Vi presenterar Confidence-Based Autonomy (CBA), en interaktiv algoritm för policyinlärning från demonstration. CBA-algoritmen består av två komponenter som drar nytta av den fria förmågan hos människor och dataagenter. Den första komponenten, Confident Execution, gör det möjligt för agenten att identifiera stater där demonstration krävs, att begära en demonstration från den mänskliga läraren och att lära sig en policy baserad på de förvärvade uppgifterna. Algoritmen väljer demonstrationer baserade på ett mått av handlingsval självförtroende, och våra resultat visar att med hjälp av Confident Execution kräver agenten färre demonstrationer för att lära sig policyn än när demonstrationer väljs ut av en mänsklig lärare. Den andra algoritmiska komponenten, Corrective Demonstration, gör det möjligt för läraren att korrigera eventuella misstag som gjorts av agenten genom ytterligare demonstrationer för att förbättra policy och framtida uppgiftsprestanda. CBA och dess enskilda komponenter jämförs och utvärderas i en komplex simulerad kördomän. Den kompletta CBA algoritmen resulterar i den bästa övergripande lärande prestanda, framgångsrikt reproducera beteendet hos läraren samtidigt balansera kompromissen mellan antal demonstrationer och antal felaktiga åtgärder under lärandet.
Chernova och Veloso REF presenterar algoritmen Confidence-Based Autonomie (CBA), som gör det möjligt för agenten att begära demonstrationer av en mänsklig lärare, och gör det möjligt för honom att korrigera ytterligare misstag med ytterligare demonstrationer.
Interactive Policy Learning through Confidence-Based Autonomy
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 34, pages 1-25, 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}