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MT126

Aprendizaje por imitación (clonación de conducta)

También: clonación de conducta, behavior cloning, aprendizaje por demostración

En inglés: Imitation learning (behavior cloning)

Aprender una política a partir de demostraciones de un experto y no de una recompensa; en su forma más simple, aprendizaje supervisado sobre pares situación–acción.

En el aprendizaje por refuerzo el agente descubre qué hacer probando y recibiendo recompensas; en el aprendizaje por imitación, alguien le muestra cómo se hace. Su forma más simple, la clonación de conducta, es aprendizaje supervisado: cada situación es un ejemplo y la acción del experto, su etiqueta.

El problema clásico. Las acciones del aprendiz cambian las situaciones que encuentra después, lo que viola el supuesto i.i.d.. Si se equivoca con probabilidad ε en las situaciones que visitó el experto, puede cometer del orden de T²ε errores en T pasos: tras el primer error entra en estados que el experto nunca vio, y los errores se encadenan (Ross et al., 2011, p. 627). DAgger lo corrige dejando actuar al aprendiz, pidiéndole al experto que etiquete los estados a los que llegó y reentrenando con todos los datos acumulados (2011, p. 629).

Dónde aparece. La red de política de AlphaGo aprendió primero a predecir las jugadas de expertos del servidor KGS (Silver et al., 2016, pp. 485–486). AlphaStar empezó imitando 971.000 repeticiones humanas y conservó esa política como ancla: durante el refuerzo, una penalización de divergencia KL lo mantenía cerca de ella para que siguiera explorando estrategias humanas (Vinyals et al., 2019, Methods: Supervised Learning, Exploration and diversity). El primer paso de InstructGPT, antecesor de ChatGPT (InstructGPT), fue el mismo: ajuste fino supervisado sobre demostraciones escritas por anotadores para unos 13.000 prompts; y en la etapa de refuerzo, también una penalización KL respecto de ese modelo (Ouyang et al., 2022, secs. 3.2, 3.5).

Para pensar. El aprendiz copia la conducta, no las razones, y por eso tarde o temprano necesita otra señal: una recompensa o un experto que corrija. Pero Buckner (2024) recuerda que, para los empiristas, buena parte del saber humano de alto nivel proviene de la interacción social, «especially through imitation and cultural instruction» [sobre todo mediante la imitación y la instrucción cultural] (2024, p. 338). ¿Imitar es un atajo hacia la competencia o la manera en que empieza toda cultura?

Fuentes

  • Buckner, C. J. (2024). From deep learning to rational machines: What the history of philosophy can teach us about the future of artificial intelligence. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780197653302.001.0001 §
  • Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C., Mishkin, P., Zhang, C., Agarwal, S., Slama, K., Ray, A., Schulman, J., Hilton, J., Kelton, F., Miller, L., Simens, M., Askell, A., Welinder, P., Christiano, P. F., Leike, J., & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. In Advances in Neural Information Processing Systems (Vol. 35, pp. 27730–27744). Curran Associates. https://doi.org/10.52202/068431-2011 §
  • Ross, S., Gordon, G. J., & Bagnell, J. A. (2011). A reduction of imitation learning and structured prediction to no-regret online learning. In G. Gordon, D. Dunson, & M. Dudík (Eds.), Proceedings of the Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (pp. 627–635). PMLR. https://proceedings.mlr.press/v15/ross11a.html §
  • Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M., Dieleman, S., Grewe, D., Nham, J., Kalchbrenner, N., Sutskever, I., Lillicrap, T., Leach, M., Kavukcuoglu, K., Graepel, T., & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489. https://doi.org/10.1038/nature16961 §
  • Vinyals, O., Babuschkin, I., Czarnecki, W. M., Mathieu, M., Dudzik, A., Chung, J., Choi, D. H., Powell, R., Ewalds, T., Georgiev, P., Oh, J., Horgan, D., Kroiss, M., Danihelka, I., Huang, A., Sifre, L., Cai, T., Agapiou, J. P., Jaderberg, M., … Silver, D. (2019). Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning. Nature, 575(7782), 350–354. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1724-z §