近年來，生成模型在內(nèi)容生成（AIGC）領(lǐng)域蓬勃發(fā)展，同時也逐漸引起了在智能決策中的應(yīng)用關(guān)注。由于生成模型能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布，并具備強大的建模能力，它們可以被引入決策系統(tǒng)，用于生成引導(dǎo)代理進入高獎勵狀態(tài)的軌跡或中間子目標。本綜述系統(tǒng)性地梳理了生成模型在決策任務(wù)中的應(yīng)用，并提供了全面的分類框架。

• 論文標題：Generative Models in Decision Making: A Survey
• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2502.17100
• 主頁鏈接：https://github.com/xyshao23/Awesome-Generative-Models-for-Decision-Making-Taxonomy

1. 研究背景與動機

在智能決策中，傳統(tǒng)的方法（如強化學(xué)習(xí)、動態(tài)規(guī)劃與優(yōu)化）通常依賴手工設(shè)計的策略或基于試錯的優(yōu)化方式。然而，這些方法往往存在計算開銷大、探索受限、泛化能力不足等問題。

相比之下，生成模型能夠通過學(xué)習(xí)環(huán)境中的數(shù)據(jù)分布，生成更具多樣性的策略，并在復(fù)雜環(huán)境中探索更優(yōu)解。這一能力使得生成模型成為決策優(yōu)化的重要工具。

主要挑戰(zhàn)：

• 如何在環(huán)境交互中學(xué)習(xí)策略，而不僅僅模仿專家行為？
• 如何從已有行為中生成新策略，實現(xiàn)策略泛化？
• 如何構(gòu)建魯棒的決策生成模型，以適應(yīng)多種環(huán)境？
• 如何實現(xiàn)決策過程的多步推理與長期優(yōu)化能力？

2. 生成模型的分類與決策應(yīng)用

2.1 生成模型的基本類型

本綜述歸納了七種主要的生成模型：

生成式模型旨在基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的潛在分布生成未見過的數(shù)據(jù)樣本。在決策中，生成式模型的表現(xiàn)通常由三個關(guān)鍵維度來衡量：樣本質(zhì)量、多樣性和計算效率。這些維度直接影響生成結(jié)果的準確性、穩(wěn)健性和適用性，因此對于評估生成式模型在決策中的表現(xiàn)至關(guān)重要。

在這三個維度之間取得平衡，成為了生成式模型的一大挑戰(zhàn)。例如，擴散模型（Diffusion Models）和歸一化流（Normalizing Flows）能夠提供強大的樣本多樣性和穩(wěn)定性，但其計算資源需求較高，限制了其在實時決策應(yīng)用中的適用性。相比之下，像變分自編碼器（VAEs）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）則在訓(xùn)練速度和計算效率上更具優(yōu)勢，但在保持樣本多樣性方面可能存在困難，導(dǎo)致生成的輸出可能過于相似或出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。

通過對現(xiàn)有研究的綜合比較，我們可以大致了解這七種生成式模型在樣本質(zhì)量、多樣性和效率上的表現(xiàn)差異，從而為選擇合適的生成模型提供參考。這些比較幫助我們更好地理解生成式模型的優(yōu)缺點，特別是在實際決策過程中如何平衡各項需求。

2.2 生成模型在決策中的角色

文章 3、4 兩節(jié)深入探討了生成式模型在決策中的三大核心功能，并基于我們提出的方法論分類體系對現(xiàn)有文獻進行了歸納整理。

若讀者希望深入了解相關(guān)文獻的具體分類及其在決策中的應(yīng)用，我們的論文提供了系統(tǒng)性的梳理與深入解析，歡迎垂閱。

3. 生成模型在現(xiàn)實世界的應(yīng)用

生成模型在多個現(xiàn)實決策領(lǐng)域中展現(xiàn)出強大能力，包括機器人控制、結(jié)構(gòu)生成與優(yōu)化、游戲 AI、自動駕駛和優(yōu)化問題。以下是這些領(lǐng)域中的一些典型應(yīng)用。

3.1 機器人控制

機器人控制指的是指揮機器人執(zhí)行特定任務(wù)或動作的過程。通過手動控制、預(yù)編程指令或利用傳感器和機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)自主決策等方式，都可以實現(xiàn)機器人控制。生成式模型在機器人控制中扮演著重要角色，不僅可以直接控制機器人，還能通過生成合成數(shù)據(jù)來增強控制策略的訓(xùn)練效果。例如，生成模型在軌跡生成和運動控制等方面得到了廣泛應(yīng)用。

3.2 結(jié)構(gòu)生成與優(yōu)化

生成式模型在圖結(jié)構(gòu)任務(wù)中的應(yīng)用也越來越廣泛，如圖生成、圖補全和圖分類等。這些模型能夠?qū)W習(xí)訓(xùn)練圖的結(jié)構(gòu)，并生成具有相似特征的新圖，廣泛應(yīng)用于分子設(shè)計、蛋白質(zhì)相互作用建模和建筑優(yōu)化等領(lǐng)域。例如，生成流網(wǎng)絡(luò)（GFlowNets）在藥物發(fā)現(xiàn)中被應(yīng)用，通過生成多樣化的候選解決方案來優(yōu)化決策過程。同時，強化學(xué)習(xí)與自然語言處理結(jié)合的最新研究成果，也進一步推動了結(jié)構(gòu)生成在決策中的應(yīng)用。

