Towards a cognitive architecture to enable natural language interaction in co-constructive task learning

要約

この研究では、認知アーキテクチャが共同建設タスク学習（CCTL）において自然言語の利点を活用する必要がある特徴がある質問に対処します。
コンテキストを提供するために、最初にインタラクティブタスク学習（ITL）、人間の記憶システムのメカニズム、および自然言語とマルチモダリティの重要性について説明します。
次に、認知アーキテクチャの現在の状態を調べ、それらの機能を分析して、複数のソースに基づいたCCTLの概念を通知します。
次に、さまざまな研究ドメインからの洞察を統合して、統一されたフレームワークを開発します。
最後に、ヒトロボット相互作用（HRI）でCCTLを達成するために必要な残りの課題と要件を特定することで結論付けます。

要約(オリジナル)

This research addresses the question, which characteristics a cognitive architecture must have to leverage the benefits of natural language in Co-Constructive Task Learning (CCTL). To provide context, we first discuss Interactive Task Learning (ITL), the mechanisms of the human memory system, and the significance of natural language and multi-modality. Next, we examine the current state of cognitive architectures, analyzing their capabilities to inform a concept of CCTL grounded in multiple sources. We then integrate insights from various research domains to develop a unified framework. Finally, we conclude by identifying the remaining challenges and requirements necessary to achieve CCTL in Human-Robot Interaction (HRI).

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