据搜狐科技2月9日消息，美国陆军研究实验室（ARL）的研究人员与得克萨斯大学奥斯汀分校（UT）的科学家合作开发出一种名为Deep TAMER的新型算法，能使机器人或计算机程序通过与人类互动来学习如何执行任务。研究人员为该算法设计了一个特定的背景环境，即人类以批判的形式向机器人提供实时反馈。该算法通过使用深度学习框架，使机器人在人类教练的指导下观看大量视频学习如何执行任务。Deep TAMER算法的工作模式是人类教练要求机器人在观看视频的过程中对所显示行为细节进行观察，然后模仿具体行为，并对该行为的属性进行分析批判，例如“好与坏”的区分，该方法类似于驯养员训练动物。该方法通过人类的协助从而加快机器人的学习速度，并帮助其规避潜在的危险。这对于具有机器学习能力的自主系统在现实世界中正常运行将是意义重大的一步。

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