一种处理开放世界新奇事物的神经符号认知架构框架 论文背景 传统的人工智能研究假设智能体工作在”封闭世界”中,即环境中所有与任务相关的概念都是已知的,而不会出现新的未知情况。然而,在开放的真实世界中,总会出现违背智能体先验知识的新奇事物。本文提出一种新颖的混合神经符号推理架构,赋予智能体检测和适应新奇事物的能力,从而能在开放世界中完成任务。 新奇事物的定义 本文将新奇事物视为一种智能体相关的概念。如果智能体无法从其知识库中推导出某一事物的表征,那么该事物对于该智能体而言就是新奇的。根据新奇事物对智能体完成任务的影响程度,文中将新奇事物分为以下几种类型: 禁止性新奇事物:智能体必须表征并推理这种新奇事物,才能够生成能完成任务的计划。 阻塞性新奇事物:会导致智能体执行器执行失败。 有益新奇事物:掌...