Výber prieskumných akcií je pojem popisujúci proces autonómnej selekcie krokov, ktoré vedú agenta k predurčenému cieľu. V bakalarskej práci Andreje Kružliaka, je cieľom skúmanie vlastností a celkovo kategórie daného objektu (napr. materiál, krabica, šálka a pod.) robotickým manipulátorom. Extrahovať vlastnosti objektu len vizuálne je limitujúce, najmä v spojitosti s fyzikálnymi/materiálnymi vlastnosťami ako povrchové trenie, tuhosť, či hmotnosť. V rámci tejto práce je hlavným interaktívnym prvkom dotyk, teda najviac informácii je získavaných z haptickej manipulácie predmetom. Narozdiel od vizuálnych vnemov, ktoré sú pasívne---fotografie zaobstarané statickou kamerou---haptické skúmanie je v samotnej podstate aktívne: spôsob manipulácie priamo ovplyvňuje množstvo informácií, ktoré je možné získať. V tejto práci je táto idea sformalizovaná, kde sú volené ďalšie robotické akcie (stláčanie, či dvíhanie objektov) na základe toho, ako je pravdepodobné, že na základe danej akcie príde k zníženiu neistoty v rámci vlastností--teda na základe ich očakávaného informačného zisku. Akcia, ktorá prináša informácií najviac, je zvolená. Očakávaný informačný zisk je počítaný v troch rôznych módoch založených na informačnej entropii. Informačná entropia je odhadovaná ako pre diskrétne pravdepodobnostné rozdelenie materiálovej kategórie, tak i pre spojité pravdepodobnostné rozdelenie vlastností, ako pružnosť, či hustota. Používame klasifikáciu ako proxy metriku toho, ako veľmi sú rozhodnutia algoritmu ohľadne selekcie akcií optimálne. Mód optimalizujúci pre informačný zisk spojitej premennej vykazuje najlepšie výsledky. Učenie sa vlastností objektov je zabezpečené pomocou Bayesovskej aktualizácie z meraní priamo manipulátorom. Takýto výber akcií vedie k viac efektívnemu učenie o okolí a ako výsledok pomáha agentovi v navigácií reálnym svetom, kde je potrebné očakávať aj neočakávané.