3.3 游戲與強化學(xué)習(xí)

游戲 AI 是研究的一個重要領(lǐng)域，旨在開發(fā)能夠在人類水平上執(zhí)行各種游戲任務(wù)的 AI 系統(tǒng)。生成式模型在單人游戲和多人游戲中都展現(xiàn)了其巨大潛力。比如，基于變換器的多游戲決策轉(zhuǎn)換器（Multi-Game Decision Transformer）能夠高效處理多種游戲場景，而生成代理（Generative Agents）則能夠模擬人類行為，使得多人游戲的復(fù)雜度和深度得以提升。

3.4 自動駕駛

生成式模型在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在駕駛控制、物體檢測和場景理解等方面。在駕駛決策中，生成式模型通過生成復(fù)雜的決策政策，幫助自動駕駛系統(tǒng)做出快速響應(yīng)。同時，這些模型還能夠通過生成合成數(shù)據(jù)來解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)匱乏的問題，尤其是在邊緣案例中，幫助系統(tǒng)適應(yīng)更復(fù)雜的道路場景。

3.5 優(yōu)化問題

生成式模型在多種優(yōu)化任務(wù)中也展現(xiàn)出了強大的能力，尤其是在黑箱優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS）和調(diào)度優(yōu)化等方面。通過學(xué)習(xí)組合問題的解分布，生成式模型能夠優(yōu)化組合問題的求解過程。在神經(jīng)架構(gòu)搜索中，生成式模型優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，以提高網(wǎng)絡(luò)性能。此外，在調(diào)度優(yōu)化中，生成模型幫助平衡方案的多樣性和質(zhì)量，提升求解效率。

4. 未來發(fā)展方向

盡管生成模型在決策任務(wù)中展現(xiàn)了巨大潛力，但仍然存在一些挑戰(zhàn)。本綜述提出了三個關(guān)鍵發(fā)展方向：

高效算法：高效算法是推動生成模型在智能決策中落地應(yīng)用的關(guān)鍵方向。當(dāng)前，優(yōu)化計算效率已成為研究重點，例如減少擴散模型的采樣時間，以提升生成速度，同時針對自回歸方法，改進其推理效率，以滿足實時決策的需求。通過更高效的算法設(shè)計，生成模型在復(fù)雜決策任務(wù)中的應(yīng)用將更加廣泛，進一步提升智能系統(tǒng)的響應(yīng)速度與實用性。

大規(guī)模泛化能力：大規(guī)模泛化能力決定了生成模型在不同任務(wù)和環(huán)境中的適配性。未來研究需要深入探索如何提升生成模型的跨任務(wù)泛化能力，使其能夠在多種環(huán)境中保持穩(wěn)定的決策性能。結(jié)合多模態(tài)學(xué)習(xí)，模型可以利用多源信息進行更深層次的環(huán)境理解，從而在復(fù)雜、不確定的環(huán)境中展現(xiàn)更強的適應(yīng)能力。這種泛化能力的提升將極大拓寬生成模型的應(yīng)用邊界，推動通用智能的進一步發(fā)展。

自進化與自適應(yīng)模型：自進化與自適應(yīng)模型是讓生成式?jīng)Q策系統(tǒng)具備長期優(yōu)化能力的關(guān)鍵。通過發(fā)展能夠自我調(diào)整和優(yōu)化的生成模型，使其能夠在不同決策環(huán)境中自動適應(yīng)變化，從而提高決策的靈活性和穩(wěn)健性。此外，結(jié)合強化學(xué)習(xí)，模型可以在不斷交互中優(yōu)化自身策略，實現(xiàn)長期的自適應(yīng)調(diào)整，逐步趨近最優(yōu)決策。這一方向的突破將推動智能體向更高級別的自主學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化邁進，為更復(fù)雜的智能決策任務(wù)提供支持。

5. 總結(jié)

生成式 AI 正在重塑智能決策的未來！本綜述系統(tǒng)性地歸納了七種生成模型，構(gòu)建了一個全新的決策智能分類框架，涵蓋控制器、建模器、優(yōu)化器三大核心角色。我們深入剖析了生成模型在機器人控制、自動駕駛、游戲 AI、優(yōu)化任務(wù)等關(guān)鍵領(lǐng)域的變革性應(yīng)用，并前瞻性地探討了未來研究方向。

從智能體的自主學(xué)習(xí)到復(fù)雜決策的優(yōu)化，生成式 AI 正成為人工智能發(fā)展的新引擎！隨著技術(shù)的加速演進，我們正站在智能決策新時代的起點，迎接一個更加高效、自適應(yīng)、泛化能力更強的 AI 時代。

未來已來，你準備好了嗎？