Överföringsinlärning är en agents förmåga att tillämpa kunskap som han lärt sig i tidigare uppgifter på nya problem eller domäner. Vi närmar oss detta problem genom att fokusera på modellformulering, d.v.s. hur man går från den ostyriga, breda uppsättning av begrepp som används i vardagen till en koncis, formell vokabulär av abstraktioner som kan användas effektivt för problemlösning. Denna uppsats beskriver hur Companions kognitiva arkitektur använder analogisk modellformulering för att lära sig att lösa AP-fysikproblem. Vårt system börjar med några grundläggande matematiska färdigheter, en bred sunt förnuft ontologi, och några kvalitativa mekanik, men inga ekvationer. Vårt system använder fungerande lösningar för att lära sig att använda ekvationer och modelleringsantaganden för att lösa AP-fysikproblem. Vi visar att denna process av analogisk modellformulering kan underlätta inlärning över en rad olika typer av överföring, i ett experiment som administreras av Educational Testing Service.
REF beskriver ett system som lär sig genom att samla exempel för att lösa AP fysikproblem inom samma domän.
Measuring the level of transfer learning by an AP physics problem-solver
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}