För att robotar ska kunna delta i dialoger med mänskliga lagkamrater måste de ha förmågan att identifiera korrespondenser mellan språkelement och aspekter av den yttre världen. En lösning på denna symbol jordning problem (Harnad, 1990 ) skulle göra det möjligt för en robot att tolka kommandon som "Kör över till att ta emot och plocka upp däck pallen." Den här artikeln beskriver flera av våra resultat som använder probabilistiska slutsatser för att ta itu med problemet med grundsymbolen. Vårt tillvägagångssätt är att utveckla modeller som tar hänsyn till ett kommandos språkliga struktur. Vi beskriver först ett tidigt resultat, en generativ modell som faktorer enligt den sekventiella strukturen av språket, sedan diskutera vår nya ram, Generalized Grounding Graphs (G 3 ). G3-ramverket ger dynamiskt en probabilistisk grafisk modell för en naturlig språkinmatning, vilket möjliggör en kartläggning mellan ord i språk och konkreta objekt, platser, vägar och händelser i den yttre världen. Vi rapporterar om corpus-baserade experiment där roboten kan lära sig och använda ordbetydelser i tre verkliga uppgifter: inomhusnavigering, rumslig språkvideohämtning och mobil manipulation.
I REF, författarna behandlar naturligt språk instruktioner om rörelse och grepp, som är kartlagda i Generalized Grounding Graphs (G 3 ).
Approaching the Symbol Grounding Problem with Probabilistic Graphical Models
{'venue': 'AI Magazine', 'journal': 'AI Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}