On Ability to Autonomously Execute Agent Programs with Sensing — Extended Abstract
Notice bibliographique
Résumé
There has been much work already on formal models of deliberation/planning under incomplete information, where an agent can perform sensing actions to acquire additional information. But most of it has been set in epistemic logicbased frameworks and is hard to relate to work on agent programming languages (e.g. 3APL, AgentSpeak(L)). Here, we develop new non-epistemic formalizations of deliberation that are much easier to relate to standard agent programming language semantics based on transition systems. When doing deliberation/planning under incomplete information, one typically searches over a set of states, each of which is associated with a knowledge base (KB) or theory that represents what is known in the state. To evaluate tests in the program and to determine what transitions/actions are possible, one looks at what is entailed by the current KB. To allow for future sensing results, one looks at which of these are consistent with the current KB. We call this type of approach to deliberation “entailment and consistencybased” (EC-based). In this paper, we argue that EC-based approaches do not always work, and propose an alternative. Our accounts are formalized within the situation calculus and use a simple programming language based on ConGolog to specify agent programs, but we claim that the results generalize to most proposed agent programming languages/frameworks. Our accounts rely on a semantics for online executions of programs with sensing. A configuration is a pair (δ, σ) involving a program δ and a history σ specifying the actions performed so far and the sensing results obtained. In the full paper, we define a transition relation for this, i.e. when a configuration (δ, σ) may evolve to configuration (δ ,σ ) w.r.t. a model M (relative to an underlying theory of action D). The definition requires that the theory D, augmented with the sensing results in σ, entail that the transition is possible. The model M is used to represent a possible environment and generate sensing results. We also define when a configuration is final, i.e. may legally terminate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».