In this paper, we build upon notions from knowledge representation and reasoning (KR) to expand a preliminary logic-based framework that characterizes the model reconciliation problem for explainable planning. We also provide a detailed exposition on the relationship between similar KR techniques, such as abductive explanations and belief change, and their applicability to explainable planning.


翻译:在本文中,我们以知识表达和推理(KR)的概念为基础,扩大一个初步逻辑框架,将模型调和问题作为可解释规划的特征。 我们还详细介绍了类似KR技术之间的关系,如绑架性解释和信仰改变,以及这些技术对可解释规划的适用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

KR是首屈一指的知识表示和推理国际会议。与一般AI会议相比,KR会议系列为研究人员研究由推理算法操纵的知识的显式表示提供了更为私密的环境,这为从事人工智能,计算机科学和软件工程的大量工作提供了重要基础。会议强调了知识表示和推理的理论原理以及这些原理及其在工作系统中的实施方式之间的关系。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/kr/
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
132+阅读 · 2020年5月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月1日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
Arxiv
6+阅读 · 2020年2月15日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
VIP会员
最新内容
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关VIP内容
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
132+阅读 · 2020年5月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月1日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员