TWIG ("Transportable Word Intension Generator") är ett system som gör det möjligt för en robot att lära sig kompositionsbetydelser för nya ord som är jordade i sin sensoriska kapacitet. Systemet är nytt i sin användning av logiska semantik för att dra slutsatsen vilka väsen i miljön som är referenser (förlängningar) till obekanta ord; dess förmåga att lära sig betydelsen av deictic ("jag", "detta") pronomen i en verklig sensorisk miljö; dess användning av beslutsträd för att implicit kontrastera nya orddefinitioner med befintliga och därigenom skapa mer komplexa definitioner än om varje ord behandlades som ett separat inlärningsproblem; och dess förmåga att använda ord inlärda på ett oövervakat sätt i fullständiga grammatiska meningar för produktion, förståelse, eller referensinferens. I ett experiment med en fysiskt förkroppsligad robot lär sig TWIG jordade betydelser för orden "jag" och "du", lär sig att "detta" och "det" syftar på objekt med varierande närhet, att "han" är någon som talas om i tredje person, och att "ovan" och "under" syftar på höjdskillnader mellan objekt. Uppföljningsexperiment visar systemets förmåga att lära sig olika konjugationer av "att vara", visar att avlägsnande av antingen förlängningsslut eller implicita kontrastkomponenter i systemet resulterar i sämre definitioner, och visar hur beslut träd kan användas för att modellera skiftningar i betydelse baserat på sammanhang i fallet med färgord.
Ett annat relaterat tillvägagångssätt är TWIG REF, ett ordinlärningssystem som gör det möjligt för en robot att lära sig kompositionsbetydelser för nya ord som är jordade i sina sensorer.
Robotic vocabulary building using extension inference and implicit contrast
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}