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Enregistrement W3206122379 · doi:10.24963/kr.2021/19

An Account of Intensional and Extensional Actions, and its Application to Belief, Nondeterministic Actions and Fallible Sensors

2021· article· en· W3206122379 sur OpenAlexaff
Jens Claßen, James P. Delgrande

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, Reasoning, and Knowledge
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNondeterministic algorithmExtensional definitionAction (physics)Computer scienceSet (abstract data type)Artificial intelligenceEpistemic modal logicSituation calculusState (computer science)Extension (predicate logic)EpistemologyTheoretical computer scienceAlgorithmProgramming languagePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In general, an agent may have incomplete and inaccurate knowledge about its environment. As well, actions may not turn out as intended or may have nondeterministic effects, and sensors may on occasion give incorrect results. We present a general, qualitative approach to reasoning about action and change in such a setting. The approach is expressed as an extension to basic action theories in the situation calculus, where an agent's epistemic state is modelled by a set of situations, where each situation is assigned a non-negative integer representing its plausibility. The agent's epistemic state is updated by modifying these plausibility values after the execution of an action, taking into account the possibility of unexpected results. To this end, we consider actions to have an intensional aspect, under the control of and determined by the agent, and an extensional aspect, not directly accessible to the agent and controlled by "nature". This leads to two distinct but related related notions of belief, an extensional "bird's eye" view which models an agent's beliefs wrt actually-executed actions, and an intensional view representing beliefs from the agent's point of view. We argue that the approach is significantly more general and comprehensive than previous accounts, and leads to a unified view of failed actions and nondeterminism with respect to physical and sensing actions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0040,012
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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