Abstract-Tough datorer har överträffat människor på många uppgifter, särskilt beräkningsintensiva, det finns många uppgifter för vilka mänsklig expertis förblir nödvändig och / eller användbar. För sådana uppgifter är det önskvärt att en människa kan överföra kunskap till en lärande agent så snabbt och enkelt som möjligt, och helst utan någon kunskap om detaljerna i agentens inlärningsprocess. I detta dokument föreslås en allmän ram som kallas Utbildning av en agent manuellt via utvärderingsförstärkning (TAMER) som gör det möjligt för en människa att utbilda en lärande agent att utföra en gemensam klass av komplexa uppgifter helt enkelt genom att ge skalära belöningssignaler som svar på agentens observerade handlingar. Specifikt, i sekventiella beslutsfattande uppgifter, en agent modellerar människans belöning funktion och väljer åtgärder som den förutspår kommer att få mest belöning. Vår nya algoritm är helt implementerad och testad på spelet Tetris. Med hjälp av feedback från mänskliga utbildare lär sig agenten att klara upp i genomsnitt mer än 50 rader med sitt tredje spel, en storleksordning som är snabbare än de bästa självständiga inlärningsagenterna.
En av de populära metoderna för utbildning med mänsklig feedback är TAMER (Utbildning av en agent manuellt via utvärderingsförstärkning) REF.
TAMER: Training an Agent Manually via Evaluative Reinforcement
{'venue': '2008 7th IEEE International Conference on Development and Learning', 'journal': '2008 7th IEEE International Conference on Development and Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}