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【24h】

An adaptive architecture for physical agents

机译：物理代理的自适应架构

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In this paper we describe ICARUS, an adaptive architecture for intelligent physical agents. We contrast the framework's assumptions with those of earlier architectures, taking examples from an in-city driving task to illustrate our points. Key differences include primacy of perception and action over problem solving, separate memories for categories and skills, a hierarchical organization on both memories, strong correspondence between long-term and short-term structures, and cumulative learning of skill hierarchies. We support claims for ICARUS' generality by reporting our experience with driving and three other domains. In closing, we discuss limitations of the current architecture and propose extensions that would remedy them.
机译：在本文中，我们描述了ICARUS，这是一种用于智能物理代理的自适应体系结构。我们将框架的假设与早期架构的假设进行对比，以城市驾驶任务中的示例为例来说明我们的观点。主要差异包括解决问题时感知和行动的优先权，类别和技能的独立记忆，两种记忆的层次结构，长期结构和短期结构之间的强烈对应关系以及技能层次结构的累积学习。我们通过报告我们在驾驶和其他三个领域的经验来支持ICARUS的一般性要求。最后，我们讨论了当前体系结构的局限性，并提出了可以解决这些局限性的扩展。

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