로봇 함대의 경험에서 배우는 집합적 학습 패러다임

이미 도입된 로봇들이 실행 경험을 공유해 공통 정책을 개선하는 학습 패러다임 '집합적 경험 학습(CEL)'을 제안한다. 실패 시의 문맥에서 공유된 성공 경험으로부터 관련 궤적을 검색하고, 그 행동을 교사 신호로 삼아 정책을 갱신하는 FERT를 통해 추가 전문가 수정 없이 5개의 실제 환경 조작 과제에서 93.3~99.2%의 성공률을 달성했다. 다단계 전화기 포장 과제에서는 96대의 로봇이 학습한 결과 성공률이 79.2%에서 98.3%로 향상됐다.