协作强化学习综述：交互方法与设计模式

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近年来，使人类与人工智能（AI）智能体协作以提高强化学习效率的方法——亦称为协作强化学习（CRL）——越来越受到关注。本论文提供了一项长期、深入的综述，探究2011年至2020年间基于交互式强化学习算法和人类-AI协作框架的人类-AI协作方法。我们阐明并讨论了该领域增长与最新状态的协同分析方法；我们提出了新的技术方向和协作设计思路。具体而言，我们提供了一个新的CRL分类分类法，作为选择和改进新CRL设计的系统建模工具。此外，我们提出了通用的CRL挑战，为研究社区提供了有效实施人类-AI协作的指南。目标是赋能研究人员开发更高效、更自然的人类-AI协作方法，以利用人类和AI的不同优势。