Key points are not available for this paper at this time.
تقدم اللغة الطبيعية وسيلة بديهية ومرنة للتواصل بين البشر والروبوتات التي سنعمل معها بشكل متزايد في منازلنا وأماكن عملنا. أدت التقدمات الأخيرة إلى ظهور روبوتات قادرة على تفسير أوامر التلاعب والتم-navigation باللغة الطبيعية، لكن هذه الطرق تتطلب خريطة مسبقة لبيئة الروبوت. في هذا البحث، نقترح إطار تعلم جديد يمكّن الروبوتات من اتباع توجيهات الطريق باللغة الطبيعية بنجاح دون أي معرفة سابقة بالبيئة. يستخدم الخوارزمية معلومات مكانية ودلالية ينقلها الإنسان من خلال الأمر لتعلم توزيع حول الخصائص المكانية والدلالية للبيئات الشاسعة. تستخدم طريقتنا هذا التوزيع بدلاً من نموذج العالم الكامن وتفسر التعليمات باللغة الطبيعية كتوزيع حول السلوك المقصود. يقوم مخطط مساحات الاعتقاد الجديد بالتفكير مباشرة على الخريطة وتوزيعات السلوك لحل سياسة باستخدام التعلم عن طريق التقليد. نحن نقيم إطارنا على كرسي متحرك يمكن التحكم فيه بواسطة الصوت. تظهر النتائج أنه من خلال التعلم وإجراء الاستدلال على نموذج بيئة كامن، تمكنت الخوارزمية من اتباع توجيهات الطريق باللغة الطبيعية بنجاح داخل بيئات جديدة وموسعة.
درس هيماتشاندرا وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.