Semantics in Robotics: Environmental Data Can’t Yield Conventions of Human Behaviour

要約

ロボット工学や AI におけるセマンティクスという言葉には標準的な定義がありません。
通常、HRI を支援するために自律エージェントに提供される追加データを示すのに役立ちます。
ほとんどの研究者は、そのようなデータは環境データから単純に抽出できないことを暗黙のうちに理解しているようです。
私はその理由を明確にしようと努め、いわゆるセマンティクスは人間の行動の慣習から構成されるデータとして最もよく理解されると主張します。
これには、最も明白なラベルだけでなく、場所、オントロジー、アフォーダンスも含まれます。
オブジェクトのアフォーダンスは、環境データにないセマンティクス (オブジェクト使用の慣例) だけでなく、達成されれば人工超知能を構成する物理学とオブジェクトの組み合わせの理解も必要とするため、特に問題が生じます。

要約(オリジナル)

The word semantics, in robotics and AI, has no canonical definition. It usually serves to denote additional data provided to autonomous agents to aid HRI. Most researchers seem, implicitly, to understand that such data cannot simply be extracted from environmental data. I try to make explicit why this is so and argue that so-called semantics are best understood as data comprised of conventions of human behaviour. This includes labels, most obviously, but also places, ontologies, and affordances. Object affordances are especially problematic because they require not only semantics that are not in the environmental data (conventions of object use) but also an understanding of physics and object combinations that would, if achieved, constitute artificial superintelligence.

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