[论文解读] Environments for Lifelong Reinforcement Learning
本文提出了一套终身强化学习（LRL）环境的框架，支持增量技能习得、组合式任务求解以及对灾难性遗忘的抵抗能力。该研究评估了现有环境如ALE、Gym、VirtualHome和Matterport3D，识别出在任务层次结构、场景可变性以及长期规划支持方面的不足，并建议设计具备可扩展任务复杂度、动态场景修改能力以及多尺度目标结构的测试平台，以实现对LRL的稳健评估与训练。
To achieve general artificial intelligence, reinforcement learning (RL) agents should learn not only to optimize returns for one specific task but also to constantly build more complex skills and scaffold their knowledge about the world, without forgetting what has already been learned. In this paper, we discuss the desired characteristics of environments that can support the training and evaluation of lifelong reinforcement learning agents, review existing environments from this perspective, and propose recommendations for devising suitable environments in the future.
研究动机与目标
- 识别支持终身强化学习（LRL）智能体的环境所必需的特征。
- 基于其对LRL训练与评估的适用性，评估现有强化学习环境（如ALE、Gym、VirtualHome和Matterport3D）。
- 解决强化学习中持续学习领域缺乏标准化基准的问题，特别是关于灾难性遗忘与技能组合方面。
- 为未来LRL测试平台提出一组设计建议，以支持层次化任务、动态场景变化以及多尺度规划。
- 引导研究社区正式确立LRL智能体的目标，强调泛化能力与长期知识保留。
提出的方法
- 提出一套支持任务复杂度逐步提升的终身强化学习测试平台框架，从单一技能任务开始，逐步过渡到复合型、多技能任务。
- 整合虚拟具身化与多模态感知输入（如视觉、语言、力反馈），以实现更丰富、更类人的学习动态。
- 设计具备动态场景修改能力的环境——支持物体的添加/移除与场景变化——以模拟不断演变的真实世界条件。
- 设计任务以同时要求短期（技能层级）与长期（组合层级）规划，测试时间泛化能力。
- 通过重新呈现先前已解决的任务，实现持续评估，以衡量对灾难性遗忘的抵抗能力。
- 利用现有数据集如Matterport3D和SUNCG构建真实、带标注的3D室内环境，适用于具身化LRL。
实验结果
研究问题
- RQ1哪些特征是环境支持终身强化学习所必不可少的，特别是在任务层次结构与技能组合方面？
- RQ2现有环境如ALE、Gym、VirtualHome和Matterport3D在多大程度上符合终身学习的要求？
- RQ3当前环境在多大程度上能够支持强化学习智能体的长期规划能力以及对灾难性遗忘的抵抗能力？
- RQ4如何利用虚拟具身化来模拟真实世界的学习动态，同时支持可扩展的、课程式训练？
- RQ5应遵循哪些设计原则来指导未来LRL智能体评估测试平台的构建？
主要发现
- 现有环境如ALE和Gym缺乏足够的任务层次结构与场景可变性，限制了其在组合式技能学习方面的支持能力。
- VirtualHome通过基于程序的任务定义支持技能组合，但缺乏场景变化，降低了其在持续学习中的实用性。
- Matterport3D与SUNCG提供了丰富的3D场景数据与语义标注，是构建终身学习环境的坚实基础。
- 当前平台未能充分支持对过往任务的重新评估，而这是衡量对灾难性遗忘抵抗能力的关键。
- LRL领域仍缺乏标准化基准与正式目标，这是制约该领域进展的主要障碍。
- 一个成功的LRL测试平台必须支持可扩展的任务复杂度、动态环境修改能力以及多尺度规划，以实现对终身智能体的稳健评估。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。