本篇綜述工作已被《IEEE 模式分析與機器智能匯刊》（IEEE TPAMI）接收，論文第一作者顧尚定博士來自慕尼黑工業(yè)大學、加州大學伯克利分校，論文通訊作者陳廣教授來自同濟大學計算機科學與技術學院。共同作者包括北京大學楊龍博士、倫敦國王大學杜雅麗教授、倫敦大學學院汪軍教授、慕尼黑工業(yè)大學 Florian Walter 和 Alois Knoll 教授。

隨著人工智能（AI）的飛速發(fā)展，強化學習（Reinforcement Learning，RL）在諸多復雜決策任務中取得了顯著的成功。我們在自動駕駛、機器人控制和推薦系統(tǒng)等實際應用中，越來越依賴于這些智能系統(tǒng)。然而，現(xiàn)實世界中的強化學習在應用過程中也面臨著巨大的挑戰(zhàn)，尤其是如何保證系統(tǒng)的安全性。為了解決這一問題，安全強化學習（Safe Reinforcement Learning, Safe RL）應運而生，成為當前學術界和工業(yè)界關注的焦點。

這篇文章將為大家解析由慕尼黑工業(yè)大學、同濟大學、加州大學伯克利分校、倫敦大學學院、倫敦國王大學和北京大學的研究人員聯(lián)合發(fā)布的綜述《安全強化學習：方法、理論與應用》的重要觀點，深入探討安全強化學習的研究現(xiàn)狀、關鍵問題及未來發(fā)展方向。

• 論文標題：A Review of Safe Reinforcement Learning: Methods, Theories and Applications
• 論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10675394（IEEE 預覽版） 
• 倉庫鏈接：https://github.com/chauncygu/Safe-Reinforcement-Learning-Baselines

一、安全強化學習的定義與核心問題

強化學習的核心目標是通過與環(huán)境的交互，不斷調(diào)整和優(yōu)化策略以獲得最大化的獎勵。然而，現(xiàn)實環(huán)境中的風險與不確定性往往導致嚴重的安全問題。例如，在自動駕駛中，車輛不能因為探索策略而危及乘客的安全；在推薦系統(tǒng)中，推薦的內(nèi)容不能帶有種族或其他歧視性信息。

安全強化學習正是在這種背景下提出的，它在傳統(tǒng)強化學習的基礎上加入了安全約束，旨在優(yōu)化獎勵的同時，保證決策過程中的安全性。具體來說，安全強化學習需要解決以下幾個關鍵問題，即 “2H3W” 問題：

1. 如何優(yōu)化策略以確保安全？
2. 需要多少訓練數(shù)據(jù)才能找到安全的策略？
3. 當前安全強化學習的應用進展如何？
4. 有哪些基準測試可以用于評估安全強化學習的性能？
5. 未來安全強化學習面臨的挑戰(zhàn)是什么？

二、安全強化學習的研究方法

研究者們提出了多種方法來處理安全強化學習的問題，可以大致分類為基于模型的方法和無模型的方法。

1. 基于模型的安全強化學習方法：

基于模型的安全強化學習方法通常依賴于對環(huán)境的建模，通過利用物理模型或近似模型進行推理和決策。這類方法通常具有較高的學習效率。例如，基于控制理論的方法通過使用李雅普諾夫函數(shù)或模型預測控制（MPC 等工具，可以為機器人和無人駕駛汽車等復雜系統(tǒng)提供嚴格的安全保證。

• 策略優(yōu)化法：通過優(yōu)化給定的安全約束，尋找合適的策略。
• 控制理論法：應用控制理論的原則來設計出能滿足安全性要求的 RL 算法。
• 形式化方法：利用形式化驗證工具來確保策略的安全性。

2. 無模型的安全強化學習方法：

無模型的方法則不依賴于精確的環(huán)境模型，而是直接通過與環(huán)境的交互來進行學習。策略優(yōu)化和價值優(yōu)化是其中的兩大主流方法。在這些方法中，研究者們通過引入約束條件來確保學習過程中的安全性，如使用拉格朗日乘子法進行安全約束優(yōu)化，或通過概率估計來避免系統(tǒng)進入危險狀態(tài)。

