通过让人形机器人玩井字棋的学习方法，成功探索了多模态深度强化学习、机器人视觉感知和交互等方向，并利用语音、视觉和手势等方式让机器人在该游戏中实现了高效而自然的交互。

Nov, 2016

通过多模式深度关注循环 Q 网络，机器人在与人交互 14 天后表现出类似人的社交互动技能，同时学会了以可感知和社交接受的方式响应复杂的人类行为。

Feb, 2017

本文提出了一种基于内在动机的强化学习框架，通过预测模型和动作条件获得内在动机驱动下的奖励，并通过与人的互动学习类似于人类的社交技能，结果表明该机器人不仅获得了人类般的社交技能，而且在测试数据集上做出了更符合人类的决策。

Apr, 2018

本研究采用强化学习方法建立了一个多模态情感交互框架，利用人类用户的情感状态作为交互的奖励因素，优化了机器人的行为策略，并针对用户进行个性化情感交互来增强社交场景下机器人的自然性和吸引力。

Oct, 2021

该研究提出将深度 Q 学习神经网络引入艺术绘画机器人应用程序，旨在研究复杂控制策略对基础艺术绘画机器人应用程序性能的影响，并为将 DQN 方法引入复杂艺术绘画机器人框架的未来研究提供了首个基准。

Feb, 2024

本研究通过一个协同迷宫游戏设计，用深度强化学习技术实现了人机共同协作。研究结果证明人机共同协作相互影响，在时间的推进下不断适应并建立起相应策略，这为人机智能的协作提供了可行的方案。

Mar, 2020

我们提出了一个使用深度学习方法的 Staged Social Behavior Learning (SSBL) 框架，在模拟中学习机器人在社交场景中的行为，然后将其应用于与人类交互的实际机器人中。实验结果表明，相比于最先进的模型，我们的模型可以生成更加符合社交规范的行为。

Oct, 2018

本文讨论了构建具有社交交互能力的具体化自主智能体是人工智能面临的主要挑战之一，并指出了目前在具体化语言使用方面的研究方向存在的局限性。作者认为，实现人类水平的人工智能需要更广泛的关键社交技能。最后，通过实验研究了一种近期最先进的深度强化学习方法的局限性。

Apr, 2021

家庭机器人的发展可以通过强化学习和深度神经网络相结合的深度强化学习以及交互式反馈来提高其学习效果和效率。

May, 2024

本文探讨了如何在多智能体环境下，运用扩展后的 Deep Q-Learning Network，使两个由独立的 Deep Q-Networks 控制的 agents，相互作用以玩经典的电子游戏乒乓球，以及通过改变 Pong 经典奖励方案，演示出竞争和合作性行为的出现。研究表明 Deep Q-Networks 可以成为在高度复杂环境中研究分散式学习的多智能体系统的实用工具。

Nov, 2015