We propose a model of unawareness that remains close to the paradigm of Aumann's model for knowledge [R. J. Aumann, International Journal of Game Theory 28 (1999) 263-300]: just as Aumann uses a correspondence on a state space to define an agent's knowledge operator on events, we use a correspondence on a state space to define an agent's awareness operator on events. This is made possible by three ideas. First, like the model of [A. Heifetz, M. Meier, and B. Schipper, Journal of Economic Theory 130 (2006) 78-94], ours is based on a space of partial specifications of the world, partially ordered by a relation of further specification or refinement, and the idea that agents may be aware of some coarser-grained specifications while unaware of some finer-grained specifications; however, our model is based on a different implementation of this idea, related to forcing in set theory. Second, we depart from a tradition in the literature, initiated by [S. Modica and A. Rustichini, Theory and Decision 37 (1994) 107-124] and adopted by Heifetz et al. and [J. Li, Journal of Economic Theory 144 (2009) 977-993], of taking awareness to be definable in terms of knowledge. Third, we show that the negative conclusion of a well-known impossibility theorem concerning unawareness in [Dekel, Lipman, and Rustichini, Econometrica 66 (1998) 159-173] can be escaped by a slight weakening of a key axiom. Together these points demonstrate that a correspondence on a partial-state space is sufficient to model unawareness of events. Indeed, we prove a representation theorem showing that any abstract Boolean algebra equipped with awareness, knowledge, and belief operators satisfying some plausible axioms is representable as the algebra of events arising from a partial-state space with awareness, knowledge, and belief correspondences.


翻译:我们提出了一种非完全认知模型,该模型在形式上接近Aumann的知识模型范式[R. J. Aumann, International Journal of Game Theory 28 (1999) 263-300]:正如Aumann利用状态空间上的对应关系来定义智能体在事件上的知识算子,我们利用状态空间上的对应关系来定义智能体在事件上的认知算子。这一构建基于三个关键思想。首先,与[A. Heifetz, M. Meier, and B. Schipper, Journal of Economic Theory 130 (2006) 78-94]的模型类似,我们的模型基于对世界进行部分描述的状态空间,这些部分描述通过进一步细化或精确化的关系形成偏序;智能体可能认知某些粗粒度描述,而对某些细粒度描述缺乏认知。然而,我们通过不同的数学实现方式来实现这一思想,该方法与集合论中的力迫法相关。其次,我们突破了由[S. Modica and A. Rustichini, Theory and Decision 37 (1994) 107-124]开创并被Heifetz等人及[J. Li, Journal of Economic Theory 144 (2009) 977-993]沿用的研究传统——该传统将认知定义为知识的衍生概念。第三,我们证明通过适度弱化[Dekel, Lipman, and Rustichini, Econometrica 66 (1998) 159-173]中关于非完全认知的著名不可能定理的关键公理,可以规避其否定性结论。这些要点共同表明:部分状态空间上的对应关系足以建模对事件的非完全认知。事实上,我们证明了一个表示定理:任何满足特定公理体系的、配备认知算子、知识算子和信念算子的抽象布尔代数,都可以表示为由具有认知对应、知识对应和信念对应的部分状态空间所生成的事件代数。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2023年8月13日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员