机构名称：
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摘要 - 1个自主开放式学习（OEL）机器人能够通过与环境的直接互动来累积地获取新技能和知识，例如重新指导内在动机和自我生成的目标。oel机器人对应用程序具有很高的相关性，因为他们可以使用自主获取的知识来完成与人类用户相关的任务。oel机器人遇到了一个重要的限制：这可能导致对知识的获取与完成用户的任务无关。这项工作分析了对这个问题的可能解决方案，该解决方案涉及新颖的“目的”概念。目的指示设计师和/或用户从机器人想要什么。机器人应使用目的的内部表示形式（在此称为“欲望”），将其开放式探索集中在获得有关实现知识的知识的获取。这项工作有助于通过两种方式建立一个计算框架。首先，它根据涉及三级动机层次结构的目的形式化了一个框架：（a）目的； （b）独立领域的欲望； （c）特定领域依赖性国家目标。第二，这项工作突出了框架以下框架的关键挑战，例如：“目的示威问题”，“目的目标基础问题”以及“欲望”之间的“仲裁”。随后，该方法使Oel机器人能够以自主的方式学习，但也可以集中精力符合符合目标和用户的目标的目标和技能。
开放式学习机器人的目的
主要关键词
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