Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
MEReQ: Max-Ent Residual-Q nghịch đảo RL cho sự căn chỉnh hiệu quả mẫu từ sự can thiệp
Created by
Haebom
Tác giả
Yuxin Chen, Chen Tang, Jianglan Wei, Chenran Li, Ran Tian, Xiang Zhang, Wei Zhan, Peter Stone, Masayoshi Tomizuka
Phác thảo
Bài báo này đề cập đến vấn đề điều chỉnh hành vi của robot theo sở thích của con người để triển khai các tác nhân AI được triển khai trong môi trường lấy con người làm trung tâm. Học tập mô phỏng tương tác, trong đó một chuyên gia quan sát việc thực thi chính sách và cung cấp phản hồi về các biện pháp can thiệp, được trình bày như một giải pháp đầy hứa hẹn. Các phương pháp hiện có có những hạn chế trong việc sử dụng hiệu quả các chính sách trước đó để tạo điều kiện cho việc học tập. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất Học tăng cường nghịch đảo Q dư Entropy cực đại (MEReQ) để căn chỉnh hiệu quả mẫu từ sự can thiệp của con người. Thay vì suy ra toàn bộ các đặc điểm hành vi của con người, MEReQ suy ra một hàm phần thưởng dư nắm bắt sự khác biệt giữa các hàm phần thưởng cơ sở của chuyên gia và chính sách trước đó. Sử dụng hàm phần thưởng dư, chính sách sau đó được căn chỉnh theo sở thích của con người bằng cách sử dụng Học Q dư (RQL). Các đánh giá sâu rộng về mô phỏng và các nhiệm vụ trong thế giới thực chứng minh rằng MEReQ đạt được sự căn chỉnh chính sách hiệu quả mẫu từ sự can thiệp của con người.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày MEReQ, một phương pháp mới để điều chỉnh chính sách hiệu quả dựa trên mẫu từ sự can thiệp của con người.
◦
Cải thiện hiệu quả học tập bằng cách sử dụng hiệu quả các chính sách phòng ngừa.
◦
Hiệu quả được kiểm chứng trong mô phỏng và hoạt động thực tế.
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định tính tổng quát của phương pháp đề xuất và khả năng áp dụng của nó vào nhiều môi trường khác nhau.
◦
Nhu cầu đánh giá tần suất và chất lượng can thiệp của chuyên gia.
◦
Cần đánh giá độ tin cậy cho các nhiệm vụ phức tạp hoặc nhiều loại phản hồi của con người.
