名为 Samu Bátfai 的无实体发育机器人智能体

名为 Samu 的智能体程序是一项构建无实体发育机器人（DevRob，Developmental Robotics）聊天机器人的实验，该机器人能像人类一样用自然语言交谈。其主要设计特点之一是仅使用字符终端即可与 Samu 交互。这不仅对图灵测试或勒布纳奖（Loebner prize）的实用方面很重要，对发育机器人学基本原理的研究也很重要。我们的目的是为 Samu 创建一个带有神经网络逼近器的 Q-learning 快速原型。我们勾勒出该原型开发过程的早期阶段，其中 Samu 的任务是预测童话或对话的下一句话。本文的基本目标是使用带通用函数逼近器的强化学习，达到在小输入样本上使用经典 Q 查找表所能取得的结果。论文最后通过一个实验结束，该实验表明在使用 LZW 树来缩减可能 Q 动作的数量时，Samu 的学习有显著改善。