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"Die Bedeutung eines Wortes ist sein Gebrauch in der Sprache". Ludwig Wittgenstein führte diese Idee in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts in die Philosophie ein und in verwandten Disziplinen wie der Psychologie und Linguistik setzte sich vor allem in den letzten Jahrzehnten die Ansicht durch, dass natürliche Sprache ein dynamisches System arbiträrer und kulturell gelernter Konventionen ist. Forscher um Luc Steels übertrugen diesen Sprachbegriff seit Ende der 90er Jahre auf das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, indem sie zunächst Software-Agenten und später Robotern mittels sogenannter Sprachspiele gemeinsame Kommunikationssysteme bilden liessen, ohne dass Agenten im Voraus mit linguistischem und konzeptionellen Wissen ausgestattet werden. Die vorliegende Arbeit knüpft an diese Forschung an und untersucht vertiefend die Selbstorganisation von geteiltem lexikalischen Wissen in humanoiden Robotern. Zentral ist dabei das Konzept der "referential uncertainty", d.h. die Schwierigkeit, die Bedeutung eines bisher unbekannten Wortes aus dem Kontext zu erschliessen. Ausgehend von sehr einfachen Modellen der Lexikonbildung untersucht die Arbeit zunächst in einer simulierten Umgebung und später mit physikalischen Robotern systematisch, wie zunehmende Komplexität kommunikativer Interaktionen komplexere Lernmodelle und Repräsentationen erfordert. Ein Ergebnis der Evaluierung der Modelle hinsichtlich Robustheit und Übertragbarkeit auf Interaktionszenarien mit Robotern ist, dass die in der Literatur vorwiegenden selektionistischen Ansätze schlecht skalieren und mit der zusätzlichen Herausforderung einer Verankerung in visuellen Perzeptionen echter Roboter nicht zurecht kommen. Davon ausgehend wird ein alternatives Modell vorgestellt. ; "The meaning of a word is its use in the language". In the first half of the 20th century Ludwig Wittgenstein introduced this idea into philosophy and especially in the last few decades, related disciplines such as psychology and linguistics started embracing the view that that natural ...