論文の概要: Human Engagement Providing Evaluative and Informative Advice for Interactive Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09575v2
• Date: Thu, 7 Jul 2022 07:14:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:34:43.799656
• Title: Human Engagement Providing Evaluative and Informative Advice for Interactive Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 対話型強化学習のための評価的および情報的アドバイスを提供する人間参加
• Authors: Adam Bignold, Francisco Cruz, Richard Dazeley, Peter Vamplew, Cameron Foale
• Abstract要約: この研究は、評価的または情報的という2つのアプローチのどちらが人間にとって好ましい指導的アプローチであるかを答えることに焦点を当てている。 結果は、ユーザーにより正確なアドバイスを提供し、学習者エージェントを長く支援し、エピソード毎により多くのアドバイスを提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5799044614524664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive reinforcement learning proposes the use of externally-sourced information in order to speed up the learning process. When interacting with a learner agent, humans may provide either evaluative or informative advice. Prior research has focused on the effect of human-sourced advice by including real-time feedback on the interactive reinforcement learning process, specifically aiming to improve the learning speed of the agent, while minimising the time demands on the human. This work focuses on answering which of two approaches, evaluative or informative, is the preferred instructional approach for humans. Moreover, this work presents an experimental setup for a human-trial designed to compare the methods people use to deliver advice in terms of human engagement. The results obtained show that users giving informative advice to the learner agents provide more accurate advice, are willing to assist the learner agent for a longer time, and provide more advice per episode. Additionally, self-evaluation from participants using the informative approach has indicated that the agent's ability to follow the advice is higher, and therefore, they feel their own advice to be of higher accuracy when compared to people providing evaluative advice.
• Abstract（参考訳）: 対話型強化学習では,学習プロセスの高速化のために外部ソース情報の利用を提案する。 学習者エージェントと対話する場合、人間は評価的または情報的アドバイスを与えることができる。 従来の研究では、対話型強化学習プロセスへのリアルタイムフィードバックを含め、エージェントの学習速度の向上を目標とし、人間に対する時間的要求を最小化することで、人間によるアドバイスの効果に焦点を当ててきた。 本研究は,2つのアプローチ(評価的アプローチと情報的アプローチ)のどちらが人間にとって望ましい指導的アプローチかを問うものである。 さらに,本研究は,ヒトのエンゲージメントの観点からアドバイスの提供に使用する方法を比較するために,人間裁判のための実験的なセットアップを提案する。 その結果、学習者エージェントに情報的アドバイスを与えるユーザは、より正確なアドバイスを提供し、学習者エージェントを長期間支援し、エピソードごとにより多くのアドバイスを提供する。 さらに、情報的アプローチを用いた参加者の自己評価は、エージェントがアドバイスに従う能力が高いことを示しており、評価的アドバイスを提供する人に比べて、より正確であると感じている。

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