<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Dear faculty and students,</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">We </span><span style="font-size:12.8px">look forward to seeing you this Tuesday, March 1st, at noon in NSH 3305 for AI Seminar. </span><span style="font-size:12.8px">To learn more about the seminar and lunch, or to volunteer to give a talk, please visit the </span><a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank" style="font-size:12.8px">AI Lunch webpage</a><span style="font-size:12.8px">.</span><div><br></div><div><span style="font-size:12.8px"></span><a href="http://people.csail.mit.edu/lpk/" target="_blank" style="font-size:12.8px">Leslie Pack Kaelbling</a>, MIT Professor of Computer Science and Engineering, will gi<span style="font-size:12.8px">ve a tal</span><span style="font-size:12.8px">k titled "</span><span style="font-size:12.8px">Making Robots Behave</span><span style="font-size:12.8px">."</span><br style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><b>Abstract:</b> <span style="font-size:12.8px">The fields of AI and robotics have made great improvements in many individual subfields, including in motion planning, symbolic planning, probabilistic reasoning, perception, and learning.  Our goal is to develop an integrated approach to solving very large problems that are hopelessly intractable to solve optimally.  We make a number of approximations during planning, including serializing subtasks, factoring distributions, and determinizing stochastic dynamics, but regain robustness and effectiveness through a continuous state-estimation and replanning process.  I will describe our initial approach to this problem, as well as recent work on improving correctness and efficiency through learning.</span></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Best,</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Ellen and Ariel</div></div></div>