ARTIFICIAL INTELLIGENCE A Mechanical Solution of Schubert's Steamroller by Many-Sorted Resolution
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.
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate the advantage of using a many-sorted resolution calculus by a mechanical solulion of automated a challenge theorem problem. provers This before. problem Our known solution as clearly 'Schubert's demonstrates Steamroller ' the power had of been a many-so unsolvedt ed bY resolution calculus. The proposed method is applicable to all resolution-based inference systems. In 1978, problem I. Schubert's Problem Schubert of the University of Alberta set up the following challenge Wolves, foxes, birds, caterpillars, and snails are animals, and there are some of each of them. Also there are some grains, and grains are plants. Every animal either likes to eat all plants or all animals much smaller than itself that like to eat some plants. Gaterpillars and snails are much smaller than birds, which are much: ' smaller than foxes, which in turn are much smaller than wolves. Wolves do not like to eat foxes or grains, while birds like to eat caterpillars but not snails. Caterpillars and snails like to eat some plants. Therefore there is an animal that likes to eat a grain-eating animal. This problem became well known since in spite of its apparent simplicity it turned out to be too hard for existing theorem provers because the search space is just too big. Using the following predicates as abbreviations: A(x): x is an animal, W(x): x is a wolf, F(x): x is a fox, B(x): x is a bird, C(x): x is a caterpillar, S(x): x is a snail, G(x): x is a grain, P(x): x is a plant, M(xy): x is much smaller than y, E(xy): x likes to eat y,
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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) | 0,001 | 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 découle