論文の概要: Should artificial agents ask for help in human-robot collaborative problem-solving?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00882v1
• Date: Mon, 25 May 2020 09:15:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 05:38:59.200768
• Title: Should artificial agents ask for help in human-robot collaborative problem-solving?
• Title（参考訳）: 人工エージェントは人間とロボットの協調的問題解決の助けを求めるべきか?
• Authors: Adrien Bennetot, Vicky Charisi, Natalia D\'iaz-Rodr\'iguez
• Abstract要約: 本稿では,人間とロボットの相互作用に関する実証実験から得られた仮説から始めることを提案する。 簡単なクローズドタスクを解くと、専門家から助けを受けることが、このタスクの学習を加速させるかどうかを確認する。 私たちの経験から、Q-ラーニングのアルゴリズムは、Q-ラーニングのアルゴリズムが、子供と同じように専門家の助けから恩恵を受けていると結論付けることができました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7251305766151019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transferring as fast as possible the functioning of our brain to artificial intelligence is an ambitious goal that would help advance the state of the art in AI and robotics. It is in this perspective that we propose to start from hypotheses derived from an empirical study in a human-robot interaction and to verify if they are validated in the same way for children as for a basic reinforcement learning algorithm. Thus, we check whether receiving help from an expert when solving a simple close-ended task (the Towers of Hano\"i) allows to accelerate or not the learning of this task, depending on whether the intervention is canonical or requested by the player. Our experiences have allowed us to conclude that, whether requested or not, a Q-learning algorithm benefits in the same way from expert help as children do.
• Abstract（参考訳）: できるだけ早く脳を人工知能に機能させるというのは、AIとロボティクスの最先端技術を促進するための野心的な目標だ。 この観点から,人間とロボットの相互作用における経験的研究から得られた仮説から始め,基礎的強化学習アルゴリズムと同様の形で検証されているかを検証することを提案する。 したがって、単純な閉じこもったタスク(ハノホイの塔)を解決する際に専門家の助けを受けるかどうかを、その介入が標準的か、またはプレイヤーの要求かによって、このタスクの学習を加速させることができるかチェックする。 私たちの経験から、Q-ラーニングのアルゴリズムは、Q-ラーニングのアルゴリズムが、子供と同じように専門家の助けから恩恵を受けていると結論付けることができました。

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