人工知能とロボット工学の最先端を進めるために、人間の脳の機能を人工知能に迅速に移行させることは野心的な目標です。本研究では、人間-ロボット相互作用に基づく仮説を出発点とし、子供たちと基本的な強化学習アルゴリズムの両方において、専門家の助けを受けることが単純な課題の学習を加速するかどうかを検証しました。具体的には、ハノイの塔という閉じられたタスクを用いて、プレイヤーからの要求があった場合とない場合で助けがどのように学習に影響を与えるかを調査しました。結果として、要求の有無にかかわらずQ学習アルゴリズムは子供と同様に専門的な助けから利益を得ることが示されました。この研究は脳とAIの相互作用や協働作業の理解を深める一助となります。