Sammanfattning Denna artikel ger den första undersökningen av beräkningsmodeller av känslor i förstärka lärande (RL) agenter. Undersökningen fokuserar på agent/robot-känslor och ignorerar mestadels mänskliga användarkänslor. Känslor erkänns som funktionella i beslutsfattandet genom att påverka motivation och handlingsval. Därför är beräkningsmodeller oftast baserade i agentens beslutsarkitektur, av vilken RL är en viktig underklass. Att studera känslor hos RL-baserade agenter är användbart för tre forskningsområden. För forskare inom maskininlärning (ML) kan känslomodeller förbättra inlärningseffektiviteten. För den interaktiva ML och människa-robot interaktion (HRI) gemenskap, kan känslor kommunicera tillstånd och öka användarnas investeringar. Slutligen gör det möjligt för affektiv modellering (AM) forskare att undersöka sina känslor teorier i en framgångsrik AI agent klass. Denna undersökning ger bakgrund om känsloteori och RL. Den tar systematiskt upp 1) från vilka underliggande dimensioner (t.ex. homeostas, bedömning) känslor kan härledas och hur dessa kan modelleras i RL-agenter, 2) vilka typer av känslor har härletts från dessa dimensioner, och 3) hur dessa känslor kan antingen påverka inlärningseffektiviteten hos agenten eller vara användbara som sociala signaler. Vi jämför också systematiskt utvärderingskriterier och drar kopplingar till viktiga RL-underdomäner som (intrinsisk) motivation och modellbaserad RL. Kort sagt, denna undersökning ger både en praktisk översikt för ingenjörer som vill implementera känslor i sina RL-agenter, och identifierar utmaningar och riktningar för framtida känslo-RL-forskning.
Moerland REF ger den första undersökningen av beräkningsmodeller för känslor i förstärkning av inlärningsagenter.
Emotion in Reinforcement Learning Agents and Robots: A Survey
{'venue': 'Machine Learning 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}