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Unifying Goal-Conditioned RL and Unsupervised Skill Learning via Control-Maximization

यह शोध पत्र दोनों को नियंत्रण अधिकतमकरण (control maximization) के उदाहरणों के रूप में फ्रेम करके, लक्ष्य-सशर्त सुदृढीकरण लर्निंग (goal-conditioned reinforcement learning) और अनसुपरवाइज्ड स्किल लर्निंग (unsupervised skill learning) को एकीकृत करने के लिए एक सैद्धांतिक आधार स्थापित करता है, और यह सिद्ध करता है कि विशिष्ट म्यूचुअल इंफॉर्मेशन स्किल लर्निंग उद्देश्य विशिष्ट लक्ष्य-पहुंच संरचनाओं द्वारा सीमित हैं और इस प्रकार उनके साथ इष्टतम रूप से संरेखित हैं।

मूल लेखक: Alireza Modirshanechi, Benjamin Eysenbach, Peter Dayan, Eric Schulz

प्रकाशित 2026-05-08

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Alireza Modirshanechi, Benjamin Eysenbach, Peter Dayan, Eric Schulz

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को भूलभुलैया (maze) में नेविगेट करना सिखा रहे हैं। आप चाहते हैं कि वह दो चीजें सीखे:

कहीं भी पहुँचना कैसे है: यदि आप किसी विशिष्ट स्थान (एक "लक्ष्य") की ओर इशारा करते हैं, तो रोबोट को पता होना चाहिए कि वहाँ कैसे पहुँचना है। इसे गोल-कंडीशन्ड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (GCRL) कहा जाता है।
दिलचस्प कैसे बनना है: इससे पहले कि आप उसे बताएं कि कहाँ जाना है, आप चाहते हैं कि रोबोट बिना किसी विशेष निर्देश के अपने आप विभिन्न प्रकार की विविध चालें या "कौशल" (जैसे दौड़ना, कूदना या फिसलना) सीखकर भूलभुलैया का अन्वेषण करे। इसे अनसुपरवाइज्ड स्किल लर्निंग (MISL) कहा जाता है।

लंबे समय से, शोधकर्ताओं ने देखा है कि यदि आप रोबोट को पहले विविध कौशल सिखाते हैं (MISL), तो यह बाद में विशिष्ट लक्ष्यों तक पहुँचने में बहुत बेहतर हो जाता है (GCRL)। लेकिन वास्तव में ऐसा क्यों होता था, यह कोई नहीं समझ पाया था। यह ऐसा ही था जैसे यह जानना कि सब्जियां खाने से आप मजबूत होते हैं, लेकिन इसके पीछे के जीव विज्ञान (biology) को न समझना।

यह शोध पत्र इस रहस्य को सुलझाता है और यह दिखाता है कि ये दोनों कार्य वास्तव में एक ही चीज़ के दो अलग रूप हैं: मैक्सिमाइजिंग कंट्रोल (नियंत्रण को अधिकतम करना)।

यहाँ सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करके इसका विवरण दिया गया है:

1. "एक आकार सबके लिए उपयुक्त नहीं" की समस्या

लेखकों ने खोजा कि "लक्ष्य तक पहुँचना" केवल एक एकल कार्य नहीं है। यह पूरी तरह से खेल के नियमों पर निर्भर करता है। उन्होंने खेलने के तीन अलग-अलग तरीके पहचाने:

"पर्सिस्टेंट गोल" (लाइटहाउस - लाइटहाउस): कल्पना कीजिए कि एक लाइटहाउस है जो हमेशा जलता रहता है। रोबोट को हर बार अंक मिलते हैं जब वह लाइटहाउस के पास जाता है। लक्ष्य वहां अधिक से अधिक समय तक रहना है।
"एक्जैक्ट टाइमिंग" (ट्रेन का शेड्यूल - ट्रेन शेड्यूल): कल्पना कीजिए कि एक ट्रेन ठीक शाम 5:00 बजे निकलती है। रोबोट को अंक तभी मिलते हैं जब वह ठीक 5:00 बजे स्टेशन पर पहुँचता है। 4:59 या 5:01 पर पहुँचना शून्य अंक दिलाता है।
"अपॉर्च्युनिटी विंडो" (डेडलाइन - डेडलाइन): कल्पना कीजिए कि पेपर जमा करने की अंतिम तिथि (deadline) है। रोबोट को अंक मिलते हैं यदि वह डेडलाइन खत्म होने से पहले किसी भी समय ऑफिस पहुँच जाता है।

