In diesem Artikel wird ein Robotersystem vorgestellt, das in der Lage ist, seine Umgebung autonom und unüberwacht zu erkunden und dabei Kategorien zu bilden, die später mit Symbolen (Worten) verankert werden können. Dies entspricht dem natürlichen Sprachlernprozess von Kindern, bei dem zuerst Konzepte aus der physischen Welt gelernt werden, bevor diese mit Worten assoziiert werden.
Das System verwendet ein Modell der Neugier, um den Roboter dazu zu bringen, seine Umgebung zu erforschen und dabei Regionen im sensorischen Raum zu entdecken, die als Kategorien interpretiert werden können. Dazu nutzt der Roboter eine Kamera, um visuelle Informationen über seine Umgebung zu sammeln, und kombiniert diese mit Informationen über seine Bewegungen. Durch einen iterativen Prozess des Erkundens und Kategorisierens entwickelt der Roboter ein internes Modell seiner Umwelt, das später mit Symbolen verankert werden kann.
Die Experimente zeigen, dass der Roboter in der Lage ist, Kategorien zu bilden, die den Objekten in seiner Umgebung entsprechen. Diese Kategorien können dann verwendet werden, um Wörter mit den entsprechenden visuellen Konzepten zu verknüpfen und so das Symbol-Verankerungsproblem zu lösen.
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