論文の概要: Modeling and Reasoning in Event Calculus using Goal-Directed Constraint Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14566v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 10:43:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 20:37:15.090657
• Title: Modeling and Reasoning in Event Calculus using Goal-Directed Constraint Answer Set Programming
• Title（参考訳）: Goal-Directed Constraint Answer Set Programming を用いたイベント計算のモデリングと推論
• Authors: Joaqu\'in Arias and Manuel Carro and Zhuo Chen and Gopal Gupta
• Abstract要約: イベント計算(英: Event Calculus、EC)は、常識推論を健全で論理的な基礎でモデル化する形式主義の一群である。 ECを用いた推論の機械化の試みは、高密度領域における連続的な変化の処理に困難に直面した。 我々は、ECシナリオが自然に、直接、s(CASP)にエンコードされる方法と、誘引的および誘引的推論タスクを実現する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.677108656718824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated commonsense reasoning is essential for building human-like AI systems featuring, for example, explainable AI. Event Calculus (EC) is a family of formalisms that model commonsense reasoning with a sound, logical basis. Previous attempts to mechanize reasoning using EC faced difficulties in the treatment of the continuous change in dense domains (e.g., time and other physical quantities), constraints among variables, default negation, and the uniform application of different inference methods, among others. We propose the use of s(CASP), a query-driven, top-down execution model for Predicate Answer Set Programming with Constraints, to model and reason using EC. We show how EC scenarios can be naturally and directly encoded in s(CASP) and how it enables deductive and abductive reasoning tasks in domains featuring constraints involving both dense time and dense fluents.
• Abstract（参考訳）: 例えば、説明可能なAIを特徴とする人間のようなAIシステムを構築するためには、自動コモンセンス推論が不可欠である。 事象計算 (event calculus, ec) は、常識推論を健全で論理的な基礎でモデル化する形式論の族である。 それまでのECを用いた推論の機械化の試みは、高密度領域の連続的な変化(例えば時間や他の物理量)、変数間の制約、デフォルトの否定、異なる推論手法の均一な適用に困難に直面していた。 制約付き述語応答集合プログラミングのためのクエリ駆動トップダウン実行モデルであるs(casp)を用いて,ecを用いたモデルと推論を行う。 我々は、ECシナリオが自然に直接 s(CASP) にエンコードされる方法と、高密度時間と高密度流動性の両方を含む制約を特徴とするドメインにおける誘引的および誘引的推論タスクを実現する方法を示す。

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