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人类使用符号的能力尚未在机器中复制。弥合差距需要考虑如何建立符号含义：如果符号用户同意符号含义，那么符号使用就包括导航含义协议的行为。我们利用这一见解来表达分级符号行为，包括构建新符号、改变先前符号以及反省含义和推理过程。然后，我们根据每个标准评估当代人工智能方法。最终，我们认为，当基于学习的代理沉浸在需要围绕观点和意义进行协调的人类社会文化互动中时，机器中流畅的符号使用就会出现。通过大规模收集这些场景，并包括交互式人类反馈，研究人员可以使用当代塑造行为算法来优化符号流畅性。
人工智能中的符号行为
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