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World File Search System玩游戏
利用隐式人类反馈玩游戏
我们考虑深度强化学习 (DRL) 领域的以下核心问题：如何使用隐式人类反馈来加速和优化 DRL 算法的训练？最先进的方法依赖于任何明确提供的人为反馈，需要人类的主动参与（例如，专家标记、演示等）。在这项工作中，我们研究了一种替代范式，其中非专家人类正在默默观察（和评估）与环境交互的代理。通过将电极放在人的头皮上并监测所谓的事件相关电位，人类对代理行为的内在反应被感知为隐式反馈。然后使用隐式反馈来增强代理在 RL 任务中的学习。我们开发了一个系统来获取并准确解码隐式人类反馈，特别是 Atari 类型环境中的状态-动作对的错误相关事件电位 (ErrP)。作为一项基线贡献，我们证明了使用脑电图 (EEG) 帽捕获人类观察者观察代理学习玩几种不同 Atari 游戏的错误潜力的可行性，然后适当地解码信号并将其用作 DRL 算法的辅助奖励函数，旨在加速其对游戏的学习。在此基础上，我们在工作中做出了以下新颖的贡献：（i）我们认为 ErrP 的定义可以在不同的环境中推广；具体来说，我们表明观察者的 ErrP 可以针对特定游戏进行学习，并且该定义可以按原样用于另一个游戏，而无需重新学习错误潜力。（ii）为了提高 ErrP 数据效率，我们提出了一个新的学习框架，将 DRL 的最新进展结合到基于 ErrP 的反馈系统中，允许人类仅在 RL 代理训练开始之前提供隐式反馈。 （iii）最后，我们将基于隐式人类反馈（通过 ErrP）的 RL 扩展到相当复杂的环境（游戏），并通过合成和真实用户实验证明了我们的方法的重要性。
使用红宝石玩游戏时观察脑波
三角波的频率小于3.5 Hz，并且在深度睡眠中发生。当物理世界的意识降低时，其幅度会增加。theta波的频率为3.5 Hz至7.5 Hz，被归类为“缓慢”活性。theta波很强。alpha波的频率在7.5 Hz和12Hz之间。当Alpha占主导地位时，大多数人会感到轻松而镇定。alpha似乎将意识桥接到潜意识上。β波的宽频率范围在12 Hz至30 Hz之间。它们分为低β（12 Hz〜17 Hz）和高β（17Hz〜30 Hz）。beta波是那些机敏或焦虑的人中的主要节奏。是，当我们在分析问题解决，判断，决策，处理有关世界的信息中倾听和思考时，大脑中的大部分大脑都在
一个由大脑控制的代理在Unity玩游戏
人类代理人的互动表现为人们指导对象或代理人充当人类意图。这项演示工作开发了一种在线人类代理相互作用系统，尤其是针对脑部计算机界面（BCI），该系统使用实时的脑部信号：脑电图：脑电图（EEG）来控制Unity3D游戏平台中的代理。开发的系统还提供了EEG信号的线路可视化，包括三个频带（Theta，Alpha和Beta）中预处理的时间数据和功率谱。为了构建这项系统的工作，我们首先通过蓝牙传输从商业上可用的14通道脑线软件（Emotiv）收集无线EEG信号。然后对EEG信号进行预处理，并将其馈送到经过训练的深度学习模型中，以预测人类的意图，该模型将发送到Unity3D平台，以控制代理商在游戏中的动作，例如卡丁车游戏场景。在线测试结果表明，我们的系统工作的可行性将受益于人类代理人的互动社区。演示视频可以在以下链接中查看：https：//youtu.be/9awkheatc6i
Final Computer (TM) Class I 至 V.cdr - 绿皮书屋
A 1. 玩 2. 解题 B 1. 在火车站订票。 2. 在家学习和玩游戏。 3. 在银行存取款。 4. 在办公室处理公务。 C 1. 我们可以在电脑上玩游戏。 2. 我们可以在电脑上解题。
炼金术和人工智能 Hubert L. ...
停滞的迹象 ................................. 9 玩游戏 ................................. 9 解决问题 ................................. 10 语言翻译 ................................. 12 模式识别 ................................. 14 评论和结论 ................................. 16
利用适应性定制技术集中注意力
每位参与者的得分都用于定制他们随后的游戏，以便他们都能在适合其能力的难度级别上玩游戏。一些 60 至 85 岁的成年人被要求在多任务模式下每周玩三个小时的 NeuroRacer，持续四周。与此同时，其他人只以单任务模式玩游戏，有些人根本不玩。在月底，与其他组相比，玩“手势和驱动”版本的人显著提高了他们在游戏中的多任务处理能力以及其他认知控制功能，如工作记忆和持续注意力。游戏多任务处理的改善在实验后持续了令人印象深刻的六个月，表明大脑中的前额叶认知控制系统是灵活的，可以重新训练，即使在老年人群体中也是如此。