使用《隐藏规则》游戏比较强化学习和人类学习

Jun, 2023

使用《隐藏规则》游戏比较强化学习和人类学习

Comparing Reinforcement Learning and Human Learning using the Game of Hidden Rules

Eric Pulick, Vladimir Menkov, Yonatan Mintz, Paul Kantor, Vicki Bier

TL;DR本文通过构建一个学习环境，研究深入分析任务结构对人类学习和增强学习的影响，并通过任务结构的实验，证明这个学习环境能够帮助人们研究任务结构对于人类和增强学习算法差异的影响。

Abstract

Reliable real-world deployment of reinforcement learning (RL) methods requires a nuanced understanding of their strengths and weaknesses and how they compare to those of humans. human-machine systems are becoming

reinforcement learning human-machine systems task structure learning performance benchmark environments

发现论文，激发创造

强化学习中的结构：综述与开放问题

为了克服弱数据效率、泛化能力有限、安全保障缺失、解释性差等因素导致强化学习在实际应用中面临的挑战，该论文提出了一种集成结构信息的方法来提高 RL 算法的性能和效率，并将结构信息的不同模式进行了分类，并提供了设计模式方面的新视角。

Jun, 2023

现实世界复杂环境中的人工智能协作与强化学习

在复杂的模拟环境中，研究表明人工智能与人类的合作胜过仅有人类或仅有人工智能代理的情况，并开发出了一种用户界面，使人类有效地协助人工智能代理。

Dec, 2023

基于自然语言启发的强化学习综述

提出了将自然语言理解与强化学习紧密结合的想法，并对现有技术及未来研究方向进行了调研。

Jun, 2019

深度强化学习从人类偏好中学习

本文研究了使用非专家人类偏好来定义复杂目标的强化学习系统的方法，并且证明此方法可实现许多复杂的强化学习任务，包括 Atari 游戏和模拟机器人，同时也大幅降低了人类监督成本，以及展示了本方法的灵活性，并可成功使用较短时间完成复杂的新颖行为的训练，同时也采用了前人的人类反馈信息和环境。

Jun, 2017

加速强化学习的人类启发式框架

本文提出了一种基于人类启发的框架以提高采样效率，其中通过逐步提供简单但相似的任务来适应复杂的强化学习任务，并且使用任何转移学习方法来减少样本复杂性而不增加计算复杂性，实验表明该框架能够在优化问题方面表现出良好的性能。

Feb, 2023

利用人类指导提升深度强化学习任务

本文综述了五个最近的学习框架，这些框架主要依赖人类指导，而不是传统的一步一步的动作演示，评估了每个框架的动机、假设和实现，并讨论了可能的未来研究方向。

Sep, 2019

用深度强化学习训练机器人的方法：我们所学到的教训

本文评估了深度强化学习在现实世界机器人中的应用，包括学习知觉和运动等复杂技能的案例研究以及相关挑战。

Feb, 2021

超越人类偏好：通过 LLMs 探索强化学习轨迹的评估与改进

基于偏好的强化学习利用大型语言模型生成自动偏好数据，并通过重构奖励函数来优化强化学习训练，在复杂环境中加速收敛并提高效果。

Jun, 2024

面向困难度调整的课程强化学习中的人类决策

研究人员设计了一个交互平台，利用人类的决策过程，通过向导课程强化学习结果，实现了成功地调整强化学习性能以适应人类期望困难程度的目标，并证明人类与计算机互动式课程增强学习的有效性，促进了该领域的发展。

Aug, 2022

向人类请教：利用人类指令提升强化学习的泛化能力

本文提出通过使用自然语言指令和行动轨迹演示来自动分解分层任务，以解决在稀疏奖励的强化学习设置中的复杂多任务问题，并证明人类演示有助于解决最复杂的任务，同时允许该模型再未见数据的情况下推广学习，从而使训练好的代理人具有可解释的行为。

Nov, 2020