学会无动作地行动：LAPO方法的探索之旅 🚀

作者

在深度学习的世界中，预训练大模型已经成为一种获取强大通用模型的有效途径，尤其是在语言和视觉领域。然而，在强化学习（RL）中，这种方法的应用却鲜有建树，原因在于大多数现有方法需要具体的动作标签，而视频这种最丰富的具身行为数据却常常缺乏这些标签。为了解决这一难题，Dominik Schmidt和Minqi Jiang在他们的论文《Learning to Act Without Actions》中提出了一种全新的方法——潜在动作策略（Latent Action Policies, LAPO）。本文将深入探讨该方法的核心思想及其在无标签视频数据中的应用潜力。

1. 现状与挑战 ⚔️

在传统的强化学习中，模型通常需要依赖于标记好的数据进行训练，以学习有效的策略。然而，当我们面对海量的无标签视频数据时，如何从中提取有效的动作信息就成了一大挑战。现有的模仿学习和离线强化学习方法，如模仿学习（Imitation Learning）和离线RL，通常依赖于动作或奖励标签，这使得从仅有观察数据（如视频）中学习变得困难重重。

LAPO的出现正是为了填补这一空白。LAPO的核心在于从视频中恢复潜在的动作信息，从而生成可以快速微调的策略。具体来说，LAPO通过一个逆动态模型（Inverse Dynamics Model, IDM）来预测在两个连续观察之间采取的潜在动作，而不需要任何形式的标签。

2. LAPO的原理 🔍

LAPO的设计基于两个关键洞察：首先，通过观察环境的动态变化，可以推断出某种潜在动作；其次，在获得这些潜在动作之后，可以利用标准的模仿学习方法来训练潜在动作策略。在LAPO中，IDM不仅学习如何预测潜在动作，还通过与正向动态模型（Forward Dynamics Model, FDM）的预测一致性来优化其参数。

2.1 潜在动作的学习

在LAPO中，IDM的目标是通过压缩信息瓶颈来学习潜在动作。这种方法促使IDM不仅仅是传递未来观察结果，而是提取出对未来状态变化有重要影响的潜在动作。这意味着即使在没有任何真实动作标签的情况下，LAPO也能从观察到的动态中恢复出有效的动作信息。

2.2 行为克隆与策略获取

一旦IDM训练完成，接下来就是使用其预测的潜在动作来进行行为克隆（Behavior Cloning），从而得到潜在动作策略。这一过程通过最小化潜在动作与观察数据之间的差异来实现。通过这种方式，LAPO能够快速生成能够适应真实动作空间的策略。

3. 实验与结果 📊

在对Procgen基准测试的实验中，LAPO展示了其优越的性能。在多个环境中，LAPO能够在仅仅使用4M帧的情况下，恢复专家级别的表现，且在多个任务上超越了原专家的表现。这一结果表明，LAPO在无标签数据的情况下，依然能够学习到有价值的策略。

3.1 潜在动作空间的可解释性

通过对学习到的潜在动作空间进行UMAP降维可视化，研究人员发现潜在动作的结构与真实动作空间密切相关。这种可解释性不仅为LAPO的有效性提供了证据，也为未来的研究指明了方向。

| 环境       | 恢复表现 | 超越表现 |
|------------|----------|----------|
| 环境A     | 是       | 否       |
| 环境B     | 否       | 是       |
| 环境C     | 是       | 是       |

4. LAPO的潜在应用 🌐

LAPO不仅在学术界具有重要意义，其潜在应用也十分广泛。随着网络上无标签视频数据的激增，LAPO为利用这些数据提供了新的思路。通过LAPO，我们可以在不依赖于昂贵标注的情况下，从大量视频中学习到有效的策略，为诸如自动驾驶、游戏AI、机器人等领域的研究提供了新的可能性。

5. 结论与未来展望 🔮

LAPO的提出标志着无标签学习领域的一次重要突破，其通过从纯观察数据中恢复全面的动作信息，为未来大规模无监督预训练的研究奠定了基础。随着计算能力的提升和数据集规模的扩大，我们有理由相信，LAPO及其衍生方法将在更多复杂的任务中展现出更强的适应性和鲁棒性。

参考文献

  1. Radford et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners.
  2. Cobbe et al. (2019). Procgen Benchmark: A study of generalization in reinforcement learning.
  3. Baker et al. (2022). VPT: Video Pre-Training for Reinforcement Learning.
  4. Tishby et al. (2000). Information Bottleneck Method.
  5. Zheng et al. (2023). SS-ORL: Semi-Supervised Offline Reinforcement Learning.

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