論文の概要: Solving Satisfiability Modulo Counting for Symbolic and Statistical AI Integration With Provable Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08883v2
• Date: Sat, 30 Dec 2023 21:05:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 01:46:38.096280
• Title: Solving Satisfiability Modulo Counting for Symbolic and Statistical AI Integration With Provable Guarantees
• Title（参考訳）: 確率的保証者による象徴的、統計的AI統合のための満足度モデュロの解決
• Authors: Jinzhao Li, Nan Jiang, Yexiang Xue
• Abstract要約: 満足度モデュロカウント(Satifiability Modulo Counting、SMC)は、象徴的な意思決定と統計的推論の両方を必要とする問題を包含する。 XOR-SMCは、SMCで数えられるモデルをSAT式に置き換えることで、非常に難解なSMCを満足できる問題に変換する。 XOR-SMC は真の最適値に近い解を見つけ、SMC における難解なモデルカウントのよい近似を見つけるのに苦戦するいくつかの基本値を上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.7083987727973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Satisfiability Modulo Counting (SMC) encompasses problems that require both symbolic decision-making and statistical reasoning. Its general formulation captures many real-world problems at the intersection of symbolic and statistical Artificial Intelligence. SMC searches for policy interventions to control probabilistic outcomes. Solving SMC is challenging because of its highly intractable nature($\text{NP}^{\text{PP}}$-complete), incorporating statistical inference and symbolic reasoning. Previous research on SMC solving lacks provable guarantees and/or suffers from sub-optimal empirical performance, especially when combinatorial constraints are present. We propose XOR-SMC, a polynomial algorithm with access to NP-oracles, to solve highly intractable SMC problems with constant approximation guarantees. XOR-SMC transforms the highly intractable SMC into satisfiability problems, by replacing the model counting in SMC with SAT formulae subject to randomized XOR constraints. Experiments on solving important SMC problems in AI for social good demonstrate that XOR-SMC finds solutions close to the true optimum, outperforming several baselines which struggle to find good approximations for the intractable model counting in SMC.
• Abstract（参考訳）: SMC(Satifiability Modulo Counting)は、象徴的な意思決定と統計的推論の両方を必要とする問題を含む。 その一般的な定式化は、象徴的および統計的人工知能の交差点で多くの現実世界の問題を捉えている。 SMCは確率的結果を制御するための政策介入を探索する。 SMCの解法は、非常に難解な性質($\text{NP}^{\text{PP}}$-complete)のために困難であり、統計的推論と記号的推論を取り入れている。 SMC解決に関するこれまでの研究は、特に組合せ制約が存在する場合、証明可能な保証が欠如し、また/または準最適経験的性能に悩まされている。 本稿では,NPオーラへのアクセスが可能な多項式アルゴリズムであるXOR-SMCを提案する。 XOR-SMCは、SMCで数えられるモデルを、ランダムなXOR制約を受けるSAT式に置き換えることで、非常に難解なSMCを満足できる問題に変換する。 社会的善のためのAIにおける重要なSMC問題の解決に関する実験は、XOR-SMCが真に最適に近い解を見つけることを示した。

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