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Emotion in reinforcement learning agents and robots: a survey | SpringerLink
Source: link.springer.com
Article summary:
1. 本文系统地介绍了强化学习（RL）代理中情感计算模型的文献，这些模型通常基于代理决策制定架构，并从RL学习过程中派生出情感。
2. 研究机器中的情感对于机器学习、人机交互和情感建模领域都有益处，因为情感与行动选择机制相关，并且在原则上对个体的生存有益。
3. 本文旨在建立一个框架，以连接各种情感模型和实现，并为希望在其基于RL的代理和机器人中实现情感功能的工程师提供实用指南。
Article analysis:
该文章是一篇关于强化学习代理和机器人中情感计算模型的综述。文章首先介绍了为什么研究情感在机器中的应用是有意义的，然后讨论了情感与行动选择机制之间的关系以及情感处理对个体适应性决策的重要性。接着，文章提出了两个主要目标：建立一个框架来连接不同模型和实现，并为希望在其基于强化学习代理和机器人中实现情感功能的工程师提供实用指南。
该文章没有明显的偏见或宣传内容，但可能存在一些片面报道和缺失考虑点。例如，在讨论情感与行动选择机制之间的关系时，文章没有涉及到情感可能会影响决策过程本身，而不仅仅是行动选择。此外，在讨论强化学习时，文章没有提到其他类型的学习算法或方法，这可能会导致读者对强化学习算法过分看重。
另外，该文章并未探索反驳观点或潜在风险。例如，在讨论如何将情感功能应用于机器人时，作者并未考虑到可能会出现误解或误判用户情绪等问题。此外，在讨论情感计算模型时，文章没有提到可能存在的伦理问题或隐私问题。
总之，该文章提供了一个有用的综述框架和实用指南，但也存在一些片面报道和缺失考虑点。作者可以进一步探索反驳观点和潜在风险，并更加平等地呈现双方观点。