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在许多现实场景中，人类和机器人需要在联合任务中协调他们的动作以实现共同目标。虽然当前文献中存在几个关于二元人机交互的例子，但一个或多个人工智能体需要与许多人类交互的多智能体场景仍然很少被研究。在本文中，我们解决了合成自主人工智能体的问题，该人工智能体在人类群体中执行典型的振荡关节任务，同时表现出一些所需的人类运动特征。我们提出了一种基于深度强化学习的架构，该架构足够灵活，可以使人工智能体与不同规模的人类群体互动。作为一个典型的协调任务，我们考虑镜像游戏的多智能体版本，这是一种振荡运动任务，在文献中广泛用于研究人类运动协调。
人工智能虚拟助手的动态输入深度学习控制...
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