A Short-Term Memory for Deliberative Agents in Everyday Environments

Abstract : Humans have the impressive capability to efficiently find near-optimal solutions to complex, multi-step problems. AI planning can model such problems well, but is inefficient for realistic problems. We propose to use AI planning in combination with a short-term memory, inspired by models of human short-term memory, to structure real-world problem domains and make the planning process more efficient, while still producing satisficing solutions. We evaluate the method in the domain of a household robot.
Type de document :
Communication dans un congrès
2nd Global Conference on Artificial Intelligence (GCAI), 2016, Berlin, Germany
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Contributeur : Alexandra Kirsch <>
Soumis le : vendredi 26 janvier 2018 - 14:15:07
Dernière modification le : lundi 29 janvier 2018 - 13:39:42
Document(s) archivé(s) le : vendredi 25 mai 2018 - 04:57:07

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Ivo Chichkov, Alexandra Kirsch. A Short-Term Memory for Deliberative Agents in Everyday Environments. 2nd Global Conference on Artificial Intelligence (GCAI), 2016, Berlin, Germany. 〈hal-01693669〉

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