探索好奇心如何帮助机器人和人类发现解决复杂问题的新方法和技能，以及在自主学习和自组织发展中的重要性。

Feb, 2018

提出了一种基于好奇心驱动的算法，通过生成适当的马达速度来控制自主学习，使四旋翼可以通过障碍物并将航向朝向目标位置，实现了最优策略的学习和最大化奖励的能力。

Jul, 2023

本文认为好奇心是一种进化机制，能够在智能体的一生中鼓励有意义的探索，以暴露它于能够使其获得高报酬的经验。该文提出了一种基于元学习的产生好奇行为的问题，并使用元学习算法将代理人的奖励信号动态调整来解决问题。作者进一步提出使用元算法来扩大其适用性，并将其他构建块（例如缓冲器、最近邻模块和定制丢失函数）与神经网络结合使用。最终，本文提出的两种好奇心算法在图像导航、机器人和其他领域表现优于人类设计的已发表算法。

Mar, 2020

该研究旨在探讨人类探索行为与人工智能自主性和适应性的联系，并将认知心理学范例应用于机器学习方法中。研究表明，与人类对应的人工智能代理可以通过内部状态与探索行为之间的因果关系来学习并自我发展，这对于人类认知研究和人工智能的发展都具有重大意义。

Feb, 2023

本研究使用深度强化学习技术训练一种好奇心代理以促进物体检测模型在线学习。我们还提出了一种奖励函数，以权衡代理的两个目标：尽快完成训练或尽可能少地进行人工介入，并考虑了 drone 平台的部分物理特性。

Feb, 2019

利用人工好奇心提高强化学习系统的探索能力，本文提出了一种利用贝叶斯惊奇度作为衡量模型参数先验和后验之间差异的方法，将其应用于代理模型的潜在空间中，大大降低计算成本，研究表明其对连续任务的环境探索和视频游戏分数的影响要好于当前最先进技术，同时具有对抗随机性环境的鲁棒性。

Apr, 2021

本文通过大规模实验，研究了无外部奖励下的” 好奇心驱动学习 “ 与外部奖励的比对，研究了用于计算预测误差的不同特征空间，并探究了在随机环境中使用基于预测的奖励的局限性。

Aug, 2018

该研究对动物和机器好奇心进行了全面的、多学科的研究。研究人员提出了五个最重要的特点，包括 1）对非明显指示物的指向性，2）满足后停止，3）自愿接触，4）短暂，5）有条理的长期学习。此外，研究人员还展示了这些特性如何在强化学习代理中被实现，并提供了一个新的视角，以便未来将这些特性整合到寻求目标、决策的计算代理的行为中。

Dec, 2022

本文提出基于有足实体依据的问答的好奇心算法，通过对自然语言问题的回答获得对环境物理属性和空间关系的了解，为异馆收益任务提供了宝贵的好奇心奖励，从而解决了现有好奇心算法的局限性。

Apr, 2021

通过将探索驱动的学习概念性地统一监督学习和强化学习之间的探索驱动学习，我们提出了广义探索问题，以突出不同学习设置之间的关键相似之处和开放研究挑战，广义探索是用于维护开放式学习过程的必要目标。

Nov, 2022