論文の概要: Grounding from an AI and Cognitive Science Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13290v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 17:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 18:21:12.118255
• Title: Grounding from an AI and Cognitive Science Lens
• Title（参考訳）: AIと認知科学レンズの接地
• Authors: Goonmeet Bajaj, Srinivasan Parthasarathy, Valerie L. Shalin, Amit Sheth
• Abstract要約: 本稿では,認知科学と機械学習の両面から基礎を考察する。 接地者の微妙さ、共同作業者にとっての意義、および両コミュニティにおける接地アプローチの類似点と相違点を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.624355582375099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grounding is a challenging problem, requiring a formal definition and different levels of abstraction. This article explores grounding from both cognitive science and machine learning perspectives. It identifies the subtleties of grounding, its significance for collaborative agents, and similarities and differences in grounding approaches in both communities. The article examines the potential of neuro-symbolic approaches tailored for grounding tasks, showcasing how they can more comprehensively address grounding. Finally, we discuss areas for further exploration and development in grounding.
• Abstract（参考訳）: グラウンディングは難しい問題であり、正式な定義と異なるレベルの抽象化を必要とする。 本稿では,認知科学と機械学習の両面から基礎を考察する。 グラウンドングの微妙な性質、協調エージェントにとっての意義、および両コミュニティにおけるグラウンドングアプローチの類似性と相違を識別する。 本稿では, 接地作業に適したニューロシンボリックアプローチの可能性について検討し, 接地作業をより包括的に扱えるかを示した。 最後に,地盤のさらなる探査・開発分野について論じる。

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