Abstract-This paper ger ett ramverk med vilket en humanoid robot effektivt kan lära sig komplexa beteenden. I detta ramverk belönas en robot genom att lära sig hur man genererar ny sensorimotorisk feedback-en form av inhemsk motivation. Detta inneboende driver fördomar roboten att lära sig allt mer komplexa kunskap om sig själv och dess inverkan på miljön. Ramverket innehåller en mekanism för att avslöja dolt tillstånd i ett välstrukturerat tillstånd och handlingsutrymme. Vi presenterar ett exempel där roboten Dexter lär sig en sekvens av manuella färdigheter: 1) att söka efter och greppa ett objekt, 2) längden på dess armar och 3) hur man skildrar sina avsikter för mänskliga lärare för att förmå dem att hjälpa till.
Till exempel lär sig "Dexter" sekvenser av manipulation färdigheter som att söka och sedan greppa ett objekt REF.
A Framework for learning declarative structure
{'venue': 'Proc. RSS Workshop: Manipulation for Human Environments', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}