该研究提出了一种自我监督任务推理方法，使用自组织学习和联合动作-意图嵌入的学习训练任务推理网络，并通过强化学习进行训练，以优化任务的性能。该方法在人形机器人上进行评估，性能优于其他基线，尤其在具有挑战性的情况下，并且能够从不完整的演示中推断出任务。在单次任务泛化实验中，该方法还显示出对未见任务的推理能力。