Adventurer: Viaggio al Centro della Novità con i BiGAN per un Reinforcement Learning Esplosivo!

Amici appassionati di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, preparatevi per un’avventura! Oggi voglio parlarvi di una sfida che da sempre tiene banco nel mondo del Deep Reinforcement Learning (RL): come insegnare ai nostri agenti intelligenti non solo a imparare dai propri errori, ma soprattutto a esplorare l’ambiente in modo efficiente. Sembra facile, vero? Invece, è un bel rompicapo, specialmente quando gli ambienti sono complessi, le ricompense scarseggiano e gli input sono immagini ad alta definizione, come nei videogiochi o nella robotica.

Il problema è che gli algoritmi di RL, se lasciati a sé stessi, tendono a diventare un po’ pigri. Una volta trovata una strategia che funziona, anche se non è la migliore in assoluto, tendono ad adagiarsi sugli allori, cadendo in quelli che chiamiamo “ottimi locali”. Per scovare la vera “pepita d’oro”, la soluzione globalmente ottimale, c’è bisogno di una sana dose di curiosità, di spingersi oltre il conosciuto. E qui entra in gioco il concetto di esplorazione guidata dalla novità.

L’Eterna Sfida dell’Esplorazione nell’Apprendimento per Rinforzo

Pensate a un bambino che impara a giocare: non si limita a ripetere all’infinito le mosse che già conosce, ma sperimenta, prova cose nuove, a volte fallisce, ma alla fine scopre strategie più efficaci. Ecco, l’idea è simile. Le strategie di esplorazione classiche, come l’aggiunta di un po’ di casualità nelle azioni (pensate all’approccio eepsilon;-greedy), sono un po’ come cercare alla cieca: prima o poi, forse, si trova qualcosa, ma con un enorme spreco di tempo e risorse (la famosa “sample efficiency”).

Negli ultimi anni, sono emerse tecniche più sofisticate che incentivano l’agente a visitare stati nuovi o poco visitati, offrendogli una sorta di “ricompensa intrinseca” per la sua curiosità. Immaginate un bonus punti ogni volta che l’agente scopre una nuova stanza in un videogioco! Fantastico, no? Il punto cruciale, però, è: come facciamo a definire e misurare questa “novità”, specialmente quando lo stato dell’ambiente è un’immagine complessa o una miriade di dati sensoriali?

Molti approcci si basano sul contare quante volte uno stato è stato visitato (count-based) o sull’errore di predizione di un modello che cerca di anticipare il prossimo stato. Però, diciamocelo, nessuna singola bacchetta magica funziona per tutti gli scenari, e la maggior parte di queste tecniche arranca quando le osservazioni diventano davvero complesse e multidimensionali.

Adventurer: Un Nuovo Esploratore Intelligente all’Orizzonte

Ed è qui che voglio presentarvi il protagonista della nostra storia: Adventurer. Si tratta di un algoritmo di esplorazione guidato dalla novità che sfrutta la potenza delle Bidirectional Generative Adversarial Networks (BiGAN). Lo so, il nome suona un po’ tecnico, ma l’idea di base è geniale nella sua intuitività.

L’intuizione è questa: se addestriamo un generatore (una parte della BiGAN) a creare immagini o rappresentazioni di stati che l’agente ha già visitato, questo generatore diventerà bravissimo a riprodurre ciò che conosce. Di conseguenza, se gli diamo in pasto uno stato veramente nuovo, mai visto prima, e gli chiediamo di “ricostruirlo”, farà molta più fatica! L’errore di ricostruzione sarà più alto per gli stati nuovi e più basso per quelli familiari. Ed ecco trovata la nostra misura di novità!

Adventurer non si ferma qui. Non si basa solo sull’errore di ricostruzione a livello di “pixel” (o dati grezzi), ma lo combina con un errore a livello di “caratteristiche” (feature) estratte da un’altra componente della BiGAN, il discriminatore. Questo approccio combinato permette una stima della novità più accurata e robusta.

