人类对齐的 Decision Transformers 用于深海探测栖息地设计的极端数据稀疏情景

Source: Dev.to

引言：深渊的教训

它始于一次失败的模拟。我在尝试使用强化学习代理来进行自主水下航行器（AUV）导航，以优化深海环境中栖息地的布局。代理可以访问数TB的合成海底测深数据、流体模型和资源图。然而，当我向海洋生物学家和经验丰富的潜水器飞行员展示最初的栖息地设计时，他们的一致反应是：

“这在真实海洋中根本行不通。”

这种脱节非常明显。我的 AI 系统虽然在能量效率和结构稳定性上做了优化，却完全忽视了人为因素：

• 研究人员实际上想在哪里工作？
• 在极端压力下，紧急程序如何运作？
• 哪些细微的环境线索——流向模式、沉积物稳定性、当地动物行为——对有经验的海洋学家最为重要？

这段经历把我拉进了一个研究的兔子洞，彻底改变了我对极端环境下 AI 的方法。在探索离线强化学习和 Transformer 架构时，我发现了一个关键缺口：我们最先进的决策系统恰恰在最需要人类专业知识的地方失灵——在数据稀缺、风险极高的领域里，每一次观测都极其宝贵，错误则是灾难性的。

通过研究最近在 Decision Transformers 和人机交互 AI 方面的突破，我意识到我们需要一种新范式：系统不仅要从数据中学习，更要在极端不确定性下 与人类决策过程保持一致。本文记录了我开发面向地球上最具挑战性前沿——深海——的人类对齐决策 Transformer 的整个历程。

深海 AI 的“三重约束”

1. 极端数据稀疏 – 单次潜水可能花费 $50,000，仅在特定地点获得数小时的观测。
2. 高维状态空间 – 压力、温度、盐度、洋流、地形、生物活动以及设备状态。
3. 不可逆决策 – 栖息地放置决策一旦在 4,000 m 深度部署后，难以修改。

传统的深度强化学习方法需要 数百万次环境交互——显然对真实的深海作业来说不可能。离线强化学习虽有前景，但当人类专家基于隐性知识做决策，而这些知识未被数据捕获时，会出现分布偏移问题。

为什么 Transformer 重要

我在对 Transformer 架构进行实验时发现了一个有趣的现象：它们在建模 稀疏的、不规则的观测 序列方面表现出卓越的能力。在研读 Decision Transformer 论文（Chen et al., 2021）时，我意识到注意力机制能够权衡相关的过去经验——无论时间距离多远——这特别适用于深海场景，在这些场景中，有意义的事件可能被日常操作的数天或数周所间隔。

人类奖励结构是多目标的

在极端环境中的人类专家并不只针对单一奖励函数进行优化。他们保持 多个有时相互冲突的目标，并根据情境动态重新排序优先级。

• 部署阶段 – 优先考虑结构完整性。
• 运行阶段 – 优先考虑科学可达性。
• 风暴/紧急阶段 – 优先考虑快速撤离和安全。

逆向强化学习表明，从有限的示例数据中学习这些复杂且依赖情境的奖励结构需要一种根本不同的方法。认知科学文献揭示，人类使用 “chunking”——将相关概念和行为分组为更高层次的单元——以在高压情境中管理复杂性。

核心创新

核心创新源自将多条研究方向相结合：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2Model

class HumanAlignedDecisionTransformer(nn.Module):
    """
    A Decision Transformer variant that aligns with human cognitive processes
    through multi‑scale attention and explicit uncertainty modeling.
    """
    def __init__(self, state_dim, act_dim, hidden_dim=256,
                 n_layers=6, n_heads=8, max_len=512):
        super().__init__()

        # Multi‑scale state encoders
        self.local_encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, hidden_dim),
            nn.LayerNorm(hidden_dim),
            nn.GELU()
        )
        self.context_encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim * 10, hidden_dim),   # Temporal context
            nn.LayerNorm(hidden_dim),
            nn.GELU()
        )

        # Human preference embedding (10 distinct preference modes)
        self.preference_embedding = nn.Embedding(10, hidden_dim)

        # GPT‑based decision transformer backbone
        self.transformer = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
        transformer_dim = self.transformer.config.hidden_size

        # Adaptive projection layers
        self.state_projection   = nn.Linear(hidden_dim, transformer_dim)
        self.action_projection  = nn.Linear(act_dim, transformer_dim)
        self.return_projection  = nn.Linear(1, transformer_dim)

        # Uncertainty‑aware output heads
        self.action_head      = nn.Linear(transformer_dim, act_dim * 2)  # Mean & variance
        self.value_head       = nn.Linear(transformer_dim, 1)
        self.uncertainty_head = nn.Linear(transformer_dim, 1)            # Epistemic uncertainty

