20 questions game

AI代理通过RL学习20个问题游戏的最佳提问策略

本文介绍了一种新颖的基于策略的强化学习（RL）方法，旨在提高AI代理在20个问题游戏中的表现。所提出的RL方法使代理能够通过与用户互动来学习最佳问题选择策略，克服了手动推导此类策略的困难。一个关键特性是使用奖励网络来估计更具信息量的奖励，使系统能够应对嘈杂的答案，并且不依赖于预定义的物体知识库。实验结果表明，这种RL方法优于现有的基于熵的工程系统，并在无噪声模拟中表现具有竞争力。