[論文レビュー] An Action Language for Multi-Agent Domains: Foundations

Chitta Baral, Gregory Gelfond+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2015

Logic, Reasoning, and Knowledge参考文献 57被引用数 14

ひとこと要約

この論文は、世界を変える作用、センシング、通信、作用の動的観測可能性をモデル化できる、マルチエージェント領域向けの高水準作用言語 m𝒜* を導入する。Kripke構造に基づく意味論と遷移関数を用いて、状態の変化と知識の進化をモデル化し、マルチエージェントシステムにおける知識的計画と信念のダイナミクスについての形式的推論を可能にする。

ABSTRACT

In multi-agent domains (MADs), an agent's action may not just change the world and the agent's knowledge and beliefs about the world, but also may change other agents' knowledge and beliefs about the world and their knowledge and beliefs about other agents' knowledge and beliefs about the world. The goals of an agent in a multi-agent world may involve manipulating the knowledge and beliefs of other agents' and again, not just their knowledge/belief about the world, but also their knowledge about other agents' knowledge about the world. Our goal is to present an action language (mA+) that has the necessary features to address the above aspects in representing and RAC in MADs. mA+ allows the representation of and reasoning about different types of actions that an agent can perform in a domain where many other agents might be present -- such as world-altering actions, sensing actions, and announcement/communication actions. It also allows the specification of agents' dynamic awareness of action occurrences which has future implications on what agents' know about the world and other agents' knowledge about the world. mA+ considers three different types of awareness: full-, partial- awareness, and complete oblivion of an action occurrence and its effects. This keeps the language simple, yet powerful enough to address a large variety of knowledge manipulation scenarios in MADs. The semantics of mA+ relies on the notion of state, which is described by a pointed Kripke model and is used to encode the agent's knowledge and the real state of the world. It is defined by a transition function that maps pairs of actions and states into sets of states. We illustrate properties of the action theories, including properties that guarantee finiteness of the set of initial states and their practical implementability. Finally, we relate mA+ to other related formalisms that contribute to RAC in MADs.

研究の動機と目的

• マルチエージェント環境における作用と知識のダイナミクスを表現できる形式的作用言語の開発を目的とする。
• 単エージェント作用言語の限界を克服し、作用が世界状態に加え、エージェント同士の知識や信念にも影響を与える様子をモデル化することを目的とする。
• エージェントが他のエージェントの知識についての知識を含む目標を指定できるようにすることで、知識的計画を支援することを目的とする。
• ポイント付きKripkeモデルとS5論理に基づく意味論を提供し、動的マルチエージェント環境における知識と信念の推論を可能にすることを目的とする。
• 既存の単エージェント作用言語（例：𝒜_K）をマルチエージェント文脈に一般化しつつ、表現力と論理的整合性を保持することを目的とする。

提案手法

• m𝒜* を高水準作用言語として定義し、世界を変える作用、センシング作用、アナウンス作用の構文を提供する。
• 状態をポイント付きKripke構造としてモデル化し、現実の世界状態とエージェントの知識／信念を同時に表現する。
• 作用－状態のペアから後続状態の集合への遷移関数を用い、非決定性と知識の更新を捉える。
• 作用の発生がエージェントの意識と知識に与える影響をモデル化する基盤として、更新モデルを用いる。
• 知識の推論にS5帰納を実装し、有限初期状態集合を保証する明確な作用理論に焦点を当てる。
• 観測可能性記述を導入し、どのエージェントが作用およびその影響を認識するかを動的に制御することで、柔軟な可視性モデルを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 作用が世界状態に加え、エージェント同士の知識や信念にも影響を与えるようにモデル化できる作用言語は、どのように設計できるか？
• RQ2 マルチエージェントシステムにおける知識と意識の動的進化を形式的に表現するには、どのような意味論が必要か？
• RQ3 エージェントが他のエージェントの知識や信念を操作するような、知識的計画の目標をどのようにサポートできるか？
• RQ4 m𝒜* は、𝒜_K などの既存の単エージェント作用言語を、論理的整合性と計算の実行可能性を保ちつつ、どのようにマルチエージェント文脈に一般化するか？
• RQ5 GDL-III などの既存の形式的枠組みと比較して、m𝒜* の主な差異は何か、特に信念と知覚、観測可能性のモデル化において。

主な発見

• m𝒜* は、アナウンス作用と作用の動的観測可能性を組み込むことで、単エージェント作用言語をマルチエージェント領域に成功裏に一般化している。
• m𝒜* は、あるエージェントが別のエージェントが事実を知っていることを知っているといった、高階の知識を含む目標の指定を可能にすることで、知識的計画をサポートする。
• m𝒜* の明確な作用理論は、S5状態の有限初期集合を持つため、計画や診断に不可欠なS5帰納のアルゴリズム開発を可能にする。
• m𝒜* ではエージェントが世界についての誤った信念を持つことが可能であるのに対し、GDL-III は真実の知覚を仮定しているため、信念と知識のモデル化における主要な差異を示している。
• 1人のエージェントに制限し、マルチエージェント固有の機能を除いた場合、m𝒜* の意味論は単エージェント言語 𝒜_K と正式に同等である。
• m𝒜* は、作用が直接観測可能でない場合でも、エージェントが互いの作用を観測し、それに応じて知識を更新するような、複雑な知識的ダイナミクスをモデル化できる。