        # Human feedback integration
        self.feedback_attention = nn.MultiheadAttention(
            transformer_dim, n_heads, batch_first=True
        )

    def forward(self, states, actions, returns, timesteps,
                preferences, feedback=None):
        """
        Parameters
        ----------
        states      : Tensor (B, T, state_dim)
        actions     : Tensor (B, T, act_dim)
        returns     : Tensor (B, T, 1)
        timesteps   : Tensor (B, T) – positional encoding for temporal order
        preferences : Tensor (B, T) – indices into preference_embedding
        feedback    : Optional Tensor (B, T, transformer_dim) – human‑in‑the‑loop signals
        """
        # Encode local and contextual state information
        local_feat   = self.local_encoder(states)                     # (B, T, hidden_dim)
        # Simplified context concatenation
        context_input = states.view(states.size(0), -1)               # (B, state_dim * T)
        context_feat  = self.context_encoder(context_input).unsqueeze(1).repeat(1, states.size(1), 1)

        # Combine local and contextual embeddings
        state_feat = local_feat + context_feat

        # Add human preference embedding
        pref_embed = self.preference_embedding(preferences)          # (B, T, hidden_dim)
        state_feat = state_feat + pref_embed

        # Project to transformer dimension
        state_proj   = self.state_projection(state_feat)
        action_proj  = self.action_projection(actions)
        return_proj  = self.return_projection(returns)

        # Concatenate tokens for the GPT‑style transformer
        transformer_input = torch.cat([return_proj, state_proj, action_proj], dim=-1)

        # Pass through the transformer backbone
        transformer_out = self.transformer(inputs_embeds=transformer_input).last_hidden_state

        # Optional feedback attention
        if feedback is not None:
            transformer_out, _ = self.feedback_attention(
                transformer_out, feedback, feedback
            )

        # Output heads
        action_out      = self.action_head(transformer_out)          # (B, T, act_dim*2)
        value_out       = self.value_head(tr

ansformer_out)           # (B, T, 1)
        uncertainty_out = self.uncertainty_head(transformer_out)   # (B, T, 1)

        # Split action mean / variance
        act_mean, act_logvar = torch.chunk(action_out, 2, dim=-1)

        return act_mean, act_logvar, value_out, uncertainty_out

上述代码是一个 最小的、示例性的原型；生产级系统需要额外的工程工作，以确保稳定性、安全关键验证，并与海洋级硬件集成。

要点

未来方向

1. 真实世界试验 – 在试点AUV平台上部署，以在现场验证与海洋科学家的对齐。
2. 偏好元学习 – 让模型从少量示例中推断新的偏好模式。
3. 对分布转移的鲁棒性 – 结合贝叶斯神经网络技术，以在新颖的海洋条件下更好地量化认知不确定性。
4. 可解释性仪表盘 – 可视化注意力权重和偏好嵌入，使人类操作员能够审计模型推理。

深海探索推动了工程学和人工智能的双重边界。通过构建尊重并融合人类认知的Decision Transformers，我们正朝着在地球最难以到达的前沿实现安全、有效且具有科学产出的任务迈进。

带有人类对齐组件的模型前向传播

def forward(self, states, actions, returns, timesteps,
            preferences=None, human_feedback=None):
    """
    前向传播，包含人类对齐组件
    """
    batch_size, seq_len = states.shape[:2]

    # 在多尺度上编码状态
    local_features = self.local_encoder(states)

    # 创建时间上下文窗口
    context_windows = self._create_context_windows(states)
    context_features = self.context_encoder(context_windows)

    # 合并特征
    state_features = local_features + 0.3 * context_features

    if preferences is not None:
        pref_emb = self.preference_embedding(preferences)
        state_features = state_features + pref_emb.unsqueeze(1)

    # 投影到 Transformer 维度
    state_emb = self.state_projection(state_features)
    action_emb = self.action_projection(actions)
    return_emb = self.return_projection(returns.unsqueeze(-1))

    # 创建 Transformer 输入序列: 每个时间步的 [return, state, action]
    sequence = torch.stack([return_emb, state_emb, action_emb], dim=2)
    sequence = sequence.reshape(batch_size, 3 * seq_len, -1)

    # 添加位置编码
    positions = torch.arange(seq_len, device=states.device).repeat_interleave(3)
    position_emb = self.positional_encoding(positions, sequence.size(-1))
    sequence = sequence + position_emb.unsqueeze(0)

