摘要： 近日，由Yoshua Bengio和Sungjin Ahn领导的团队提出了一种名为蒙特卡洛树扩散（MCTD）的全新框架，该框架创造性地将扩散模型的生成能力与蒙特卡洛树搜索（MCTS）的自适应搜索能力相结合，旨在克服传统规划方法在长周期和稀疏奖励任务中的局限性，实现更高效、可扩展的System 2规划。
北京，[当前日期] – 在人工智能领域，如何让机器像人类一样进行复杂的规划和推理，一直是研究者们孜孜以求的目标。传统的规划方法往往依赖于精确的前向动力学模型，但在面对长周期或稀疏奖励的任务时，常常显得力不从心。而扩散模型作为一种新兴的生成模型，通过对大规模离线数据进行学习，能够生成复杂的轨迹，为解决这一难题带来了新的希望。
然而，单纯依靠扩散模型也存在局限性。例如，增加去噪步骤带来的性能提升会迅速趋于平缓，而多个样本的独立随机搜索效率低下。另一方面，蒙特卡洛树搜索（MCTS）则以其强大的测试时间计算（TTC）可扩展性而著称，能够通过迭代模拟，根据探索性反馈改进决策，从而有效提升规划准确度。
那么，将扩散模型与MCTS结合起来，会产生怎样的化学反应？
近日，由AI领域领军人物Yoshua Bengio和Sungjin Ahn领导的团队，给出了他们的答案——蒙特卡洛树扩散（MCTD）。这项研究成果发表在预印本平台arXiv上，题为《Monte Carlo Tree Diffusion for System 2 Planning》。
MCTD：扩散模型 + MCTS，1+1>2
MCTD的核心思想是将扩散模型的生成能力与MCTS的自适应搜索能力相结合，从而实现更加高效和可扩展的规划。具体而言，MCTD包含以下三项创新：
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去噪过程的树结构重构： MCTD将扩散模型的去噪过程重新构建为一种基于树的rollout过程，从而在维持轨迹连贯性的同时，实现半自回归的因果规划。这意味着模型可以像人类一样，逐步地、有条理地进行规划，而不是一次性生成完整的轨迹。
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引导层级作为元动作： MCTD引入了引导层级作为元动作（meta-action），从而实现“探索”与“利用”的动态平衡。这使得模型能够根据当前的状态，自适应地选择是进行更广泛的探索，还是对已有的规划进行更深入的优化。
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快速跳跃去噪模拟机制： MCTD采用了一种名为“快速跳跃去噪”（fast jumpy denoising）的模拟机制，能够在不使用成本高昂的前向模型rollout的情况下，有效估计轨迹质量。这大大提高了MCTS的效率，使其能够更快地找到最优解。
通过以上创新，MCTD成功地将MCTS的四大步骤（选择、扩展、模拟和反向传播）融入到扩散过程中，从而有效地将结构化搜索与生成式建模结合到了一起。
实验验证：MCTD效果显著
为了验证MCTD的有效性，研究团队在Offline Goal-conditioned RL Benchmark（OGBench）上进行了一系列实验。该benchmark包含多种任务，包括迷宫导航、机器人形态以及机器臂操作等。
实验结果表明，MCTD在各种任务上的表现均优于其他方法。例如，在质点和机器蚁在中、大、巨型迷宫中的成功率方面，MCTD的表现远超其他方法。此外，在机器臂方块操作任务以及视觉点迷宫任务上，MCTD也取得了显著的成果。
意义与展望
MCTD的提出，为解决长周期和稀疏奖励任务的规划问题提供了一种新的思路。通过将扩散模型的生成能力与MCTS的自适应搜索能力相结合，MCTD能够更高效、更可扩展地进行规划，有望在机器人、自动驾驶等领域发挥重要作用。
Yoshua Bengio团队的这项研究，不仅展示了扩散模型在规划领域的潜力，也为未来的研究指明了方向。例如，如何进一步优化MCTD的算法，如何将其应用到更复杂的任务中，以及如何将其与其他技术相结合，都值得我们进一步探索。
参考文献：
关键词： 扩散模型，蒙特卡洛树搜索，MCTS，System 2规划，Yoshua Bengio，人工智能，机器人，自动驾驶
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