Notice bibliographique
Résumé
Research in AI field of Cognitive Robotics is concerned with integrating reasoning, perception, and action within a uniform theoretical and implementation framework. With the flourishing of many formal and powerful formalisms for reasoning about action and change, the next step has been to develop precise specifications of rational agent behaviour and agent deliberation---a formal account of agent activity will make it possible to validate the actual software implementing the behaviour; it will allow us to prove properties of such behaviour; and, ultimately, it will help us understand the whole problem of acting intelligently. This thesis gives a logical foundation for an interleaved agent architecture of perception, deliberation, and execution in the context of the situation calculus, one of the most widely used logical formalism for reasoning about dynamical systems. Special emphasis is placed on the deliberation part and its role within the general framework. We first investigate the expressive power of basic action theories, a well-known axiomatization of the dynamics of the world in the situation calculus, and show that it can accommodate incomplete causal laws and a passive account of sensing. We then pursue an investigation of plan executability/adequacy that is related to both planning and agent programming languages. After that, we develop an integrated architecture of agency where high-level deliberation is just one module. We propose two new planning modules and explain how deliberated plans can be monitored and replanned while executing within the architecture. Finally, we investigate a semantic characterization of the process of deliberation by capturing the class of simple epistemically feasible plans, defining planning modules in terms of these plans, and singling out syntactic sufficient conditions.
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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 | 0,000 | 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 ».