Automatic Environment Shaping is the Next Frontier in RL

许多机器人学家梦想着在晚上给机器人一个任务，第二天早上回来发现机器人已经能够解决这个任务了。那么，是什么阻碍了我们实现这一点呢？模拟到真实强化学习已经在具有挑战性的机器人任务上取得了令人瞩目的表现，但需要大量人力来设置任务，以使其适合于强化学习。我们认为，策略优化等算法改进应该着眼于解决训练环境塑造的主要瓶颈，即设计观察、动作、奖励和模拟动态。大多数从业者并不调整强化学习算法，而是调整其他环境参数以获得理想的控制器。我们认为，只有当社区专注于自动化环境塑造过程时，才能将强化学习扩展到各种机器人任务。

如何解决机器人学习中的环境设计问题？

自动化环境塑造程序是解决机器人学习中环境设计问题的关键。

论文提出了自动化环境塑造程序的概念，以解决机器人学习中环境设计的问题。文章讨论了如何设计观察、动作、奖励和模拟动态，以及如何自动化这些设计过程。此外，文章还提出了需要将更多的精力放在环境设计上，而不是仅仅调整机器人学习算法。文章的实验结果表明，自动化环境塑造程序可以提高机器人学习的效率和泛化能力。

近期的相关研究包括Sim-to-real reinforcement learning (RL)和policy optimization等算法方面的改进。