Aktivt lärande från demonstration gör det möjligt för en robot att fråga en människa om specifika typer av input för att uppnå effektivt lärande. Befintligt arbete har utforskat en mängd olika aktiva frågestrategier; dock, till vår kunskap, ingen av dessa strategier direkt minimerar prestandarisken för den politik roboten lär sig. Med hjälp av de senaste framstegen i prestandagränser för omvänd förstärkning lärande, föreslår vi en risk-medveten aktiv invers förstärkning lärande algoritm som fokuserar aktiva frågor på områden i tillståndet utrymme med potential för stora generalisering fel. Vi visar att riskmedvetna aktiva lärande överträffar standard aktiva IRL strategier på gridworld, simulerad körning och dukning uppgifter, samtidigt som de ger en prestandabaserad stoppkriterium som gör det möjligt för en robot att veta när det har fått tillräckligt med demonstrationer för att säkert utföra en uppgift.
REF formulerar om det aktiva omvänt förstärkande lärandet för att optimera agentpolicyn i en riskmedveten metod.
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}