基于经验驱动强化学习程序化内容生成（EDPCGRL）的蜘蛛恐惧症暴露疗法
机器学习
2021-10-11 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
个性化疗法将治疗实践适应个体患者，可带来更好的健康结果。通常这依赖于治疗师的训练与直觉以及患者反馈来实现。虽存在将治疗内容自动适应患者的方法，但它们依赖手工编写、预定义的规则，可能无法推广到所有个体。本文中，我们提出一种基于生理指标自动将治疗内容适应患者的方法。我们在蜘蛛恐惧症暴露疗法背景下实现该方法，并依靠经验驱动程序化内容生成 via 强化学习（EDPCGRL）生成虚拟蜘蛛以匹配个体患者。在此初始实现中，由于进行中的疫情，我们利用基于先前蜘蛛恐惧症心理学研究实现的虚拟或人工人类。与现有的基于搜索的 EDPCG 方法相比，我们的 EDPCGRL 方法能更快速且高精度地适应这些虚拟人类。
引用
@article{arxiv.2110.04146,
title = {Arachnophobia Exposure Therapy using Experience-driven Procedural Content Generation via Reinforcement Learning (EDPCGRL)},
author = {Athar Mahmoudi-Nejad and Matthew Guzdial and Pierre Boulanger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.04146},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 3 figures, AIIDE 2021 Poster