बड़ी खोज: लेखकों ने सिद्ध किया कि इनमें से एक खेल के लिए सबसे अच्छी रणनीति अक्सर दूसरे के लिए बहुत खराब होती है।

उपमा: यदि आप एक धावक को फिनिश लाइन पर लंबे समय तक रहने के लिए प्रशिक्षित करते हैं (Persistent), तो वह ठीक उसी समय लाइन तक पहुँचने के लिए दौड़ने में बहुत खराब होगा जब बंदूक चलती है (Exact Timing)। यदि आप उसे एक विशिष्ट सेकंड पर लाइन तक पहुँचने के लिए प्रशिक्षित करते हैं, तो वह डेडलाइन से पहले वहाँ पहुँचने के लिए बहुत धीमा हो सकता है (Opportunity Window)।

इसका मतलब है कि आप किसी भी "स्किल लर्निंग" पद्धति का उपयोग किसी भी "गोल रीचिंग" कार्य में मदद के लिए नहीं कर सकते। आपको उन्हें आपस में मिलाना होगा।

2. एकीकृत सिद्धांत: "कंट्रोल" (नियंत्रण)

तो, हम यादृच्छिक कौशल सीखने को विशिष्ट लक्ष्यों तक पहुँचने से कैसे जोड़ते हैं? लेखक कहते हैं कि लिंक कंट्रोल है।

"कंट्रोल" को ऐसे सोचें जैसे रोबोट की क्षमता कि, "मैं यहाँ जाना चाहता हूँ," और ब्रह्मांड उसकी बात सुने।

यदि रोबोट के पास उच्च नियंत्रण (high control) है, तो वह अपने भविष्य के पथ को बिल्कुल वैसे ही मोड़ सकता है जैसा वह चाहता है।
यदि रोबोट का नियंत्रण कम (low control) है, तो यह हवा में उड़ते हुए पत्ते की तरह है; वह वास्तव में यह नहीं चुन सकता कि उसे कहाँ जाना है।

पेपर तर्क देता है कि:

गोल-कंडीशन्ड लर्निंग (GCRL) केवल इस बात को अधिकतम करने की कोशिश है कि रोबोट अपने गंतव्य तक कितनी अच्छी तरह से खुद को निर्देशित (steer) कर सकता है।
स्किल लर्निंग (MISL) विभिन्न "चाबियों" (कौशलों) का उपयोग करके रोबोट कितने अलग-अलग गंतव्यों तक पहुँच सकता है, इसे अधिकतम करने की कोशिश है।

यदि एक रोबोट विविध कौशलों का सेट सीखता है, तो वह अनिवार्य रूप से अपने वातावरण के कई अलग-अलग हिस्सों को नियंत्रित करना सीख रहा है। यदि वह नियंत्रण में है, तो वह स्वाभाविक रूप से किसी भी विशिष्ट लक्ष्य तक पहुँच सकता है जिसे आप उससे पूछेंगे।

3. "मैचिंग" (मिलान) का नियम

इस पेपर का सबसे महत्वपूर्ण व्यावहारिक निष्कर्ष यह है कि सभी स्किल-लर्निंग विधियाँ समान नहीं हैं।

क्योंकि "लक्ष्य तक पहुँचने" के तीन अलग-अलग प्रकार हैं (Persistent, Exact Timing, Opportunity Window), इसलिए तीन अलग-अलग प्रकार के "स्किल लर्निंग" भी हैं जो उनके साथ पूरी तरह मेल खाते हैं।

यदि आपका डाउनस्ट्रीम टास्क एक लाइटहाउस (वहाँ हमेशा रहना) की तरह है, तो आपको एक ऐसा स्किल-लर्निंग मेथड उपयोग करना चाहिए जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करे कि रोबोट लंबे समय के बाद कहाँ समाप्त होता है।
यदि आपका डाउनसम टास्क एक ट्रेन शेड्यूल (ठीक समय पर पहुँचना) की तरह है, तो आपको एक ऐसा स्किल-लर्निंग मेथड उपयोग करना चाहिए जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करे कि रोबोट उस सटीक क्षण में कहाँ है।
यदि आपका डाउनस्ट्रीम टास्क एक डेडलाइन (समय समाप्त होने से पहले पहुँचना) की तरह है, तो आपको एक विशिष्ट स्किल-लर्निंग मेथड की आवश्यकता है जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करे कि रोबोट पहली बार किसी स्थान पर कब पहुँचता है।

