論文の概要: SECURE: Semantics-aware Embodied Conversation under Unawareness for Lifelong Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17755v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 11:40:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 19:53:49.706125
• Title: SECURE: Semantics-aware Embodied Conversation under Unawareness for Lifelong Robot Learning
• Title（参考訳）: SECURE:生涯ロボット学習のための無意識下でのセマンティック・アウェア・エンボディード・会話
• Authors: Rimvydas Rubavicius, Peter David Fagan, Alex Lascarides, Subramanian Ramamoorthy,
• Abstract要約: 本稿では,ロボットが指示されたタスクを解く上で鍵となる概念を知らない,困難な対話型タスク学習シナリオについて論じる。 本稿では,このような問題を解決するための対話型タスク学習フレームワークSECUREを提案する。 SECUREを用いて、ロボットはミスをしたときのユーザの補正フィードバックから学習するだけでなく、指示されたタスクを解決するための新しい概念に関する有用な証拠を明らかにするための戦略的対話決定も行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.125080112897102
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper addresses a challenging interactive task learning scenario we call rearrangement under unawareness: to manipulate a rigid-body environment in a context where the robot is unaware of a concept that's key to solving the instructed task. We propose SECURE, an interactive task learning framework designed to solve such problems by fixing a deficient domain model using embodied conversation. Through dialogue, the robot discovers and then learns to exploit unforeseen possibilities. Using SECURE, the robot not only learns from the user's corrective feedback when it makes a mistake, but it also learns to make strategic dialogue decisions for revealing useful evidence about novel concepts for solving the instructed task. Together, these abilities allow the robot to generalise to subsequent tasks using newly acquired knowledge. We demonstrate that a robot that is semantics-aware -- that is, it exploits the logical consequences of both sentence and discourse semantics in the learning and inference process -- learns to solve rearrangement under unawareness more effectively than a robot that lacks such capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ロボットが指示されたタスクを解く上で鍵となる概念を知らない状況下で、剛体環境を操作できるようにする。 本稿では,このような問題を解決するための対話型タスク学習フレームワークSECUREを提案する。 対話を通じてロボットは発見し、予期せぬ可能性を活用することを学習する。 SECUREを用いて、ロボットはミスをしたときのユーザの補正フィードバックから学習するだけでなく、指示されたタスクを解決するための新しい概念に関する有用な証拠を明らかにするための戦略的対話決定も行う。 これらの能力により、ロボットは、新たに獲得した知識を用いて、その後のタスクに一般化することができる。 学習と推論プロセスにおける文と談話の両方のセマンティクスの論理的結果を利用する意味認識型ロボットは、そのような能力に欠けるロボットよりも、無意識下での再構成を効果的に解決することを学ぶ。

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