Mapping Neural Signals to Agent Performance, A Step Towards Reinforcement Learning from Neural Feedback

📄 arXiv: 2506.12636v1 📥 PDF

作者: Julia Santaniello, Matthew Russell, Benson Jiang, Donatello Sassaroli, Robert Jacob, Jivko Sinapov

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-14

期刊: Conference on Reinforcement Learning and Decision Making (RLDM) 2025

💡 一句话要点

提出NEURO-LOOP框架，探索脑信号到智能体性能的映射，为神经反馈强化学习奠定基础

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 人机回路强化学习 脑机接口 功能性近红外光谱 隐式反馈 神经反馈

📋 核心要点

  1. 现有HITL-RL方法依赖主动指令，要求人类以不自然的方式与智能体交互，增加了人类负担。
  2. NEURO-LOOP框架利用人类内在奖励系统，通过被动脑信号反馈驱动智能体学习，降低人工干预。
  3. 实验证明，使用fNIRS收集的脑信号与智能体性能之间存在关联，为后续研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种隐式人机回路强化学习(HITL-RL)方法，旨在将被动的人类反馈融入到自主智能体的训练中，同时最大限度地减少人类的工作量。现有方法通常依赖于主动指令，要求参与者通过不自然的表达或手势来教导智能体。本文提出了NEURO-LOOP，一个利用人类内在奖励系统来驱动人机交互的隐式反馈框架。该工作展示了NEURO-LOOP框架中一个关键的第一步的可行性：将脑信号映射到智能体性能。使用功能性近红外光谱(fNIRS)，设计了一个数据集，以支持未来使用被动脑机接口进行人机回路强化学习的研究。参与者被指示观察或引导强化学习智能体在其环境中行动，同时收集来自前额叶皮层的信号。研究结果表明，使用经典机器学习技术，fNIRS数据与智能体性能之间存在关系。最后，强调了神经接口可能为未来人机交互、辅助人工智能和自适应自主系统应用提供的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人机回路强化学习方法通常需要人类提供主动的、显式的反馈信号，例如通过语音、手势等方式指导智能体的行为。这种方式不仅增加了人类的认知负担，而且可能引入人为偏差，影响智能体的学习效果。论文旨在探索一种隐式的、被动的人机交互方式，利用人类的脑信号作为反馈信号，直接驱动智能体的学习，从而减少人类的干预和负担。

核心思路：论文的核心思路是建立脑信号与智能体性能之间的映射关系。通过监测人类在观察或引导智能体时的脑活动，提取与智能体性能相关的特征，并利用机器学习方法建立脑信号与智能体性能之间的模型。该模型可以用于评估智能体的行为，并作为强化学习的奖励信号，从而实现基于脑信号的强化学习。

技术框架：NEURO-LOOP框架包含以下几个主要模块：1) 数据采集模块：使用fNIRS技术采集参与者在观察或引导智能体时的脑信号。2) 数据预处理模块：对采集到的脑信号进行滤波、降噪等预处理操作，提取有用的特征。3) 智能体交互模块：参与者通过观察或引导强化学习智能体在环境中执行任务。4) 性能评估模块：根据智能体的行为，计算其性能指标，例如完成任务的时间、获得的奖励等。5) 映射模型构建模块：利用机器学习方法，建立脑信号与智能体性能之间的映射模型。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于脑信号的隐式人机回路强化学习框架。与传统的HITL-RL方法相比，该框架不需要人类提供显式的反馈信号，而是直接利用脑信号作为反馈信号，从而减少了人类的干预和负担。此外，该论文还探索了使用fNIRS技术采集脑信号的可行性，并设计了一个数据集，为后续研究提供了基础。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用fNIRS技术采集前额叶皮层的脑信号，因为前额叶皮层与认知控制、决策等高级认知功能密切相关。2) 设计了两种实验范式：观察范式和引导范式，分别用于研究被动观察和主动引导对脑信号的影响。3) 使用经典机器学习方法，例如支持向量机(SVM)和线性回归，建立脑信号与智能体性能之间的映射模型。4) 采用交叉验证方法评估模型的性能，并分析了不同特征对模型性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用经典机器学习技术，fNIRS数据与智能体性能之间存在显著关系。研究人员利用支持向量机(SVM)和线性回归等方法，成功地建立了脑信号与智能体性能之间的映射模型。这些结果为未来利用脑信号进行人机回路强化学习提供了有力的证据，并为开发新型的人机交互系统奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如辅助人工智能、自适应自主系统、人机交互等领域。通过利用脑信号作为反馈信号，可以开发出更加智能、更加人性化的智能系统，例如可以根据用户的脑信号自动调整参数的自适应机器人，或者可以根据用户的脑信号提供个性化服务的智能助手。此外，该研究还可以用于开发新型的脑机接口设备，帮助残疾人恢复运动功能。

📄 摘要（原文）

Implicit Human-in-the-Loop Reinforcement Learning (HITL-RL) is a methodology that integrates passive human feedback into autonomous agent training while minimizing human workload. However, existing methods often rely on active instruction, requiring participants to teach an agent through unnatural expression or gesture. We introduce NEURO-LOOP, an implicit feedback framework that utilizes the intrinsic human reward system to drive human-agent interaction. This work demonstrates the feasibility of a critical first step in the NEURO-LOOP framework: mapping brain signals to agent performance. Using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), we design a dataset to enable future research using passive Brain-Computer Interfaces for Human-in-the-Loop Reinforcement Learning. Participants are instructed to observe or guide a reinforcement learning agent in its environment while signals from the prefrontal cortex are collected. We conclude that a relationship between fNIRS data and agent performance exists using classical machine learning techniques. Finally, we highlight the potential that neural interfaces may offer to future applications of human-agent interaction, assistive AI, and adaptive autonomous systems.