Il Cuore di Adventurer: Come i BiGAN Scovano la Novità

Entriamo un po’ più nel dettaglio, ma senza perderci nei tecnicismi estremi. Una BiGAN è composta principalmente da tre parti che giocano una sorta di “guardie e ladri” per imparare la distribuzione degli stati visitati:

• Un Encoder (E): prende uno stato reale s e lo mappa in una rappresentazione latente più compatta z. Immaginatelo come un traduttore che riassume un lungo testo in poche parole chiave.
• Un Generatore (G): fa il contrario. Prende una rappresentazione latente z (che può essere quella prodotta dall’encoder o una casuale) e cerca di generare uno stato sintetico ŝ che assomigli a quelli reali.
• Un Discriminatore (D): il suo compito è distinguere le coppie (stato reale, sua rappresentazione latente dall’encoder) dalle coppie (stato generato, sua rappresentazione latente originale). In pratica, cerca di smascherare i “falsi” creati dal generatore.

Durante l’addestramento, queste tre componenti migliorano a vicenda. Il generatore impara a creare stati sempre più realistici per ingannare il discriminatore, e il discriminatore diventa sempre più bravo a riconoscere i falsi. L’encoder, dal canto suo, impara a creare rappresentazioni latenti che aiutino questo processo.

Ora, come usiamo tutto ciò per la novità? Dato uno stato di input s:

1. Lo passiamo all’Encoder per ottenere la sua rappresentazione latente: E(s).
2. Diamo questa rappresentazione latente al Generatore per ricostruire lo stato: G(E(s)).
3. Calcoliamo l’errore di ricostruzione (chiamato L_G(s)): quanto è diverso lo stato ricostruito G(E(s)) da quello originale s? Se s è uno stato familiare, l’errore sarà piccolo. Se è nuovo, l’errore sarà grande. Questo è l’errore a livello “pixel”.
4. Calcoliamo un errore basato sul discriminatore (chiamato L_D(s)): questo errore confronta le caratteristiche (estratte da uno strato intermedio del discriminatore) dello stato originale e di quello ricostruito. Ci dice se lo stato ricostruito “sembra” appartenere alla stessa distribuzione di quelli visitati, a un livello più astratto. Questo è l’errore a livello “feature”.

La stima della novità B(s) in Adventurer è una combinazione pesata di questi due errori: B(s) = α * L_G(s) + (1-α) * L_D(s). Questa combinazione è cruciale perché L_G è bravo a rilevare stati completamente nuovi, mentre L_D aiuta a gestire meglio gli stati che sono “vicini” a quelli già visitati ma non identici, evitando che vengano considerati troppo nuovi solo per piccole variazioni.

Dalla Novità alla Ricompensa: L’Incentivo Intrinseco

Una volta ottenuto questo punteggio di novità B(s), come lo usiamo? Lo trasformiamo in una ricompensa intrinseca rⁱ(s). Per evitare problemi di scala (magari la ricompensa intrinseca è troppo grande o troppo piccola rispetto a quella dell’ambiente), Adventurer la normalizza.

Poi, invece di sommare semplicemente la ricompensa intrinseca a quella estrinseca (quella fornita dall’ambiente), Adventurer adotta un approccio più furbo: calcola separatamente le “funzioni di vantaggio” (che indicano quanto un’azione è migliore della media in un certo stato) per le ricompense estrinseche (A^e) e intrinseche (Aⁱ). Queste vengono poi combinate: A_t = A^e_t + β * Aⁱ_t, dove β è un iperparametro che bilancia l’importanza dell’esplorazione rispetto allo sfruttamento delle conoscenze acquisite. Questa funzione di vantaggio combinata viene poi usata per addestrare la politica dell’agente, ad esempio con algoritmi popolari come il Proximal Policy Optimization (PPO).

In pratica, l’agente viene premiato non solo per aver raggiunto l’obiettivo del gioco (ricompensa estrinseca), ma anche per aver esplorato zone sconosciute della mappa (ricompensa intrinseca). E la BiGAN viene continuamente aggiornata con gli stati visitati, diventando sempre più esperta nel riconoscere la “vera” novità.

