灵活可指导的智能体

本文提出了一种在持续运行的智能体内部从情境化交互式教学指导中学习的方法。教学指导是一种灵活（因而强大）的任务教授范式，因为它允许指导者在可能出现的任何情况下，向智能体传达其可能需要的任何类型的知识。然而，为了支持这种灵活性，智能体必须能够从广泛的指导交互中学习多种类型的知识。我们的方法称为情境化解释，通过分析与归纳技术的结合来实现此类学习。它将针对每条指令进行情境化的解释学习形式与对不完整解释的上下文引导响应全套机制结合起来。该方法在一个名为 Instructo-Soar 的智能体中实现，该智能体从交互式自然语言指令中学习新任务的层次结构及其他领域知识。Instructo-Soar 满足灵活可指导性的三个关键要求，这使其有别于以往的系统：(1) 它可以在任何指导点接受已知或未知的命令；(2) 它可以处理适用于其当前情境或语言指定的假设情境的指令（例如，条件指令）；(3) 它可以从指令中学习其用于执行任务的每一类知识。