• 直接策略搜索：在不明確建立環(huán)境模型的情況下，直接在策略空間中搜索安全的策略。
• 價值函數(shù)法：通過修改價值函數(shù)的定義，引入安全性考慮。
• 多智能體安全 RL：在多智能體環(huán)境中，確保所有智能體的安全性和協(xié)調(diào)性。

三、理論分析

安全強化學習的理論分析主要集中在如何評估和證明算法的安全性。包括采樣復雜性分析、收斂性證明和策略安全的概率分析等。理論研究不僅幫助我們理解算法的性能邊界，還指導我們在實際應用中如何有效地實施這些算法。

安全強化學習與傳統(tǒng)的強化學習在理論層面有明顯的不同，特別是在約束馬爾科夫決策過程（CMDP）的框架下，許多理論分析是基于優(yōu)化算法和約束策略展開的。以下是一些關鍵的理論分析點：

強化學習與安全強化學習的區(qū)別

傳統(tǒng)強化學習的目標是找到能夠最大化累積獎勵的策略，而安全強化學習則需要在此基礎上加入安全約束，確保系統(tǒng)在運行過程中不會進入不安全狀態(tài)。理論上，安全強化學習通過引入約束條件，如成本函數(shù)或概率約束，來避免 “危險” 狀態(tài)。這使得安全強化學習問題在復雜度上遠超傳統(tǒng)強化學習問題，尤其是在需要解決安全性與獎勵之間的權衡時，安全強化學習的復雜度進一步增加。

約束優(yōu)化中的拉格朗日方法

為了優(yōu)化帶有安全約束的強化學習問題，拉格朗日乘子法是一個常見的工具。通過引入拉格朗日乘子，安全強化學習問題可以轉化為求解一個帶有約束的優(yōu)化問題。其基本思想是在優(yōu)化目標函數(shù)的同時，通過乘子調(diào)整約束條件的權重，從而在保證策略安全的前提下，找到最優(yōu)解。

通過這種方法，安全強化學習可以在訓練過程中逐步逼近最優(yōu)策略，同時確保系統(tǒng)滿足安全約束。

樣本復雜度與安全違反分析

在安全強化學習中，另一個關鍵的理論問題是樣本復雜度。樣本復雜度衡量的是在給定約束條件下，算法需要多少交互樣本才能找到一個足夠好的策略。現(xiàn)有研究表明，一般而言，對于安全強化學習，樣本復雜度比傳統(tǒng)強化學習更高，因為除了優(yōu)化獎勵外，還需要考慮安全約束的滿足程度。

此外，理論分析還包括安全違規(guī)（safety violations）的可能性分析。在許多現(xiàn)實應用中，我們無法保證系統(tǒng)在訓練過程中永遠不會違反安全約束。因此，研究人員開發(fā)了各種算法來最小化安全違規(guī)的概率，并確保算法在大多數(shù)情況下能夠遵守安全邊界。

安全強化學習算法的收斂性

在安全強化學習的理論分析中，收斂性是另一個核心問題。確保算法能夠在有限的時間內(nèi)收斂到最優(yōu)解，同時滿足安全約束，是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。研究人員通常使用梯度下降法或策略梯度法來解決這些問題，并證明了這些方法在某些條件下的收斂性。例如，通過在策略空間中添加限制性搜索區(qū)域，可以顯著減少探索時的安全違規(guī)，并加速算法的收斂。

四、安全強化學習的基準測試

為了評估安全強化學習算法的效果，研究者們開發(fā)了多個基準測試環(huán)境。這些基準測試不僅能夠幫助我們更好地衡量算法的性能，還能推動安全強化學習算法向實際應用的落地。以下是幾個廣泛使用的安全強化學習基準測試環(huán)境：

單智能體安全強化學習基準

1.AI Safety Gridworlds：

這是由 DeepMind 推出的一個 2D 網(wǎng)格環(huán)境，專門用于評估安全強化學習算法。每個環(huán)境都是網(wǎng)格組成，智能體需要通過采取行動來達到目標，同時避免進入危險區(qū)域。該環(huán)境的動作空間是離散的，適用于簡單的安全決策任務。