Adventurer in Azione: Risultati Promettenti su Più Fronti

Ma bando alle ciance, funziona davvero? Gli esperimenti condotti dai ricercatori sono molto incoraggianti! Adventurer è stato messo alla prova su una serie di benchmark classici, che includono:

• Compiti di manipolazione robotica continua (ad esempio, con i simulatori Mujoco come FetchPickAndPlace e HandManipulateBlock): qui l’agente deve imparare a controllare un braccio robotico per afferrare e spostare oggetti. Compiti difficili, con spazi d’azione continui.
• Giochi Atari basati su immagini ad alta dimensionalità (come Montezuma’s Revenge, Gravitar, Solaris): questi sono famosi per la loro difficoltà in termini di esplorazione, poiché le ricompense sono spesso molto scarse e l’agente deve compiere lunghe sequenze di azioni “inutili” prima di scoprire qualcosa di interessante.

I risultati mostrano che Adventurer ottiene prestazioni competitive, spesso superando altri metodi di stima della novità puri, come RND (Random Network Distillation) o approcci basati su VAE (Variational Autoencoder). In particolare, la capacità di BiGAN di modellare distribuzioni complesse di stati basati su immagini sembra dare un vantaggio significativo.

Ad esempio, in Montezuma’s Revenge, un gioco notoriamente ostico per l’esplorazione, Adventurer ha mostrato miglioramenti significativi rispetto a RND. Anche nei task di robotica, ha dimostrato di poter apprendere politiche efficaci con una buona efficienza di campionamento.

Oltre l’Esplorazione Pura: Memoria Episodica e Ambienti ‘Resettabili’

Un problema comune nelle strategie di esplorazione basate su ricompense intrinseche è quello della “novità che svanisce”. Man mano che l’agente esplora, gli stati diventano familiari e la ricompensa intrinseca diminuisce, portando l’agente a concentrarsi solo sulla ricompensa estrinseca, magari rimanendo bloccato in un’area locale. Per affrontare questo, Adventurer può essere potenziato con una memoria episodica, a patto che l’ambiente sia “resettabile”.

Cosa significa “resettabile”? Significa che l’agente può essere riportato a uno stato specifico visitato in precedenza senza dover riesplorare tutto da capo. In molti ambienti simulati (come i giochi), questo è possibile. Con questa capacità, l’agente può “ricordare” gli stati più nuovi e promettenti visitati in passato e, all’inizio di un nuovo episodio di addestramento, tornare direttamente lì per continuare l’esplorazione da quel punto. Questo dà una bella spinta alle prestazioni, quasi raddoppiandole in alcuni casi!

Anche se l’ambiente non è resettabile, la versione “pura” di Adventurer basata solo sulla stima di novità della BiGAN rimane comunque molto competitiva.

Non È Tutto Oro Ciò che Luccica: Limiti e Orizzonti Futuri

Certo, Adventurer è un passo avanti notevole, ma la strada per risolvere completamente il problema dell’esplorazione è ancora lunga. L’addestramento delle BiGAN può richiedere risorse computazionali e tempo non indifferenti. Inoltre, definire rigorosamente cosa sia la “novità” rimane una questione aperta; gli algoritmi attuali usano delle “proxy”, delle approssimazioni.

La ricerca futura si concentrerà su diversi aspetti:

• Comprendere più a fondo perché e quando un particolare metodo di stima della novità funziona meglio di altri.
• Estendere questi metodi a scenari con ricompense estremamente scarse o ritardate nel tempo.
• Trovare modi per bilanciare automaticamente il trade-off tra esplorazione e sfruttamento quando la “resettabilità” non è disponibile.
• Magari, un giorno, combinare diverse tecniche di esplorazione in un approccio “ensemble” per ottenere prestazioni ancora più robuste in una varietà di ambienti e stati.

In conclusione, Adventurer ci mostra una direzione promettente per creare agenti di IA più curiosi, efficienti e capaci di affrontare le sfide complesse del mondo reale (e virtuale!). L’uso intelligente delle BiGAN per fiutare la novità apre scenari affascinanti, e non vedo l’ora di scoprire quali altre avventure ci riserverà il futuro del Deep Reinforcement Learning!

Fonte: Springer