[논문 리뷰] An Action Language for Multi-Agent Domains: Foundations

Chitta Baral, Gregory Gelfond외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 06.

Logic, Reasoning, and Knowledge참고 문헌 57인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 세계를 변화시키는 행동, 감지, 의사소통, 행동의 동적 관측 가능성을 모델링할 수 있도록 단일 에이전트 행동 언어를 확장한 고수준 행동 언어 m𝒜*를 소개한다. Kripke 구조 기반의 의미론과 전이 함수를 사용하여 상태 변화와 지식의 진화를 모델링함으로써, 다중 에이전트 시스템에서 지식 기반 계획과 믿음의 동적 변화에 대한 형식적 추론을 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 다중 에이전트 환경에서 행동과 지식의 진동을 표현할 수 있는 형식적 행동 언어를 개발하는 것.
• 행동가가 세계뿐 아니라 서로에 대한 지식과 믿음에 영향을 미치는 방식을 모델링하는 데 있어 단일 에이전트 행동 언어의 한계를 해결하는 것.
• 다른 에이전트의 지식에 대한 지식을 포함하는 목표를 특정할 수 있도록 해, 지식 기반 계획을 지원하는 것.
• 지식과 믿음을 다이나믹한 다중 에이전트 환경에서 추론하기 위해 지-pointed Kripke 모델과 S5 논리에 기반한 의미론을 제공하는 것.
• 기존의 단일 에이전트 행동 언어(예: 𝒜_K)를 다중 에이전트 맥락으로 일반화하면서도 표현력과 논리적 일관성을 유지하는 것.

제안 방법

• 세계를 변화시키는 행동, 감지 행동, 발표 행동을 위한 문법을 포함한 고수준 행동 언어 m𝒜*를 정의한다.
• 실제 세계 상태와 에이전트의 지식/믿음 모두를 표현하기 위해 지점이 있는 Kripke 구조로 상태를 모델링한다.
• 행동-상태 쌍을 다음 상태 집합으로 매핑하는 전이 함수를 사용하여 비결정성과 지식 갱신을 포괄한다.
• 행동 발생이 에이전트의 인지와 지식에 미치는 영향을 모델링하기 위해 업데이트 모델을 기반으로 한다.
• 지식 추론을 위한 S5 함의를 구현하며, 유한한 초기 상태 집합을 보장하는 확실한 행동 이론에 중점을 둔다.
• 관측 가능성 문장을 도입하여 어떤 에이전트가 행동과 그 영향을 인지할지를 동적으로 제어함으로써, 다양한 가시성 모델을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 세계 상태뿐 아니라 에이전트 상호 간의 지식과 믿음에 영향을 미치는 행동을 모델링할 수 있도록 행동 언어를 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 다중 에이전트 시스템에서 지식과 인지의 동적 진화를 형식적으로 표현하기 위해 어떤 의미론이 필요한가?
• RQ3 언제까지나 다른 에이전트의 지식이나 그들에 대한 믿음에 영향을 미치는 목표를 설정할 수 있도록 언어가 어떻게 지원할 수 있는가?
• RQ4 m𝒜*는 단일 에이전트 행동 언어(예: 𝒜_K)를 어떻게 일반화하면서도 논리적 일관성과 계산의 실현 가능성을 유지하는가?
• RQ5 GDL-III와 같은 기존 형식 체계와 비교했을 때, 믿음과 인지, 관측 가능성 모델링에서 m𝒜*의 핵심 차이점은 무엇인가?

주요 결과

• m𝒜*는 발표 행동과 행동의 동적 관측 가능성을 통합함으로써 단일 에이전트 행동 언어를 다중 에이전트 영역으로 성공적으로 일반화한다.
• m𝒜*는 높은 수준의 지식(예: 한 에이전트가 다른 에이전트가 사실을 안다는 것을 안다는 것)을 포함하는 목표를 특정할 수 있도록 해, 지식 기반 계획을 지원한다.
• m𝒜*의 확실한 행동 이론은 유한한 S5-상태 집합을 가지며, 계획과 진단에 핵심적인 S5 함의를 위한 알고리즘 개발을 가능하게 한다.
• GDL-III가 진술된 인지가 진실이라고 가정하는 것과는 달리, m𝒜*는 에이전트가 세계에 대해 잘못된 믿음을 가질 수 있도록 허용함으로써 믿음과 지식을 모델링하는 데 있어 핵심적인 차이점을 드러낸다.
• 일반화된 단일 에이전트 언어 𝒜_K와 비교했을 때, m𝒜*의 의미론은 한 명의 에이전트에 국한되고 다중 에이전트 전용 기능이 없는 경우에 대해 형식적으로 동일하다.
• m𝒜*는 행동이 직접적으로 관측 가능하지 않더라도, 에이전트가 서로의 행동을 관측하고 지식을 갱신하는 복잡한 지식 기반 동적 변화를 모델링할 수 있다.