Learning rules from cause-effects explanations
In this work we propose a learning system to learn on-line an action policy coded in rules using natural human instructions about cause-effect relations in currently observed situations. The instructions only on currently observed situations avoid complicated descriptions of long-run action sequence...
| Autores: | , , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | informe técnico |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/2692 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/2692 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Intelligent robots and autonomous agents Machine learning robot-human interaction cause-effect learning rule based learning Robots Sistemes de control intel·ligents Aprenentatge automàtic Classificació INSPEC::Automation::Robots::Intelligent robots Classificació INSPEC::Cybernetics::Artificial intelligence::Learning (artificial intelligence) Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Representació del coneixement Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic |
| Sumario: | In this work we propose a learning system to learn on-line an action policy coded in rules using natural human instructions about cause-effect relations in currently observed situations. The instructions only on currently observed situations avoid complicated descriptions of long-run action sequences and complete world dynamics. Human interaction is only required if the system fails to obtain the expected results when applying a rule, or fails to resolve the task with the knowledge acquired so far. |
|---|