Human intelligence can remarkably adapt quickly to new tasks and environments. Starting from a very young age, humans acquire new skills and learn how to solve new tasks either by imitating the behavior of others or by following provided natural language instructions. To facilitate research which can enable similar capabilities in machines, we made the following contributions (1) formalized the collaborative embodied agent using natural language task; (2) developed a tool for extensive and scalable data collection; and (3) collected the first dataset for interactive grounded language understanding.


翻译:人类智慧可以快速适应新任务和环境。从很小的时候开始,人类通过模仿他人的行为或按照提供的自然语言指令学习新技能和解决新任务。为了促进机器拥有类似的能力的研究,我们做出了以下贡献:(1) 形式化了基于自然语言任务协作的体验机器人;(2) 开发了一种可实现广泛和可扩展数据收集的工具;(3) 收集了第一个交互式场景语言理解的数据集。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ICCV 2019 行为识别/视频理解论文汇总
极市平台
15+阅读 · 2019年9月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
自然语言处理 (NLP)资源大全
机械鸡
35+阅读 · 2017年9月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月11日
Arxiv
28+阅读 · 2022年3月28日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员