机构名称：
¥ 1.0
我的目标是建造可以从任务，方式和环境中不断学习新知识的机器：回答查询，推断人类的意图，并制定长时间的计划跨越小时到几天。虽然互联网规模数据收集和深度学习工具的最新进展在许多实际应用（例如视觉识别，聊天机器人和游戏代理）中取得了重大进展，但将这一成功扩展到通用代理商仍然很难。首先，收集与高度可变对象和环境的长马相互作用的数据非常昂贵；其次，这样的代理必须能够不断获得新的概念，同时能够将分布式分布到新颖的状态，目标和偏好中，这是当前端到端神经网络系统所影响的挑战。
使用神经符号概念学习，推理和计划
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