作的协调对称性，取得了不错的效果，然后Xuebin Peng最近开始从视频中一帧帧匹配agent的动作与视频中角色动作的匹配度。除了loss fucntion，reward的设计也真的是奇技淫巧，灵光乍现，不然的话最后也变成了玄学调参。暑假做训练上面那个自行车的时候，reward加的也是随心所欲，不断尝试，出现问题马上就改。因为reward的设计直接决定了最后的训练效果，目前好像也还没有系统的指导我们如何设计reward function的行之有效的方法，毕竟对于不同的任务，情景和要求也是千差万别的。

虽然强化学习比较接近生物体学学习的本质了吧，可是仔细想想还是略有不同的，人往往可以通过看别人演示一遍，就能自己上手操作了，而不是完全无脑的尝试。于是模仿学习出现了。

imitation learning

目前模仿学习的主流方法分成两大类，behaviour cloning 和 inverse imitation learning。

对于behaviour cloning：

思路就是，一些专家（expert）提供一些demonstration。然后agent通过反复的研究这些demos，从中提取出专家的行为轨迹 $\gamma = (s_1, a_1, s_2, a_2 ..... s_n, a_n)$ ，然后当agent会去自己保存的专家轨迹中去匹配自己当前遇到的情形，然后模仿专家采取的动作来应对。就将这类问题变成了有监督的问题。那么然后问题来来了，有些情形下的数据无法收集，比如在自动驾驶中去收集高度危险的情形损失是很大的，然后就是遇见新的情形，专家轨迹中没有怎么办，就会造成covariate shift，误差就会累积。

强化学习模仿学习于robot[通俗易懂]

为了改善这种问题有人就提出了DAGGER方法：

train $\pi_\theta(a_t|s_t)$ from human data ${D_\pi^* = \{s_1, a_1, ... s_n, a_n \}}$
run $\pi_\theta(a_t|s_t)$ to get dataset ${D_\pi = \{s_1, ... s_n \}}$
expert labels $D_\pi$ with actions
$D_\pi^* = D_\pi^* \cup D_\pi$
go to first step

就是对于每次用当前策略遇到的情形，都会重新让专家进行标记。emmm，感觉无非就是扩大了数据集。虽然证明比较有效果，但是将冗余的劳动转移到了专家身上，这是比较低效和费时的。

Inverse Reinforcement learning

强化学习模仿学习于robot[通俗易懂]

逆向强化学习就是通过专家给出的demonstrations，去归类（离散）或者回归（连续）出reward function。怎么做呢，就是假设专家的动作是最优的，找出一种reward function，满足下面的式子：

$E[\sum_{t = 0}^\infty \gamma^t R^*(s_t)|\pi^* ] \ge E[\sum_{t = 0}^\infty\gamma^t R^*(s_t)|\pi ] \quad \forall \pi$ （1）

$\pi^*$ 就是专家策略，而 $\pi$ 就是当前reward function中产生的最优策略。逆向强化学习的方法有很多中比如学徒学习，MMP，结构化分类，最大熵IRL等。我们以学徒学习来说明一下：

首先假设reward function是关于status feature是线性的有 $R(s) = w^T \phi(s)$ ， $w \in R^n$ $\phi: s \rightarrow R^n$ . 然后（1）式可以进一步写成：

$E[\sum_{t = 0}^\infty \gamma^t R(s_t)|\pi ] = E[\sum_{t = 0}^\infty\gamma^t w^T \phi(s_t)|\pi ] \\ \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad =w^T E[\sum_{t = 0}^\infty\gamma^t \phi(s_t)|\pi ] \\ \quad \quad=w^T\mu(\pi)$

现在我们的目标就是找到最优的 w^* 使得 $w^{*T}\mu(\pi^*)\ge w^{*T}\mu(\pi) \quad \forall\pi$ . 当我们产生的策略与专家策略尽可能地一样优秀的时候，就会得到 $|w^{*T}\mu(\pi^*)-w^{*T}\mu(\pi)|\le\epsilon$ 。通过上面的推导，然后写出下面的算法步骤：

assume $R_w(s)=w^T\phi(s)$
initialize: pick some policy $\pi_0$
iterate for
- find a reward function so that the expert policy outperform all previous found policies
  max $\gamma$ s.t. $\gamma \le w^T \mu(\pi^*)-w^T \mu(\pi) \quad\forall\pi \in \{\pi_0,\pi_1...\pi_{i-1}\}$
- Run reinforcement learning algorithms to find the optimal policy based on current reward function
- update
- if $\gamma \le \epsilon/2$ , exit

尽管逆向强化学习取得了很不错的结果[2,3]，但是也有一些一直被嫌弃的地方，就是每次内层循环都要跑一遍RL，这样的计算花费也是很大的。然后呢对于reward 关于feature的线性假设可能也有不合理的地方。

新的方法：

基于上面出现的问题，又有新的方法提出了，比如GAIL[1]，用GAN的思路来做这类问题，还是有一定的合理性的。不在费尽心思的设计reward function 或者迭代reward function，而是直接生成reward function的分布，思路还是很让人激动的不知道以后会不会有什么特别惊艳的结果。还有最近的one – shot imitation learning（被翻译成一眼学习）。干的事情就是，专家只提供一个demonstration，然后agent就可以学会完成这个任务。

https://blog.openai.com/robots-that-learn/blog.openai.com

主页中可以看到，完成的是累积木块的任务，将特定颜色的木块放到另外一个上去。虽然目前完成的任务还比较简单，而且也是提前进行了大量的类似任务的训练，但是未来应该会基于此出现更多优秀的成果，毕竟openAI。。。

写在最后：

虽然出现了很多越来越优秀的算法和结果，但是还有很长的路要走啊。目前大部分的训练还都是在物理仿真平台上进行的，从模拟域到现实中的reality gap也是一个需要研究和解决的问题，此外目前的这些方法无非就是让agent不断的copy，模仿专家的动作，而真正通过demonstration理解专家的意图然后做出比专家更加优秀的动作也是还未能做到的。总之呢，会越来越好的。

references

[1] : Ho, Jonathan, and S. Ermon. “Generative Adversarial Imitation Learning.” (2016).

[2] : N. D. Ratliff, D. Silver, and J. A. Bagnell. Learning to search: Functional gradient techniques for imitation learning. Autonomous Robots, 27(1):25–53, 2009.

[3] : B. D. Ziebart, A. Maas, J. A. Bagnell, and A. K. Dey. Maximum entropy inverse reinforcement learning. In AAAI, AAAI’08, 2008.

[4] : Stéphane Ross, Geoffrey J Gordon, and Drew Bagnell. A reduction of imitation learning and structured prediction to no-regret online learning. In AISTATS, volume 1, page 6, 2011.

[5] : GAIL生成对抗模仿学习详解《Generative adversarial imitation learning》

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