Human intelligence has the remarkable ability to adapt to new tasks and environments quickly. Starting from a very young age, humans acquire new skills and learn how to solve new tasks either by imitating the behavior of others or by following provided natural language instructions. To facilitate research in this direction, we propose IGLU: Interactive Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment. The primary goal of the competition is to approach the problem of how to build interactive agents that learn to solve a task while provided with grounded natural language instructions in a collaborative environment. Understanding the complexity of the challenge, we split it into sub-tasks to make it feasible for participants. This research challenge is naturally related, but not limited, to two fields of study that are highly relevant to the NeurIPS community: Natural Language Understanding and Generation (NLU/G) and Reinforcement Learning (RL). Therefore, the suggested challenge can bring two communities together to approach one of the important challenges in AI. Another important aspect of the challenge is the dedication to perform a human-in-the-loop evaluation as a final evaluation for the agents developed by contestants.


翻译:人类智力具有迅速适应新任务和环境的非凡能力。从很小的时代开始,人类获得新的技能,学会如何通过模仿他人的行为或遵循自然语言指令来完成新任务。为了便利这方面的研究,我们建议IGLU:在合作环境中互动基语言理解。竞争的首要目标是解决如何建立互动代理机构的问题,这些代理机构既学会解决一项任务,又在协作环境中提供有根有据的自然语言指导。我们理解挑战的复杂性,我们将其分成子任务,使参与者能够参与。这一研究挑战自然地与NeurIPS社区密切相关,但不限于两个与自然语言理解和生成(NLU/G)和加强学习(RL)高度相关的研究领域。因此,所建议的挑战可以使两个社区共同解决AI中的重要挑战之一。挑战的另一个重要方面是致力于进行 " 人与人之间的接触 " 评估,作为竞争者对代理人的最后评估。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
【PAISS 2021 教程】概率散度与生成式模型,92页ppt
专知会员服务
33+阅读 · 2021年11月30日
专知会员服务
72+阅读 · 2021年1月12日
专知会员服务
27+阅读 · 2020年12月15日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年9月3日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月8日
VIP会员
相关VIP内容
【PAISS 2021 教程】概率散度与生成式模型,92页ppt
专知会员服务
33+阅读 · 2021年11月30日
专知会员服务
72+阅读 · 2021年1月12日
专知会员服务
27+阅读 · 2020年12月15日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | PRICAI 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年12月13日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年9月3日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员