本文综述交互式机器学习与强化学习在机器人控制中的应用，涵盖仿生反射、可变阻抗、双足步行、人机协作及海上救援等任务，强调人类反馈对性能的重要影响，并指出需深入理解反馈潜在变量以优化人机交互。

该文综述交互式机器学习研究，涵盖人机协作指南、交互式模仿学习、安全贝叶斯优化、人类-机器学习混合专家模型、可解释贝叶斯优化、神经机器翻译个性化及隐式交互集群学习，旨在提升模型性能、安全性与透明度。