arXiv cs.AI· Mark K. Ho, Michael L. Littman, James MacGlashan, Fiery Cushman, Joseph L. Austerweil·· 3 天前AI 评分22
展示与执行：通过演示进行教学
Showing versus Doing: Teaching by Demonstration
AI 导读
研究者提出一个贝叶斯模型来刻画"通过演示进行教学"，指出演示者有意教学（展示）与单纯执行任务（执行）时行为存在显著差异。两项人类实验表明，参与者的教学行为与模型预测一致，且标准 IRL 算法在从"展示"中学习时表现更优。
正文 · AI 翻译
摘要：人们常常从他人的示范中学习，而逆强化学习（IRL）技术已在机器上实现了这一能力。相比之下，通过示范进行教学在计算层面的研究则相对较少。在此，我们开发了一个用于通过示范进行教学的贝叶斯模型。当示范者是有意地教授（即展示）一项任务，而非仅仅是执行（即做）一项任务时，会出现显著差异。在两个实验中，我们表明人类参与者的教学行为会做出调整，且与我们的模型预测一致。此外，我们还表明，即使是标准的 IRL 算法，在从展示而非执行中学习时也能受益。
| 评论： | 发表于 NeurIPS 2016（口头报告）。12 页，含补充材料 |
| 主题： | 机器学习（cs.LG）；人工智能（cs.AI）；人机交互（cs.HC） |
| 引用为： | arXiv:2610.14004 [cs.LG] |
| （或 arXiv:2610.14004v1 [cs.LG] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.14004 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite（待注册） |
|
| 期刊 参考： | Advances in Neural Information Processing Systems 29 (NIPS 2016) |
提交历史
来自：Mark Ho [查看电子邮件]
[v1]
2026年9月27日星期日 17:58:27 UTC（2,189 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org