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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17755v3
• Date: Tue, 15 Jul 2025 10:13:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 15:29:03.565318
• 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,無意識下での再配置と呼ぶ対話型タスク学習シナリオについて論じる。 エージェントは、タスクの解決に必要な重要な概念を知らずに剛体環境を操作し、デプロイメント中にそれについて学ぶ必要がある。 本稿では,このようなシナリオに対処するための対話型タスク学習ポリシーSECUREを紹介する。
• 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: an agent must manipulate a rigid-body environment without knowing a key concept necessary for solving the task and must learn about it during deployment. For example, the user may ask to "put the two granny smith apples inside the basket", but the agent cannot correctly identify which objects in the environment are "granny smith" as the agent has not been exposed to such a concept before. We introduce SECURE, an interactive task learning policy designed to tackle such scenarios. The unique feature of SECURE is its ability to enable agents to engage in semantic analysis when processing embodied conversations and making decisions. Through embodied conversation, a SECURE agent adjusts its deficient domain model by engaging in dialogue to identify and learn about previously unforeseen possibilities. The SECURE agent learns from the user's embodied corrective feedback when mistakes are made and strategically engages in dialogue to uncover useful information about novel concepts relevant to the task. These capabilities enable the SECURE agent to generalize to new tasks with the acquired knowledge. We demonstrate in the simulated Blocksworld and the real-world apple manipulation environments that the SECURE agent, which solves such rearrangements under unawareness, is more data-efficient than agents that do not engage in embodied conversation or semantic analysis.
• Abstract（参考訳）: エージェントは、タスクの解決に必要な重要な概念を知らずに剛体環境を操作し、デプロイ中にそれを学ばなければならない。 例えば、ユーザーは「バスケットの中の2つのおばあちゃんのスミスリンゴを押す」よう要求するが、エージェントは、これまでそのような概念に露出していなかったため、その環境内のどのオブジェクトが「おばあちゃんのスミス」であるかを正確に識別することはできない。 本稿では,このようなシナリオに対処するための対話型タスク学習ポリシーSECUREを紹介する。 SECUREのユニークな特徴は、エージェントが具体的会話の処理や意思決定を行う際に意味分析を行うことを可能にすることである。 具体的会話を通じて、SECUREエージェントは、これまで予期せぬ可能性を特定し、学習するために対話をすることで、その欠陥のあるドメインモデルを調整する。 SECUREエージェントは、ミスが発生したときにユーザの具体的修正フィードバックから学習し、そのタスクに関連する新しい概念に関する有用な情報を明らかにするために、戦略的に対話を行う。 これらの能力により、SECUREエージェントは獲得した知識で新しいタスクに一般化できる。 シミュレーションされたBlocksworldと実世界のリンゴ操作環境において、無意識下で再配置を解決するSECUREエージェントは、具体的会話や意味分析に関わらないエージェントよりもデータ効率が高いことを実証する。

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