关于意义计算模型的研究：具身认知与情感交织
本文研究了多模态经验、语言学习和具体到抽象的词汇发展历程，并提出了一种结合当代模型和基于词汇的模型的语义模型，并使用机器人对话系统来学习语言。
May, 2021
本文提出了基于具有体验认知语言学特征的表征和学习方法的自然语言理解系统架构，旨在利用隐喻推理和模拟的基础来提高自然语言理解系统的效率、可解释性和概括性。
May, 2020
本文介绍如何在计算认知结构中表达情感，并着重讨论了情感新兴属性方面的相互作用研究，得出使用认知式人机交互方法能准确表达人类内部状态和过程的优势结论。
Dec, 2022
借鉴情感和交流方面的认知科学研究，提出改进语言模型用于情感分析的方法，并探讨情感理论、自然语言处理中的情感标注方法及其与心理学理论的关联，以及认知语用学中的情感交流分析方法，最后提出了改进语言模型用于情感分析的方向。
Jun, 2024
本文将意义基础理论与 AGI 的数学形式结合起来，旨在提供一种全面的有关意义、交流和符号出现的机制性解释。此次综合研究在 AGI 和关于语言本质的更广泛辩论中具有重要意义，它将语用学、逻辑真值条件语义学、Peircean 符号学和赋能认知的可计算模型统一起来，涉及传统上难以进行机制性解释的现象。通过考察一台机器生成有意义话语或理解人类意义的条件，我们确定了目前的语言模型并不具有与人类相同的意义理解，也不打算表达任何我们可以归于它们响应的意义。为了解决这个问题，我们提出了模拟人类情感和优化模型以构建弱表示的解决方案。我们的发现揭示了意义和智能之间的关系，并探讨了如何构建能够理解和表达意义的机器。
Apr, 2023
该论文提出了一种名为虚拟体验（virtual embodiment）的多模式 AI 策略，它允许开发人工智能的可伸缩性，并以一种伦理负责的方式在领域内逐步推进。
Oct, 2016
我们提出了 “具身人工智能” 作为追求 “人工通用智能” 的下一个基本步骤，并对其与当前人工智能进展，特别是大型语言模型进行对比。我们横跨哲学、心理学、神经科学和机器人技术等多个领域探讨了具身概念的演变，以突显具身人工智能如何与静态学习的经典范式有所区别。通过拓宽具身人工智能的范围，我们提出了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、行动、记忆和学习作为具身代理的重要组成部分。该框架与弗里斯顿的主动推理原则相一致，为具身人工智能的发展提供了一个全面的方法。尽管人工智能领域取得了进展，但仍存在诸多挑战，如制定新的人工智能学习理论和创新先进硬件等。我们的讨论为未来的具身人工智能研究提供了基础性的指导方针。强调创造具身人工智能代理能够与人类和其他智能体在真实环境中实现无缝通信、协作和共存的重要性，我们旨在引导人工智能社群应对多方面挑战，并抓住在追求人工通用智能过程中出现的机遇。
Feb, 2024
通过机器学习和可穿戴技术等工程科学的显著进展，研究如何在复杂的学习环境下，通过分析婴儿的语言发展过程、比较婴儿与机器的学习成果以及通过多种测试手段对机器学习进行评估等一系列条件和措施来揭示婴儿语言习得的科学原理。
Jul, 2016
本研究利用大型语言模型（LLMs）的人工神经元研究人类情感推断机制，发现 LLMs 基于情感知识的概念结构与人类行为中的离散情感的结构相似，且它基于 14 个概念属性的情感推断依赖程度与人类依赖程度相近，这为情感知识在大型语言模型中的出现提供了直接证据，并建议其对离散情感推断至关重要。
Feb, 2023
本文提出了一个新的认知框架，探讨了人际互动的关系，以意图、情感和行动来分析并建立起互动中的关系，通过行动确定互动过程从而预测结果，并在此基础上构建了行为绑架、情感预测和行动生成三种任务以及相应的基线模型来验证认知框架的有效性。
May, 2022