基于焦虑的蜘蛛：强化学习如何在虚拟现实个性化蜘蛛恐惧症治疗中提供期望的用户体验
机器学习
2025-08-25 v2 人机交互
摘要
在个性化虚拟现实暴露疗法（VRET）——一种治疗蜘蛛恐惧症的方法——的背景下，需要生成一个蜘蛛来引发期望的焦虑反应。这种治疗涉及患者观察虚拟蜘蛛，以便脱敏并减轻其恐惧症，这要求蜘蛛能引发特定的焦虑反应。然而，VRET方法往往需要治疗师为每位患者手动选择合适的蜘蛛，这是一个耗时的过程，并且需要大量的技术知识和患者洞察。虽然存在自动化方法，但它们往往采用基于规则的方法，适应特定用户的能力有限。为了解决这些挑战，我们提出了一个利用程序化内容生成（PCG）和强化学习（RL）的VRET框架，该框架能自动调整蜘蛛以引发期望的焦虑反应。我们证明了该系统与更常见的基于规则的VRET方法相比具有优越的性能。
引用
@article{arxiv.2409.17406,
title = {Spiders Based on Anxiety: How Reinforcement Learning Can Deliver Desired User Experience in Virtual Reality Personalized Arachnophobia Treatment},
author = {Athar Mahmoudi-Nejad and Matthew Guzdial and Pierre Boulanger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.17406},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TIIS). Code and data available at https://github.com/athar70/EDPCGRL4Spider