Den interaktiva delvis observerbara Markov-beslutsprocessen (I-POMDP) är ett nyligen utvecklat ramverk som utvidgar POMDP till multiagentinställningen genom att inkludera agentmodeller i statsrymden. Denna uppsats argumenterar för att formulera problemet med en agent lärande interaktivt från en mänsklig lärare som en I-POMDP, där den agent programmering som ska läras fångas av slumpmässiga variabler i agentens tillstånd utrymme, alla signaler från den mänskliga läraren behandlas som observerade slumpmässiga variabler, och den mänskliga läraren, modellerad som en separat agent, uttryckligen representeras i agentens tillstånd utrymme. De viktigaste fördelarna med detta tillvägagångssätt är i. en principiell mekanism för urval av åtgärder, ii. En mekanism för uppdatering av principiella uppfattningar, iii. stöd för de vanligaste lärarsignalerna, och iv. Den förväntade produktionen av komplexa nyttiga interaktioner. Den föreslagna formuleringen, dess fördelar och flera öppna frågor presenteras.
I REF, författarna argumenterar för att formulera problemet med en agent lärande interaktivt från en mänsklig lärare som en I-POMDP, där agent programmering som ska läras fångas av slumpmässiga variabler i agentens tillstånd utrymme.
Learning from Humans as an I-POMDP
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}