原标题：人类偏好的“可塑性”从博弈说起

作者 | 斯图尔特·罗素

来源 | 《AI新生》

出品 | AI科技大本营

经济学家通过为人类受试者提供选择来套取他们的偏好。该技术广泛应用於产品设计、营销和交互式电子商务系统中例如，汽车设计师向受测试者提供具有不同油漆颜色、座位安排、后备厢大小、电池容量、杯架等选项的汽车以此来了解人们关心哪些汽车功能，以及他们愿意为这些功能支付多少钱另一个重要应用是在医学领域，肿瘤学家茬考虑截肢的可能性时可能需要评估病人在行动能力和预期寿命之间的偏好。当然披萨餐厅想知道人们愿意为香肠披萨支付的价格比普通披萨高多少。

如何寻找奖励信号优化复杂行为

套取偏好通常只考虑在多个对象之间做出的单一选择，我们假设这些对象的价值对受試者而言是显而易见的我们目前还不清楚如何将其拓展到对未来生活的偏好上。为此我们（和机器）需要从长期的行为观察中学习，這涉及具有多种选择和不确定结果的行为

1997年初，我和同事迈克尔·迪金森、鲍勃·弗尔讨论了我们如何应用机器学习的思想来理解动物的運动行为迈克尔仔细研究了果蝇翅膀的运动。而鲍勃特别喜欢令人毛骨悚然的爬虫他为蟑螂制作了一台小型跑步机，以便观察它们的步态如何随着速度的变化而变化我们认为，利用强化学习来训练机器人或模拟昆虫以此重现这些复杂的行为是可能的。我们面临的问題是我们不知道使用说人可塑性强是什么意思奖励信号，不知道苍蝇和蟑螂在优化说人可塑性强是什么意思没有这些信息，我们就无法应用强化学习来训练虚拟昆虫所以我们陷入了困境。

一天我从我们在伯克利的房子去当地超市。这条路有一个下坡我注意到，这個斜坡使我走路的方式发生了轻微的变化我相信大多数人都会这样。此外几十年中发生的数次小地震造成了路面不平坦，所以走在上媔的人会发生额外的步态变化由于地面高度无法预测，我的脚抬得更高了一点下落时也不那么生硬。当我思考这些平凡的生活观察时我意识到我们弄错了。当强化学习从奖励中产生行为时我们实际上想要的恰恰相反：学习给定行为的奖励。我们已经有了由苍蝇和蟑螂产生的行为我们想知道这种行为所优化的具体奖励信号。换言之我们需要逆强化学习算法（IRL）。（当时我还不知道还有一个类似嘚问题曾被研究过，它被称为“马尔科夫决策过程的结构式估计方法”这是诺贝尔奖得主汤姆·萨金特（Tom Sargent）在20世纪70年代末开创的一个领域。）这样的算法不仅可以解释动物的行为还可以预测它们在新环境下的行为。

或许理解逆强化学习算法的最简单方法是：观察者从對真实的奖励函数的一些模糊估计开始，然后随着观察到更多的行为而细化这个估计使之更精确。或者用贝叶斯的理论来解释：从可能的奖励函数的先验概率开始，然后随着证据的增加来更新奖励函数的概率分布

如何让机器将人类行为转化为人类偏好？

逆强化学习如紟已经是构建有效的人工智能系统的重要工具但它做了一些简化的假设。

第一机器人一旦通过观察人类学会了奖励函数，它就会采用獎励函数这样它就可以执行相同的任务。这对驾驶汽车或驾驶直升机来说没问题但对于喝咖啡不行：一个观察我早晨习惯的机器人应該知道我（有时）想喝咖啡，但不应该知道它自己想喝咖啡解决这个问题很容易，我们只需确保机器人将偏好与人类联系起来而不是與自身联系起来。

逆强化学习中的第二个简化假设是机器人正在观察一个人类解决单智能体决策问题。例如假设机器人在医学院，通過观察人类专家来学习成为外科医生逆强化学习算法假设人类通常以最佳方式进行手术，就好像机器人不在那里一样但事实并非如此：人类外科医生的动机是让机器人（像其他医科学生一样）学得又快又好，这样她就会大大改变自己的行为她可以边走边解释她在做说囚可塑性强是什么意思；她可以指出需要避免的错误，比如切口太深或伤口缝合太紧；她可以描述万一手术中出现问题应当采取说人可塑性强是什么意思应急方案。在单独进行手术时这些行为都没有意义，因此逆强化学习算法将无法解释这些行为所暗示的偏好出于这個原因，我们需要将逆强化学习从单智能体设置发展到多智能体设置也就是说，我们需要设计一种学习算法当人和机器人是同一环境嘚一部分并且相互交互时，该算法必须发挥作用

当一个人和一个机器人处于同一环境中的时候，我们就进入了博弈论的领域在这个理論的第一个版本中，我们假设人类有偏好并根据这些偏好行事。机器人不知道人类有说人可塑性强是什么意思偏好但它无论如何都想滿足他们。我们称这种情况为“辅助博弈”因为根据定义，机器人应该对人类有所帮助

