Knowing Why — On the Dynamics of Knowledge about Actual Causes in the Situation Calculus
Notice bibliographique
Résumé
Reasoning about observed effects and their causes is important in many applications. For instance, understanding why a plan failed can aid the task of replanning by allowing the agent to tailor a better plan. But under incomplete information, an agent may be unable to determine which actions/events caused an effect. To overcome this, the agent may be able to perform some sensing actions that allow him to figure out what caused the effect. This becomes even more important in multiagent contexts, where an agent may want to identify which agents caused some effect, or possibly prevent other agents from determining who caused something. The effects involved may even be epistemic effects, such as an agent coming to know the PIN of a bank card, and the causes may be sensing actions. Reasoning about such causes is a key part of "theory of mind" and understanding other agents' behaviour. While there has been much work on causality from an objective standpoint, causality from the point of view of individual agents has received much less attention. In this paper, we develop a formalization of knowledge about actual causes in the situation calculus, and how it is affected by actions including sensing. We show that the proposed framework has some intuitive properties and study the conditions under which an agent can be expected to come to know the causes of an effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».