रूपक (Metaphor):
कल्पना कीजिए कि आप यात्रा के लिए एक सूटकेस पैक कर रहे हैं।

यदि आप बीच (समुद्र तट) (Persistent) जा रहे हैं, तो आप स्विमवियर पैक करते हैं।
यदि आप स्की रिसॉर्ट (Exact Timing) जा रहे हैं, तो आप स्की (skis) पैक करते हैं।
यदि आप एक बिजनेस कॉन्फ्रेंस (Deadline) जा रहे हैं, तो आप एक सूट पैक करते हैं।

पेपर कहता है: "सिर्फ इसलिए कि आपने स्कीइंग सीखी है, बीच के लिए स्की पैक न करें।" आपको उस प्री-ट्रेनिंग (पैकिंग) को चुनना चाहिए जो उस विशिष्ट लक्ष्य के प्रकार से मेल खाता हो जिसका सामना आप बाद में करेंगे।

सारांश

रहस्य: सीखने से रोबोट लक्ष्यों तक पहुँचने में मदद क्यों मिलती है?
उत्तर: क्योंकि दोनों कंट्रोल (नियंत्रण) के बारे में हैं। विविध कौशल सीखने का अर्थ है अपने वातावरण को नियंत्रित करना सीखना, जिससे विशिष्ट लक्ष्यों तक पहुँचना आसान हो जाता है।
सावधानी: "लक्ष्य तक पहुँचने" का केवल एक तरीका नहीं है। इसके अलग-अलग नियम हैं (हमेशा रहना, समय पर पहुँचना, डेडलाइन से पहले पहुँचना)।
समाधान: आपको उस विशिष्ट "स्किल लर्निंग" पद्धति को चुनना चाहिए जो उन विशिष्ट "लक्ष्य पहुँचने" के नियमों से मेल खाती है जिनका सामना आप बाद में करेंगे। यदि आप उन्हें सही ढंग से मिलाते हैं, तो रोबोट कार्य में माहिर होगा। यदि आप गलत मिलान करते हैं, तो वह विफल हो जाएगा।

यह पेपर उन विशिष्ट प्रकार के स्किल लर्निंग को विशिष्ट प्रकार के गोल रीचिंग से जोड़ने वाले गणितीय प्रमाण प्रदान करता है, जिससे इंजीनियरों को यह स्पष्ट मानचित्र मिलता है कि किस काम के लिए किस उपकरण का उपयोग करना है।

तकनीकी सारांश: कंट्रोल-मैक्सिमाइजेशन के माध्यम से गोल-कंडीशन्ड RL और अनसुपरवाइज्ड स्किल लर्निंग का एकीकरण

समस्या विवरण

अनसुपरवाइज्ड प्रीट्रेनिंग, विशेष रूप से म्यूचुअल इंफॉर्मेशन स्किल लर्निंग (MISL), ने विविध कौशलों (skills) की खोज करके गोल-कंडीशन्ड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (GCRL) में अनुभवजन्य सफलता प्राप्त की है, जो डाउनस्ट्रीम गोल-रीचिंग कार्यों को सुगम बनाती है। हालांकि, इस बात का सैद्धांतिक औचित्य कि क्यों MISL उद्देश्य (जो व्यवहार संबंधी विविधता को अधिकतम करते हैं) विशिष्ट डाउनस्ट्रीम GCRL कार्यों का समर्थन करते हैं, अभी भी अपूर्ण रूप से समझा गया है।

इन क्षेत्रों को एकीकृत करने में एक मौलिक बाधा यह है कि दोनों "GCRL" और "MISL" ऐसे अंब्रेला टर्म हैं जिनमें अलग-अलग, अक्सर असंगत सूत्र शामिल हैं:

GCRL विविधता: विभिन्न GCRL कार्य लक्ष्य-प्राप्ति प्रदर्शन को मापने के लिए अलग-अलग मानदंडों (जैसे, पर्सिस्टेंट गोल्स, सटीक समय, या अवसर विंडो) का उपयोग करते हैं, जिससे मौलिक रूप से भिन्न इष्टतम नीतियां (optimal policies) प्राप्त होती हैं।
MISL विविधता: विभिन्न MISL विधियां व्यवहार संबंधी विविधता के अलग-अलग रूपों (जैसे, टर्मिनल स्टेट्स बनाम पूर्ण ट्राजेक्टरीज में विविधता) को अनुकूलित करती हैं और विभिन्न वेरिएशनल बाउंड्स पर निर्भर करती हैं।

केंद्रीय प्रश्न यह है: क्या कोई ऐसा सैद्धांतिक विवरण है जो विशिष्ट MISML उद्देश्यों को विशिष्ट डाउनस्ट्रीम GCRL फॉर्मुलेशन से जोड़ता है, और किन परिस्थितियों में वे संरेखित होते हैं?

कार्यप्रणाली और ढांचा

लेखक कंट्रोल-मैक्सिमाइजेशन पर आधारित एक एकीकृत दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं। वे तर्क देते हैं कि GCRL और MISL दोनों मौलिक रूप से अपने वातावरण पर एजेंट के नियंत्रण की डिग्री को अधिकतम करने का प्रयास करते हैं।

1. GCRL फॉर्मुलेशन का विश्लेषण

पेपर तीन कैनोनिकल GCRL फॉर्मुलेशन की पहचान करता है और उनकी सामान्य असमानता को सिद्ध करता है:

पर्सिस्टेंट गोल ( $Pe(\gamma)$ ): अनंत-क्षितिज (infinite-horizon) सेटिंग्स जहाँ एजेंट को लक्ष्य पर बार-बार पहुँचने के लिए बार-बार पुरस्कृत किया जाता है (जैसे, टारगेट-ऑक्यूपेंसी ऑप्टिमाइजेशन)।
एक्जैक्ट टाइमिंग ($ET(K)$): सीमित-क्षितिज (finite-horizon) सेटिंग्स जहाँ पुरस्कार तभी दिया जाता है जब लक्ष्य को ठीक स्टेप $K$ पर प्राप्त किया जाता है।
अपॉर्च्युनिटी विंडो ( $OW(K, \gamma)$ ): सीमित-क्षितिज सेटिंग्स जहाँ पुरस्कार तब दिया जाता है यदि लक्ष्य को विंडो $K$ के भीतर प्राप्त किया जाता है, अक्सर डिस्काउंटिंग के साथ।

मुख्य निष्कर्ष: ये फॉर्मुलेशन मौलिक रूप से भिन्न इष्टतम नीतियों को प्रेरित करते हैं। उदाहरण के लिए, एक स्टोकेस्टिक वातावरण (जैसे, एक जोखिम भरे पुल के साथ नदी पार करना) में, $Pe(\gamma)$ के लिए इष्टतम रणनीति (विश्वसनीयता/पुनरावृत्ति को प्राथमिकता देना) $ET(K) $(डेडलाइन को पूरा करने के लिए गति को प्राथमिकता देना) या$ OW(K, \gamma)$ से भिन्न हो सकती है। पेपर उन स्थितियों (जैसे, नियतात्मक वातावरण, एक-चरण क्षितिज, या अनंत विंडो) का विवरण देता है जिनके तहत ये फॉर्मुलेशन एक ही इष्टतम नीति की ओर अभिसरित होते हैं।

2. गोल सेंसिटिविटी को परिभाषित करना

इन फॉर्मुलेशन को एकीकृत करने के लिए, लेखक गोल सेंसिटिविटी ( $C(s, \pi)$ ) पेश करते हैं, जो एजेंट के नियंत्रण का एक नया माप है। यह मात्रा निर्धारित करता है कि एक रैंडम गोल की तुलना में एजेंट का भविष्य का ट्राजेक्टरी, कमांड किए गए गोल पर कितना निर्भर करता है:
$C(s, \pi) := \frac{1}{N_s^2} \sum_{g, g' \in S} \left( J(s, g, \pi_{g}) - J(s, g, \pi_{g'}) \right)$
जहाँ $J$ रिटर्न है। यह मीट्रिक पर्यावरण की अंतर्निहित नियंत्रणीयता (ऑब्जेक्टिव कंट्रोल) और एजेंट की सक्षमता (सब्जेक्टिव कंट्रोल) दोनों को दर्शाता है।

3. MISL और GCRL के बीच सैद्धांतिक बाउंड्स

MISL उद्देश्यों और डाउनस्ट्रीम GCRL प्रदर्शन के बीच सटीक सूचना-सैद्धांतिक (information-theoretic) बाउंड्स स्थापित करने के लिए कोर सैद्धांतिक योगदान है:

स्टेप 1: लेखक दिखाते हैं कि $Pe(\gamma)$ और $ET(K)$ के लिए, गोल सेंसिटिविटी को अधिकतम करना GCRL रिटर्न को अधिकतम करने के बराबर है। $OW(K, \gamma)$ के लिए, यह रिटर्न पर एक टाइट लोअर बाउंड प्रदान करता है।
स्टेप 2: वे व्युत्पन्न करते हैं कि गोल-बिहेवियर म्यूचुअल इंफॉर्मेशन (कमांड किए गए गोल और एक व्यवहार संबंधी चर $S'$ $S^{'}$ के बीच MI) गोल सेंसिटिविटी द्वारा टाइटली बाउंडेड है।
- $Pe(\gamma)$ के लिए, मैचिंग व्यवहार संबंधी चर डिस्काउंटेड स्टेट ऑक्यूपेंसी ( $S_{\gamma,+}$ ) है।
- $ET(K) $के लिए, मैचिंग वेरिएबल स्टेप$ K $पर स्टेट ($ S_K$) है।
- $OW(K, \gamma)$ के लिए, वे एक नए चर, डिस्काउंटेड फर्स्ट-विजिट वेक्टर ( $F_{K,\gamma}$ ) की पहचान करते हैं, जो सबसे सटीक मैच है; वे नोट करते हैं कि मौजूदा ट्राजेक्टरी-आधारित चर ( $\tau_K$ ) केवल लूज़ बाउंड प्रदान करते हैं।
स्टेप 3: वे सिद्ध करते हैं कि मानक MISL उद्देश्य (स्किल्स और बिहेवियर के बीच MI) गोल-बिहेवियर MI का अनुमान लगाता है, और इनके बीच का अंतर गोल-टू-स्किल मैपिंग द्वारा प्रेरित स्किल डिस्ट्रीब्यूशन की एकरूपता द्वारा नियंत्रित होता है।

मुख्य योगदान

GCRL फॉर्मुलेशन की असमानता: पेपर सिद्ध करता है कि अलग-अलग GCRL फॉर्मुलेशन ($Pe, ET, OW$) आम तौर पर असंगत इष्टतम नीतियों को प्रेरित करते हैं, जो यह समझाता है कि क्यों एक फॉर्मुलेशन के लिए डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम दूसरे में विफल हो सकते हैं।
कंट्रोल-मैक्सिमाइजेशन लेंस: यह एक सटीक सैद्धांतिक ढांचा प्रदान करता है जो GCRL प्रदर्शन को "गोल सेंसिटिविटी" के रूप में परिभाषित करता है, जो विभिन्न फॉर्मुलेशन को एकीकृत करने वाला एक माप है।
MISL और GCRL के बीच पत्राचार: लेखक व्यवस्थित बाउंड्स स्थापित करते हैं जो दिखाते हैं कि विशिष्ट MISL उद्देश्य विशिष्ट डाउनस्ट्रीम GCRL फॉर्मुलेशन के अनुरूप होते हैं। वे प्रदर्शित करते हैं कि एक विशिष्ट MISL उद्देश्य (जैसे, टर्मिनल स्टेट्स में विविधता) को अधिकतम करना, एक विशिष्ट GCRL कार्य (जैसे, एक्जैक्ट टाइमिंग) के प्रदर्शन को सैद्धांतिक रूप से बाउंड करता है।
नवीन चरों की पहचान: यह कार्य पहचान करता है कि अपॉर्च्युनिटी विंडो फॉर्मुलेशन के लिए, मानक ट्राजेक्टरी-आधारित MISL उद्देश्य उप-इष्टतम हैं, और टाइट सैद्धांतिक बाउंड के लिए एक डिस्काउंटेड फर्स्ट-विजिट वेक्टर की आवश्यकता है।

परिणाम

सैद्धांतिक बाउंड्स: पेपर $Pe $और$ ET $फॉर्मुलेशन के लिए टू-साइडेड बाउंड्स व्युत्पन्न करता है, यह दिखाते हुए कि गोल सेंसिटिविटी, लक्ष्यों और व्यवहार के बीच म्यूचुअल इंफॉर्मेशन को टाइटली बाउंड करती है।$ OW$ के लिए, यह एक लोअर बाउंड प्रदान करता है और एक अपर बाउंड के लिए शर्तों पर चर्चा करता है।
पॉलिसी इक्विवेलेंस कंडीशंस: पेपर उन विशिष्ट स्थितियों (जैसे, नियतात्मक वातावरण, अनंत क्षितिज, या "वेटिंग" एक्शन की उपस्थिति) को रेखांकित करता है जिनके तहत एक फॉर्मुलेशन के लिए सीखी गई नीतियों को दूसरे में सुरक्षित रूप से ट्रांसफर किया जा सकता है।
व्यावहारिक निहितार्थ: परिणाम दर्शाते कि कोई सार्वभौमिक रूप से इष्टतम MISL उद्देश्य नहीं है। प्रीट्रेनिंग उद्देश्य का चयन अपेक्षित डाउनस्ट्रीम गोल-रीचिंग मानदंड (जैसे, सटीक टाइमिंग कार्यों के लिए टर्मिनल-स्टेट विविधता बनाम अपॉर्च्युनिटी विंडोज़ के लिए ट्राजेक्टरी विविधता) से मेल खाना चाहिए।

महत्व और दावे

पेपर का दावा है कि यह "सैद्धांतिक रहस्य" को हल करके RL प्रीट्रेनिंग के लिए एक सैद्धांतिक आधार तैयार करता है कि क्यों अनसुपरवाइज्ड स्किल लर्निंग डाउनस्ट्रीम गोल-रीचिंग में सहायता करती है। दोनों क्षेत्रों को कंट्रोल मैक्सिमाइजेशन के उदाहरण के रूप में फ्रेम करके, लेखक अभ्यासकर्ताओं के लिए एक सिद्धांतपूर्ण मार्गदर्शिका प्रदान करते हैं:

प्रीट्रेनिंग उद्देश्यों का चयन: उपयोगकर्ताओं को उन MISL उद्देश्यों का चयन करना चाहिए जो टेस्ट टाइम पर अपेक्षित गोल-रीचिंग के विशिष्ट "फ्लेवर" (जैसे, पर्सिस्टेंट, एक्जैक्ट, या विंडोेड) से मेल खाते हों।
एल्गोरिद्मिक डिज़ाइन: निष्कर्ष बताते हैं कि क्यों कुछ GCRL एल्गोरिदम (जैसे, C-Learning, जो स्टेशनरी स्ट्रक्चर पर निर्भर करता है) बिना संशोधन के फाइनाइट-होराइजन सेटिंग्स में ट्रांसफर नहीं होते हैं।

लेखक विनम्र रहते हुए, फाइनाइट स्टेट/एक्शन स्पेस और यूनिफॉर्म गोल डिस्ट्रीब्यूशन की धारणा जैसी सीमाओं को स्वीकार करते हैं (हालांकि वे परिशिष्टों में गैर-यूनिफॉर्म डिस्ट्रीब्यूशन के विस्तार दिखाते हैं)। वे यह भी नोट करते हैं कि अपॉर्च्युनिटी विंडो फॉर्मुलेशन के लिए, MI से प्रदर्शन तक का इनवर्स बाउंड अतिरिक्त धारणाओं की मांग करता है, जिससे इस विशिष्ट मामले के लिए "परफेक्ट" MISL उद्देश्य की पहचान एक खुला प्रश्न बना हुआ है।

अंततः, यह कार्य अनसुपरवाइज्ड स्किल डिस्कवरी और गोल-कंडीशन्ड कंट्रोल के बीच के अंतर को पाटता है, यह सुझाव देते हुए कि प्रीट्रेनिंग की सफलता आकस्मिक नहीं है, बल्कि प्रीट्रेनिंग उद्देश्य को डाउनस्ट्रीम कार्य की विशिष्ट नियंत्रणीयता मांगों के साथ संरेखित करने का परिणाम है।