在人工智能蓬勃发展的2025年，耶鲁大学团队的一项突破性研究揭示了人类教学行为的奥秘。这项发表于认知科学大会的研究发现，​人类在教导机器人时采用的反馈策略存在显著差异，而这些差异直接影响机器人的学习效果。下面让我们深入了解这一有趣实验。

研究背景：为什么关注人类反馈策略？

传统观点认为，一致的反馈就是有效的反馈。但这一假设在真实人机交互场景中是否成立？耶鲁大学研究团队通过精心设计的实验，对这一假设发起了挑战。

研究团队选择Set卡牌游戏作为实验任务，参与者需要教导Hello Robot移动操作机器人如何正确选择符合规则的三张牌。这一设置模拟了真实世界中人类教导机器人完成复杂任务的场景。

实验设计：Hello Robot如何成为“好学生”？

实验共有36名参与者面对Hello Robot移动操作机器人，对机器人在Set游戏中的表现提供1-10分的数字反馈。

图1: Hello Robot移动操作机器人在Set任务中的互动环境

研究团队为Hello Robot赋予了社交元素，如添加眼睛显示器以模拟眨眼、点头等行为，大大增强了人机互动的自然性。这一设计体现了Hello Robot作为具身智能平台的灵活性和可定制性。

Set游戏规则要求从12张卡牌中选出符合规则的三张牌，研究者通过控制机器人动作序列（参数c表示所选牌与解决方案的接近度，f表示符合规则维度数）来模拟不同失败情况。

图2: Set游戏示例

我们用机器人动作序列预定义，以展示c和f的渐进变化。例如，在部分序列中，机器人逐步接近解决方案，但规则符合度波动，这帮助观察参与者的反馈策略差异。

图3: 机器人动作序列示例

惊人发现：反馈策略差异巨大，效果天壤之别

数据分析揭示了令人惊讶的结果：参与者平均评分5.53，但深入分析发现，每个人的反馈策略截然不同。

• 有人侧重c参数​（解决方案接近度）
• 有人侧重f参数​（规则符合度）
• 有人尝试平衡两者​

图4: 参与者反馈分数分布，显示成功和失败动作的评分差异

通过模拟训练MLP模型测试不同策略效果，结果显示：不同策略下的模型准确率差异巨大（平均62.9%，标准差41%），部分策略导致模型几乎无法学习，而某些策略（如高权重c和f）则带来快速学习。

图5: 模拟训练准确率随时间变化，显示不同策略下的学习效果

最令人意外的是，参与者的机器学习或AI熟悉度并未带来教学优势，这挑战了“专业知识决定教学效果”的常规认知。

图6: 参与者线性回归系数图，标注ML熟悉度，展示策略多样性

Hello Robot的核心价值：从实验室到现实的桥梁

本研究充分展示了Hello Robot移动操作机器人在人机交互研究中的独特价值：

• 灵活的可定制性​：通过添加社交元素（如眼睛显示器），增强人机互动自然性
• 开源架构​：支持研究快速转化为实际解决方案
• 轻量级设计​：适用于真实环境应用，具有强大扩展潜力

潜在应用场景：改变未来人机协作模式

这项研究为多个领域带来启示：

• ​教育领域​：开发个性化教学机器人，适应不同学生的反馈风格
• 服务场景​：优化客服机器人学习机制，提升用户体验
• 工业环境​：改进工业机器人技能传递效率，降低培训成本
• 家庭应用​：让家庭服务机器人更快适应不同家庭成员的教学风格

结语：技术服务于人的新篇章

这项研究不仅揭示了人类反馈策略的重要性，更展示了Hello Robot作为研究平台的价值。随着Stretch3移动操作机器人的不断发展，我们有理由相信，​智能机器人将更自然地融入人类生活，真正实现“技术服务于人”的愿景。

Hello Robot 广泛的社区支持

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【版权声明】

本文部分技术内容及数据援引自论文《When Teaching A Robot, People Employ Different Feedback Strategies: Some Are More Effective Than Others》（Proceedings of the Cognitive Science Society, 47th Annual Meeting, 2025）。

论文链接：https://escholarship.org/uc/item/4t00267n

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✅ 感谢论文的核心贡献者：

Nicholas C. Georgiou（尼古拉斯·C·乔治乌）

Shuangge Wang（王双歌）

Joel Banks（乔尔·班克斯）

Kate Candon（凯特·坎登）

Dražen Brščić（德拉任·布尔什奇奇）

Brian Scassellati（布赖恩·斯卡塞拉蒂）

美国耶鲁大学计算机科学系

日本京都大学社会信息学系