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Enregistrement W2265087217

A knowledge-level approach for effective acting, sensing, and planning

2006· article· en· W2265087217 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, Reasoning, and Knowledge
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCorrectnessKnowledge representation and reasoningConstruct (python library)Action (physics)PlannerSituation calculusSet (abstract data type)Theoretical computer scienceArtificial intelligenceProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis we investigate a "knowledge-level" approach to the problem of modelling an agent's incomplete knowledge, for the purpose of planning or high-level agent control. We investigate two formal accounts of knowledge, action, and sensing in the situation calculus: the Scherl and Levesque ( SL) approach that is based on "possible worlds," and the Demolombe and Pozos Parra (DP) approach that utilizes a set of "knowledge fluents." While the SL approach is expressive, reasoning is computationally more expensive; the DP account treats knowledge change as ordinary fluent change, but restricts its representation to primitive knowledge-level assertions. To relate these two accounts we construct "combined action theories," and prove that a set of primitive knowledge assertions remains identical in both accounts after any sequence of actions. We also extend this equivalence to more complex formulae. These results allow us to compile an expressive class of SL theories into equivalent DP theories that avoid the computational drawbacks of possible world reasoning. Moreover, this correspondence gives us a correctness result for the DP treatment of knowledge and action, in terms of possible worlds. We also describe a new conditional planner called PKS (Planning with Knowledge and Sensing), that works directly at the knowledge level to construct plans with incomplete information and sensing actions. PKS represents it knowledge by using a collection of databases, each of which models a particular type of knowledge. The contents of each database have a fixed, formal translation to a modal logic of knowledge that defines the planner's knowledge state. Actions are modelled as updates to the databases (i.e., the knowledge state), rather than the world state, which differs from other planners. This representation supports features, like functions, that world-level planners often have difficulty working with. We also describe a preliminary procedure for automatically converting DP actions into PKS actions. Together with our SL equivalence results, this transformation provides an important first step towards the goal of compiling world-level actions into equivalent knowledge-level actions usable by PKS. Finally, we demonstrate PKS's expressiveness and efficiency with a series of planning problems that also illustrate the potential of the knowledge-based approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle