人工导师-学习者交互中的教学性演示与语用学习
机器学习
2023-09-28 v2 人机交互
摘要
在演示任务时，人类导师会通过“展示”任务而非仅仅“完成”任务（夸大演示的相关部分）或给出最能消除所传达目标歧义的演示，来教学性地调整自己的行为。类似地，人类学习者语用地推断导师的沟通意图：他们解释导师试图教给他们的内容并推导出用于学习的相关信息。若无此类机制，传统的从演示中学习（LfD）算法会将此类演示视为次优的。在本文中，我们在一个具有多目标环境中、双方均为人工智能体的导师-学习者设置中研究此类机制的实现。利用导师的教学性和学习者的语用性，我们展示了相对于标准从演示学习方法的显著改进。
引用
@article{arxiv.2203.00111,
title = {Pedagogical Demonstrations and Pragmatic Learning in Artificial Tutor-Learner Interactions},
author = {Hugo Caselles-Dupré and Mohamed Chetouani and Olivier Sigaud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.00111},
year = {2023}
}
备注
Accepted to HIRL workshop at HRI 2022