2.Safety Gym：

OpenAI 推出的 Safety Gym 基于 Gym 和 MuJoCo 環(huán)境，支持機器人導航并避免與障礙物碰撞的任務。此環(huán)境中的智能體（如球狀機器人、車機器人等）通過執(zhí)行連續(xù)動作來完成任務，能夠很好地模擬實際機器人和自動駕駛中的安全挑戰(zhàn)。

3.Safe Control Gym：

這是一個集成了傳統(tǒng)控制方法和強化學習方法的基準測試環(huán)境。Safe Control Gym 專注于安全控制問題，提供了多種任務，如單軸和雙軸四旋翼控制、軌跡跟蹤等。該環(huán)境尤其適用于從仿真到實際應用的安全控制研究。

多智能體安全強化學習基準

1.Safe Multi-Agent MuJoCo：

這是一個基于 MuJoCo 的多智能體安全強化學習基準。每個智能體控制機器人的一部分，并且必須共同學習如何操作機器人，同時避免碰撞到危險區(qū)域。這個基準環(huán)境非常適合評估多智能體系統(tǒng)中的協(xié)作和安全問題。

2.Safe Multi-Agent Robosuite：

這是一個基于 Robosuite 的多智能體機器人臂控制環(huán)境。多個智能體控制機器人臂的不同關節(jié)或者不同智能體控制不同的機械臂，共同完成任務，同時避免碰撞到障礙物。該環(huán)境模擬了機器人在實際應用中面對的模塊化控制和安全問題。

3.Safe Multi-Agent Isaac Gym：

這是一個基于 Isaac Gym 的高性能多智能體基準測試環(huán)境，支持在 GPU 上進行軌跡采樣，其計算速度一般而言比 MuJoCo 和 Robosuite 要快至少十倍。該環(huán)境主要用于大規(guī)模多智能體任務中的安全學習。

五、應用、挑戰(zhàn)與展望

應用前景

安全強化學習在許多關鍵領域都有著廣泛的應用前景：

• 自動駕駛：通過安全強化學習算法，可以在復雜的交通環(huán)境中實現(xiàn)安全的駕駛決策。
• 機器人技術：確保機器人在與人類交互或執(zhí)行任務時的安全性。
• 工業(yè)自動化：在自動化生產(chǎn)線中，利用安全強化學習優(yōu)化生產(chǎn)過程，同時避免事故發(fā)生。
• 能源管理：在電網(wǎng)操作中應用安全強化學習，以優(yōu)化能源分配，防止系統(tǒng)超載。

未來挑戰(zhàn)

盡管安全強化學習已取得一定進展，但仍面臨許多挑戰(zhàn)，包括算法的可擴展性、多任務學習的安全性問題、以及實時性能的保證等。未來的研究需要在這些方面進行更深入的探索，并開發(fā)出更智能、更安全的 RL 解決方案。

未來展望

1. 博弈論與安全強化學習結合：博弈論是解決安全問題的主要方法之一，因為不同類型的博弈可應用于各種實際場景，包括合作和競爭情境。優(yōu)化在擴展形式博弈中的安全性對實際應用十分有益。例如，在擊劍比賽中，關鍵在于確定確保雙方智能體在完成目標的同時保持安全的方法。

2. 信息論與安全強化學習結合：信息論在處理不確定的獎勵信號和成本估計方面起著重要作用，特別是在大規(guī)模多智能體環(huán)境中。通過信息編碼理論，可以構建各種智能體行為或獎勵信號的表示，從而提升整體效率。

3. 其他潛在方向：包括從人腦理論和生物學洞察中獲得靈感，創(chuàng)新安全體強化學習，以及從人類反饋中學習安全且多樣化的行為（類似于 ChatGPT）。

總結

化學習作為人工智能領域中的一個重要分支，正在逐步走向成熟。通過解決其面臨的挑戰(zhàn)，我們有望看到更加安全、智能的 AI 系統(tǒng)在自動駕駛、機器人和推薦系統(tǒng)等領域得到廣泛應用。