    # Transformer 处理
    transformer_output = self.transformer(
        inputs_embeds=sequence,
        output_attentions=True
    )

    # 提取决策表示
    decision_embeddings = transformer_output.last_hidden_state[:, 1::3, :]

    # 若有人类反馈则进行融合
    if human_feedback is not None:
        feedback_emb = self._encode_feedback(human_feedback)
        decision_embeddings, _ = self.feedback_attention(
            decision_embeddings, feedback_emb, feedback_emb
        )

    # 不确定性感知的预测
    action_params = self.action_head(decision_embeddings)
    action_mean, action_logvar = torch.chunk(action_params, 2, dim=-1)
    action_var = torch.exp(action_logvar)

    values = self.value_head(decision_embeddings)
    epistemic_uncertainty = torch.sigmoid(self.uncertainty_head(decision_embeddings))

    return {
        'action_mean': action_mean,
        'action_var': action_var,
        'values': values,
        'epistemic_uncertainty': epistemic_uncertainty,
        'attention_weights': transformer_output.attentions
    }

辅助方法

def _create_context_windows(self, states):
    """创建多尺度时间上下文窗口"""
    # 实现不同时间尺度的上下文窗口创建逻辑
    pass

def _encode_feedback(self, feedback):
    """将人类反馈编码到 Transformer 空间"""
    pass

def positional_encoding(self, position, d_model):
    """正弦位置编码"""
    angle_rates = 1 / torch.pow(10000,
                               (2 * (torch.arange(d_model) // 2)) / d_model)
    angle_rads = position.unsqueeze(-1) * angle_rates.unsqueeze(0)

    # 对偶数索引使用 sin，奇数索引使用 cos
    angle_rads[:, 0::2] = torch.sin(angle_rads[:, 0::2])
    angle_rads[:, 1::2] = torch.cos(angle_rads[:, 1::2])

    return angle_rads

架构洞察

multi‑scale encoding 被证明对模拟人类专家同时考虑以下方面至关重要：

• Immediate sensor readings（本地）
• Broader environmental patterns（上下文）

preference embedding system 使模型能够根据任务阶段（部署、正常运行或紧急情况）调整其决策风格。

极端数据稀疏的训练方法

class SparseDataTrainer:
    """
    Training methodology for extreme data sparsity scenarios
    """
    def __init__(self, model, optimizer, config):
        self.model = model
        self.optimizer = optimizer
        self.config = config

        # Multiple loss components
        self.mse_loss = nn.MSELoss()
        self.kl_loss = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')

    def train_step(self, batch, human_demonstrations,
                   feedback_trajectories=None):
        """
        Training step with multiple data sources and alignment objectives
        """
        states, actions, returns, timesteps = batch

        # Standard behavior cloning loss
        outputs = self.model(states, actions, returns, timesteps)
        bc_loss = self._behavior_cloning_loss(outputs, actions)

        # Uncertainty regularization
        uncertainty_loss = self._uncertainty_regularization(
            outputs['epistemic_uncertainty']
        )

        # Human demonstration alignment
        alignment_loss = 0
        if human_demonstrations is not None:
            alignment_loss = self._human_alignment_loss(
                outputs, human_demonstrations
            )

        # Feedback integration loss (if available)
        feedback_loss = 0
        if feedback_trajectories is not None:
            feedback_loss = self._feedback_integration_loss(
                outputs, feedback_trajectories
            )

        # Attention pattern regularization
        attention_loss = self._attention_regularization(
            outputs['attention_weights']
        )

        # Composite loss
        total_loss = (
            self.config.bc_weight * bc_loss +
            self.config.uncertainty_weight * uncertainty_loss +
            self.config.alignment_weight * alignment_loss +
            self.config.feedback_weight * feedback_loss +
            self.config.attention_weight * attention_loss
        )
        return total_loss, {
            'bc_loss': bc_loss,
            'uncertainty_loss': uncertainty_loss,
            'alignment_loss': alignment_loss,
            'feedback_loss': feedback_loss,
            'attention_loss': attention_loss
        }

优化

self.optimizer.zero_grad()
total_loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), 1.0)
self.optimizer.step()

return {
    'total_loss': total_loss.item(),
    'bc_loss': bc_loss.item(),
    'alignment_loss': alignment_loss.item() if human_demonstrations else 0,
    'attention_sparsity': self._compute_attention_sparsity(
        outputs['attention_weights']
    )
}

人类对齐损失

def _human_alignment_loss(self, model_outputs, human_demos):
    """
    将模型决策与人类示例轨迹对齐
    使用最优传输和偏好学习
    """
    # 提取决策嵌入
    # （实现细节省略以简洁起见）
    pass