伯克利最新无模型深度强化学习研究：从零开始训练机器人玩乐高

随着长期研究的深入与实验证明，无模型深度强化学习在视频游戏、模拟机器人操纵和运动等领域已经展现出了卓越的性能。当面临与环境的交互时间有限的情况时，无模型方法的表现往往不尽人意，这一问题在现实世界中的机器人任务中尤为突出。针对这一问题，我们开始探索如何应用使用soft Q-learning训练的最大熵策略到现实世界的机器人操纵任务中。

Soft Q-learning以其两大特性在现实世界应用中大放异彩。它能够通过学习基于能量的模型所表示的策略，从而掌握多模式探索策略。该策略能够组合形成新的策略，且最优性可根据组合策略间的分歧来界定。这种组合特性对于现实世界的操纵任务来说极为有价值，因为可以通过组合现有技能来构造新的策略，从而在零起点训练中实现效率的大幅提升。

我们的实验评估结果显示，相较于传统的无模型深度强化学习方法，soft Q-learning展现出更高的样本效率，并能够有效执行模拟和现实世界任务的组合性。

进一步地，我们采用名为soft Q-learning的最大熵强化学习算法对Sawyer机器人进行训练，使其能够完成乐高积木的叠加任务。令人惊喜的是，从零开始训练策略仅需不到两小时的时间，并且已学习策略的鲁棒性在面临事物策略干扰时依然稳健。我们还展示了如何结合学到的策略以形成新的复合技能，例如在避免乐高积木塔倒塌的同时进行堆叠操作。

深度强化学习与通用目的函数近似器（如神经网络）的结合，为广泛的机器人行为自动化提供了可能。强化学习为序列决策提供了推理的形式主义，而大型神经网络则提供了表征方式。将具有多层神经网络表示的无模型强化学习算法应用于现实世界的机器人控制问题仍然面临巨大挑战。无模型方法的样本复杂性相当高，而且由于大容量函数近似器的包容性，复杂性还将进一步提高。我们的研究正在探索如何克服这些挑战，以期实现更广泛的机器人自动化行为。探索前沿：无模型强化学习在机器人技能学习中的应用

在面临多重机器人并行学习挑战时，专家们一直在寻求革新性的解决方案。那么，我们能否打破常规，设计一种全新的无模型强化学习算法？这种算法无需依赖模拟、演示或多重机器人，就能直接在现实世界的复杂环境中，对多层神经网络模型进行高效训练。

基于两大核心性质，我们认为最大熵原理能为深度强化学习开辟新的道路。这一原理通过玻尔兹曼分布表达了一种随机策略，这为我们提供了一种智慧的探索策略。这种策略的能量与reward-to-go或Q函数相对应，为所有操作分配非零概率，同时偏向回报更高的操作。这就确保了探索与开发的平衡，极大地提高了学习的效率。

最大熵策略的可组合性在实际应用中具有重大意义。正如我们在研究中展示的，独立训练的最大熵策略可以通过特定的方式组合，为合并后的奖励函数产生新的策略，这些策略接近甚至达到最优。这种可组合性对于控制器尤为重要，因为在许多任务中，可以自然地将复杂的任务分解为更简单的子问题。例如，拾取和放置的任务可以被细化为到达指定的坐标和规避障碍等子问题。这意味着，我们可以分阶段学习这些子问题，然后组合这些子策略，从而大大提高样本效率。

在最新提出的soft Q-learning（SQL）算法的基础上，我们构建了一个学习框架，让机器人能够通过具有表达性的神经网络策略来学习操作技能。这个框架已经被证明是一种有效的机制，用于学习各种机器人技能，并且在样本效率方面超越了当前最先进的无模型深度强化学习方法。通过推动圆柱到指定位置的任务为例，我们可以清晰地看到，当两个独立策略组合在一起时，生成的策略能够学习到同时满足两个原始目标的高效能行为。这意味着，我们无需额外的环境样本，就可以对组合策略进行训练，使其满足多重目标的要求。

我们的研究为机器人技能学习开辟了新的道路，通过无模型强化学习和最大熵原理的结合，实现了高效、灵活的技能学习，为机器人技术的发展注入了新的活力。经过深入研究和实验验证，我们的团队发现了一种全新的策略学习方法，它在机器人操作任务中的表现远远超越了传统的深度确定性策略梯度（DDPG）和归一化优势函数（NAF）算法。对于现实世界中的无模型机器人学习来说，这种方法展现出惊人的效果。我们称之为“Soft Q-learning”，并为其带来了革新性的扩展——能够组合以前学习过的技能。

在理论层面上，我们提出了关于组合策略和组合奖励函数最优策略之间差别的界限理论，这一理论适用于Soft Q-learning以及其他基于软优化的强化学习方法。我们的研究不仅仅停留在理论阶段，更通过一系列实验验证了其在实际应用中的效果。

在模拟领域和物理领域的实验中，Soft Q-learning展示了惊人的鲁棒性学习能力，尤其是在样本效率方面，它超越了现有的最先进的方法。当对Sawyer机器人进行训练，使其末端执行器移动到特定位置时，Soft Q-learning的学习速度明显优于DDPG和NAF。

更令人振奋的是，我们的Soft Q-learning能够在不到两个小时的时间里学会一个乐高堆叠策略。这一策略对干扰具有强大的鲁棒性。即使机器人被推进到一个与典型轨迹完全不同的状态，它也能迅速恢复，成功地将乐高积木堆叠在一起。这一特点在实际应用中具有重要意义，因为机器人常常面临各种不可预测的环境和挑战。

我们的研究为机器人学习开辟了新的道路，Soft Q-learning的出色性能和组合技能的能力使其在现实世界的机器人场景中具有巨大的应用潜力。无论是在模拟环境还是实际任务中，Soft Q-learning都表现出了卓越的稳定性和收敛性，为机器人技术的未来发展奠定了坚实的基础。在研究最大熵策略的可组合特性时，我们深入探究了组合策略与最优组合奖励函数策略之间的误差界限。我们的研究结果显示，具有较高熵值的策略在组合时可能更具优势。

展望未来，我们面临一个极具研究价值的问题：如何降低这一误差界限对组合性的影响。我们是否可以开发一种新的Q函数修正方法，以便更精准地应用于组合策略中？这一问题的研究成果，将为我们提供一种切实可行的方案，从已训练好的构建模块出发，创造出全新的机器人技能组合。这将极大地推动机器人在强化学习领域的发展，使其能够更轻松地吸收并应用大量行为知识。随着研究的深入，我们有望见证机器人在技能学习方面的重大突破。