論文の概要: Towards Interactive Reinforcement Learning with Intrinsic Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01575v3
• Date: Wed, 23 Aug 2023 17:23:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 19:27:37.350098
• Title: Towards Interactive Reinforcement Learning with Intrinsic Feedback
• Title（参考訳）: 内在的フィードバックによるインタラクティブ強化学習に向けて
• Authors: Benjamin Poole and Minwoo Lee
• Abstract要約: 強化学習(RL)と脳-コンピュータインターフェース(BCI)は、過去10年間で大きな成長を遂げてきた。 HITL(Human-in-the-loop)への関心が高まり、RLアルゴリズムに人間の入力を組み込むことで、インタラクティブなRLのサブフィールドが生まれている。 この新たな,新たなフィードバック媒体を本質的なフィードバックと表現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7117805951258132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) and brain-computer interfaces (BCI) have experienced significant growth over the past decade. With rising interest in human-in-the-loop (HITL), incorporating human input with RL algorithms has given rise to the sub-field of interactive RL. Adjacently, the field of BCI has long been interested in extracting informative brain signals from neural activity for use in human-computer interactions. A key link between these fields lies in the interpretation of neural activity as feedback such that interactive RL approaches can be employed. We denote this new and emerging medium of feedback as intrinsic feedback. Despite intrinsic feedback's ability to be conveyed automatically and even unconsciously, proper exploration surrounding this key link has largely gone unaddressed by both communities. Thus, to help facilitate a deeper understanding and a more effective utilization, we provide a tutorial-style review covering the motivations, approaches, and open problems of intrinsic feedback and its foundational concepts.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)と脳-コンピュータインターフェース(BCI)は、過去10年間で大きな成長を遂げてきた。 HITL(Human-in-the-loop)への関心が高まり、RLアルゴリズムに人間の入力を組み込むことで、インタラクティブなRLのサブフィールドが生まれている。 隣接して、bciの分野は長い間、人間とコンピュータの相互作用に使用する神経活動から情報的な脳信号を抽出することに関心を寄せてきた。 これらの分野の鍵となるリンクは、対話的なrlアプローチを適用できるように、フィードバックとしての神経活動の解釈にある。 この新たな,新たなフィードバック媒体を本質的なフィードバックと表現する。 内在的なフィードバックが自動的に、さらには無意識に伝えられる能力にもかかわらず、このキーリンクを取り巻く適切な探索は、両コミュニティでほとんど行われていない。 そこで我々は,本質的フィードバックの動機,アプローチ,オープンな問題とその基礎的概念について,より深く理解し,より効果的な利用を促進するためのチュートリアルスタイルのレビューを行う。

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