Belief Revision for Physical Robots: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
We are interested in groups of autonomous agents with partial beliefs about the state of the world, who are able to receives alerts and orders through broadcast messaging. Moreover, our focus is on implementing robot controllers that are based on formal models of belief change developed in the Knowledge Representation community. Hence, we develop robots that use sets of propositional formulas to represent their beliefs and AGM revision operators to change their beliefs when they receive new information. The only way to communicate with the robots is through broadcast messaging; hence all robots receive every message at the same time. In this setting, there is a computational challenge in finding the right announcement to get each robot to perform the right tasks; this is known as the announcement problem. This problem has been explored in a theoretical setting and even in the setting of virtual agents in a two dimensional world. In the present paper, our goal is to move this investigation to the physical world. We set up an experimental environment involving several robots that each are capable of performing belief revision. We implement announcement finding in the usual way, but communicate the announcements through sound that each robot senses independently. We evaluate our framework as a proof of concept for more sophisticated robot control problems. Our goal is to demonstrate how explicit formal models of belief can be effectively used to create interesting behaviour in a multi-robot setting; hence, we are trying to connect two research communities working on similar problems.
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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 ».