Acquiring Grounded Representations of Words with Situated Interactive Instruction
作者: Shiwali Mohan, Aaron H. Mininger, James R. Kirk, John E. Laird
发布时间: 2025-03-03
来源: arxiv
研究方向: 认知系统、语言学习、人机交互
主要内容
该研究提出了一种通过混合主动的、情境化的交互式指导来获取词语的扎根表示的方法。研究重点是获取包括感知、语义、程序知识和学习扎根意义在内的各种类型知识。通过交互式学习，智能体可以控制其学习，通过请求关于未知概念的指令，使学习更有效。
主要贡献
1. 提出了一种通过交互式指导获取词语扎根表示的方法。
2. 实现了基于Soar的认知架构，并将其应用于一个桌面机器人臂。
3. 验证了该方法在感知、语义和程序知识获取方面的有效性。
4. 证明了交互式指导在灵活性和效率方面的优势。
研究方法
1. 使用Soar认知架构开发智能体。
2. 通过交互式指导学习词语的感知、语义和程序知识。
3. 使用K-Nearest Neighbor (KNN) 分类器进行感知特征分类。
4. 使用混合主动交互模型进行人机交互。
5. 使用Chunking机制学习动作执行知识。
6. 使用语义记忆存储语言映射知识。
7. 使用情景记忆存储与经验相关的知识。
实验结果
实验结果表明，该智能体能够通过交互式指导快速、有效地学习各种类型知识。智能体在感知、语义和程序知识获取方面的表现均达到了预期目标。
未来工作
未来工作将集中在扩展任务复杂性和指令类型、提高对指令错误的鲁棒性、处理感知不确定性以及从历史或假设情境中学习等方面。