För en naturlig social människa-robot interaktion, är det viktigt för en robot att lära sig den mänskliga-liknande sociala färdigheter. Men att lära sig sådana färdigheter är notoriskt svårt på grund av den begränsade tillgången till direkta instruktioner från människor att undervisa en robot. I detta dokument föreslår vi en egenmotiverad förstärkningsram för lärande där en agent får de inneboende motivationsbaserade belöningarna genom den handlingsförutsägande modellen. Genom att använda den föreslagna metoden lärde roboten sig de sociala färdigheterna från de interaktionsupplevelser mellan människa och robot som samlats i de verkliga okontrollerade miljöerna. Resultaten visar att roboten inte bara förvärvade mänskliga sociala färdigheter utan också tog mer mänskliga-liknande beslut, på en testdatauppsättning, än en robot som fick direkta belöningar för uppgiften prestation.
Nyligen har forskare visat att inneboende motivation kan användas för att lära sig mänskliga-liknande sociala färdigheter i en humanrobot interaktionsdomän REF.
Intrinsically motivated reinforcement learning for human-robot interaction in the real-world
{'venue': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'journal': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}