Свободное владение (искусственный интеллект)

В искусственном интеллекте свободное владение языком — это состояние, которое может меняться со временем. В логических подходах к рассуждениям о действиях флюенты могут быть представлены в логике первого порядка предикатами, имеющими аргумент, зависящий от времени. Например, условие «коробка лежит на столе», если оно может меняться с течением времени, не может быть представлено формулой $\mathrm {On} (\mathrm {box} ,\mathrm {table} )$ ; предикату необходим третий аргумент $\mathrm {On}$ указать время: $\mathrm {On} (\mathrm {box} ,\mathrm {table} ,t)$ означает, что коробка в данный момент находится на столе $t$ . Это представление беглых людей модифицируется в ситуационном исчислении за счет использования последовательности прошлых действий вместо текущего времени.

Fluent также можно представить функцией, отбросив аргумент времени. Например, то, что коробка находится на столе, можно представить как $on(box,table)$ , где $on$ это функция, а не предикат. В логике первого порядка преобразование предикатов в функции называется реификацией ; по этой причине говорят, что беглые слова, представленные функциями, овеществлены. При использовании овеществленных флюентов необходим отдельный предикат, чтобы определить, является ли флюэнт истинным или нет. Например, $HoldsAt(on(box,table),t)$ означает, что коробка действительно находится на столе в данный момент $t$ , где предикат $HoldsAt$ это тот, который говорит, когда беглое высказывание истинно. Такое представление Fluent используется в исчислении событий , в Fluent-исчислении , а также в логике функций и Fluent .

Некоторые флюенты можно представить в виде функций по-другому. Например, положение прямоугольника можно представить функцией $on(box,t)$ чьим значением является объект, на котором в данный момент стоит ящик $t$ . Условия, которые можно представить таким образом, называются функциональными флюэнтами . Утверждения о значениях таких функций можно задавать в логике первого порядка с равенством, используя такие литералы, как $on(box,t)=table$ . Некоторые беглые люди представлены таким образом в исчислении ситуаций .

Наивная физика

С исторической точки зрения, беглые слова были введены в контексте качественных рассуждений. Идея состоит в том, чтобы описать модель процесса не математическими уравнениями, а естественным языком. Это означает, что действие определяется не только его траекторией, но и символической моделью, очень похожей на текстовое приключение. Наивная физика противостоит движку числовой физики и обязана предсказывать результат действий. ^[1] Свободно говорящий понимает здравый смысл между движением робота и описанием задачи на естественном языке. ^[2]

С технической точки зрения Fluent равен параметру, который анализируется наивным физическим движком. Синтаксический анализатор преобразует тексты на естественном языке в числовые значения, измеренные датчиками. ^[3] Как следствие, улучшается взаимодействие человека и машины.

См. также

Ссылки

^ Л. Кунце, М. Е. Долха и М. Битц (2011). Логическое программирование с временным проецированием на основе моделирования для повседневного манипулирования объектами робота . 2011 Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам. IEEE. CiteSeerX 10.1.1.391.7309 . дои : 10.1109/iros.2011.6094743 .
^ Джейкоб Сучан и Мехул Бхатт (2017). Семантика сцены здравого смысла для когнитивной робототехники: на пути к обоснованию воплощенных зрительно-локомотивных взаимодействий . Международная конференция IEEE по компьютерному зрению 2017 (ICCVW). IEEE. arXiv : 1709.05293 . дои : 10.1109/iccvw.2017.93 .
^ Цайминг Сюн и Нишант Шукла, Вэньлун Сюн и Сун-Чун Чжу (2016). Обучение роботов с помощью пространственного, временного, причинно-следственного и/или графа . Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA), 2016 г. IEEE. дои : 10.1109/icra.2016.7487364 .

Эта искусственному интеллекту статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

\Gamma \!\vdash

Эта теории языков программирования или теории типов, статья, посвященная незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[1] Л. Кунце, М. Е. Долха и М. Битц (2011). Логическое программирование с временным проецированием на основе моделирования для повседневного манипулирования объектами робота . 2011 Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам. IEEE. CiteSeerX 10.1.1.391.7309 . дои : 10.1109/iros.2011.6094743 .

[2] Джейкоб Сучан и Мехул Бхатт (2017). Семантика сцены здравого смысла для когнитивной робототехники: на пути к обоснованию воплощенных зрительно-локомотивных взаимодействий . Международная конференция IEEE по компьютерному зрению 2017 (ICCVW). IEEE. arXiv : 1709.05293 . дои : 10.1109/iccvw.2017.93 .

[3] Цайминг Сюн и Нишант Шукла, Вэньлун Сюн и Сун-Чун Чжу (2016). Обучение роботов с помощью пространственного, временного, причинно-следственного и/или графа . Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA), 2016 г. IEEE. дои : 10.1109/icra.2016.7487364 .

[1]

[2]

[3]