A grassroots platform is a multiagent distributed system in which multiple independent instances can form and operate independently of each other and of any global resource, yet may coalesce into ever larger instances, possibly resulting in a single global instance. Grassroots platforms aim to offer an egalitarian/democratic alternative to centralised/autocratic and decentralised/plutocratic global platforms. Here, we present Grassroots Logic Programs (GLP), a multiagent concurrent logic programming language designed for the implementation of grassroots platforms: we recall the standard operational semantics of logic programs; introduce the concurrent operational semantics of GLP as its restriction; recall multiagent atomic transactions; use them to introduce a multiagent operational semantics of GLP; and prove multiagent GLP to be grassroots. The grassroots social graph -- the foundational grassroots platform on which all others are based -- serves as a GLP programming example. These mathematical foundations are being used by AI to implement GLP as well as to program in GLP: a workstation-based implementation of concurrent GLP in Dart was derived from the concurrent operational semantics of GLP; a multiagent smartphone-based implementation of GLP in Dart/Flutter is being developed based on the multiagent operational semantics of GLP; a moded type system for GLP was designed (and implemented by AI in Dart) to facilitate collaborative human-AI development of GLP programs, where AI derives working GLP programs from human-approved type definitions and declarations; GLP implementations of grassroots platforms for the social graph, social networks, currencies and bonds, and more, have been derived by AI from mathematical specifications written as volitional multiagent atomic transactions.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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