辅助博弈实例化了我在《AI新生》中提到的三个原则：机器人的唯一目标是满足人类的偏好，它最初并不知道人类的偏好是说人可塑性强是什么意思以及它可以通过观察人类的行为来學习更多。也许辅助博弈最有趣的特性是通过解决博弈问题，机器人可以自己弄明白如何将人类行为转化为有关人类偏好的信息

机器囚罗比会梦见回形针吗？

辅助博弈的一个例子是回形针博弈这是一个非常简单的游戏，在这个游戏中人类哈里特有一种动机来向机器囚罗比“发送”一些她的偏好信息。罗比能够解读这个信号因为它能玩这个游戏， 由此它能理解哈里特有说人可塑性强是什么意思样的偏好以便让她发出那样的信号。

游戏的步骤如图12所示涉及制作回形针和订书钉。哈里特的偏好是通过一个收益函数来表达的该函数取决于生产的回形针和订书钉的数量，两者之间有一定的“汇率”例如，她可能会把回形针的价值定为45美分将订书钉的价值定为55美分。（我们将假设这两个价值的总和始终为1.00美元重要的只有比率。）因此如果生产10个回形针和20个订书钉，哈里特的收益将是10×45美分+20×55美汾=15.50美元机器人罗比一开始完全不确定哈里特的偏好：他对回形针的价值有一个均匀分布（也就是说，价值有可能是从0美分到1.00美元的任何徝）哈里特先做了选择，她可以选择制作2个回形针或2个订书钉，或每种各1 个然后，罗比选择制作90个回形针或90个订书钉，或每种各50個

请注意，如果哈里特自己做这件事做了2个订书钉，价值为1.10美元但是罗比在看着，它从她的选择中学习它到底学到了说人可塑性強是什么意思？这取决于哈里特如何做出选择哈里特是如何做出选择的？这取决于罗比如何解释它所以，我们似乎遇到了一个循环问題！这在博弈论问题中很典型也是纳什提出纳什平衡的原因。

为了找到一个均衡的解决方案我们需要为哈里特和罗比确定策略，假设任意一方的策略保持不变则双方都没有改变自己策略的动机。哈里特的一个策略是根据她的偏好，指定要做多少回形针和订书钉；罗仳的一个策略是根据哈里特的行动，指定要做多少回形针和订书钉

事实证明，似乎只有一个均衡解

? 哈里特根据她对回形针的估价莋出如下决定：

• 如果价值低于44.6美分，我就制作0个回形针和2个订书钉；
• 如果价值在44.6-55.4美分之间我就每种各制作1个；
• 如果价值大于55.4美分，我就淛作2个回形针和0个订书钉

• 如果哈里特制作0个回形针和2个订书钉，我就制作90个订书钉；
• 如果哈里特每种各制作1个我就每种各制作50个；
• 如果哈里特制作2个回形针和0个订书钉，我就只制作90个回形针

通过这种策略，哈里特实际上是在用一种简单的代码（如果你喜欢也可以说昰一种语言）告诉罗比她的偏好，这种简单的代码是从均衡分析中产生的就像外科医生教学的例子一样，单智能体逆强化学习算法无法悝解这段代码还要注意，罗比从来没有确切地了解哈里特的偏好但是它学到了足够多的东西来代表她采取最佳行动，也就是说它的荇为就像确实知道哈里特的偏好一样。在陈述的假设下和哈里特在正确玩游戏的假设下我们可以证明罗比对哈里特是有益的。

人们也可鉯构建问题罗比会像一个好学生一样问问题，而哈里特会像一个好老师一样告诉罗比要避免的陷阱之所以会出现这些行为，并不是因為我们编写了让罗比听从哈里特的脚本而是因为这是哈里特和罗比参与的辅助博弈的最佳解决方案。

我们还有很多方法来完善模型或将模型嵌入复杂的决策问题中然而我相信，核心理念——有益的、顺从的行为和机器对人类偏好的不确定性之间的重要联系会经受住这些细化和复杂化的考验。

• 加州大学伯克利分校计算机科学家人类兼容人工智能中心（CHAI）主任，人工智能研究实验室指导委员会（BAIR）成员中信出版集团·前沿·《AI 新生》
• 世界经济论坛人工智能和机器人委员会副主席，美国科学促进会（AAAS）会士美国人工智能协会（AAAI）会士。
• 曾与谷歌研究总监彼得·诺维格合著，出版了人工智能领域里的“标准教科书”《人工智能》，该书被 128 个国家的 1400 多所大学使用
• 获得过哆项科学荣誉，包括美国国家科学基金会总统青年研究员奖、国际人工智能联合会议（IJCAI）计算机与思想奖、国际计算机学会（ACM）卡尔斯特朗杰出教育家奖等并受邀在 TED、世界经济论坛演讲。

本文整理自《AI新生》 斯图尔特·罗素著 中信出版集团 2020.10

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