En utmärkande egenskap hos mänsklig intelligens är förmågan att flexibelt använda språk för att kommunicera komplexa idéer med andra människor i en mängd olika sammanhang. Forskning i naturligt språklig dialog bör inriktas på att utforma kommunikativa medel som kan integreras i dessa sammanhang och produktivt samarbeta med människor. I detta abstract föreslår vi ett allmänt språklärande paradigm som är utformat för att åstadkomma robusta språkagenter som kan samarbeta produktivt med människor. Detta dialogparadigm bygger på en utilitaristisk definition av språkförståelse. Språk är ett av flera verktyg som en agent kan använda för att uppnå mål i sin miljö. Vi säger att en agent "förstår" språket bara när det kan använda språket produktivt för att uppnå dessa mål. Enligt denna definition minskar en agents framgång i kommunikationen till framgång när det gäller uppgifter inom dess omgivning. Denna inställning kontrasterar mot många konventionella naturliga språk uppgifter, som maximerar språkliga mål som härrör från statiska datauppsättningar. Sådana ansökningar gör ofta misstaget att reifiera språket som ett mål i sig. Uppgifterna prioriterar ett isolerat mått av språklig intelligens (ofta ett mått av språklig kompetens, i betydelsen Chomsky (1965)) snarare än att mäta en modells effektivitet i verkliga scenarier. 1 Vår utilitaristiska definition motiveras av den senaste tidens framgångar när det gäller att förstärka inlärningsmetoderna. I en förstärkning inlärningsmiljö, agenter maximera framgångsmått på verkliga uppgifter, utan att kräva direkt övervakning av språkligt beteende. Vi föreslår en end-to-end lärande miljö med flera språk-aktiverade agenter, var och en med kapacitet att definiera sina egna interna mål och planer för att nå dessa mål. Varje agent kan också ha olika kapacitet att observera eller agera i denna miljö. Deras mål grundar sig på icke-språkliga mål: till exempel att nå en önskad plats, manipulera objekt i miljön eller överföra en bit information. 2 (Vi tar upp frågan om icke-språklig grundläggning på lång sikt i nästa avsnitt.) Vissa fasta språk agenter i miljön talar ett befintligt konventionellt språk (t.ex. Engelska), och andra lärande agenter har till uppgift att gemensamt lära sig detta språk samtidigt lösa andra mål i miljön. Agenterna tilldelas svåra (eventuellt distinkta) uppgifter som 1 Vår motivation här liknar den av Dagan et al. (2006), som erkände de negativa effekterna av en gemenskap fragmenterad över olika isolerade tillämpning-specifika uppgifter, och föreslog den enhetliga uppgiften att erkänna text-införsel (RTE) som en lösning. 2 En relaterad arbetslinje i evolutionslingvistik konstruerar ett liknande språklärande scenario helt utan fasta språk agenter (Smith et al., 2003; Steels, 2012; Kirby et al., 2014). Alla agenter i dessa miljöer konstruerar ett nytt språk samtidigt för att utföra en gemensam uppgift. Detta är en intressant separat forskningslinje, men i slutändan en separat uppgift från de förståelse- och förvärvsproblem som diskuteras i detta abstract.
REF hävdar att en agent kan anses ha lärt sig ett språk om den kan använda det för att uppnå mål i sin omgivning.
A Paradigm for Situated and Goal-Driven Language Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}