[논문 리뷰] E-RES: A System for Reasoning about Actions, Events and Observations

Antonis Kakas, Rob Miller외 1명|ArXiv.org|2000. 03. 08.

Logic, Reasoning, and Knowledge참고 문헌 6인용 수 11

한 줄 요약

E-RES는 SICStus Prolog에서 구현된 논리 기반 시스템으로, 언어 ℰ를 사용하여 행동, 사건, 관찰에 대한 비단조화적 추론을 가능하게 한다. 이 시스템은 언어 ℰ의 모델 이론적 의미론을 논증 프레임워크로 재구성하여 비신뢰적 및 신뢰적 결과를 계산하며, 시간에 따라 정방향 및 역방향 추론을 지원한다. 이는 램프리케이션 문장들을 통한 간접 효과까지 포함한다.

ABSTRACT

E-RES is a system that implements the Language E, a logic for reasoning about narratives of action occurrences and observations. E's semantics is model-theoretic, but this implementation is based on a sound and complete reformulation of E in terms of argumentation, and uses general computational techniques of argumentation frameworks. The system derives sceptical non-monotonic consequences of a given reformulated theory which exactly correspond to consequences entailed by E's model-theory. The computation relies on a complimentary ability of the system to derive credulous non-monotonic consequences together with a set of supporting assumptions which is sufficient for the (credulous) conclusion to hold. E-RES allows theories to contain general action laws, statements about action occurrences, observations and statements of ramifications (or universal laws). It is able to derive consequences both forward and backward in time. This paper gives a short overview of the theoretical basis of E-RES and illustrates its use on a variety of examples. Currently, E-RES is being extended so that the system can be used for planning.

연구 동기 및 목표

• 행동, 관찰 및 그들의 간접 효과를 포함한 동적 내러티브에 대한 계산 시스템을 제공하는 것.
• 비단조화적 논리 프레임워크를 사용하여 행동 이론에서 프레임 문제와 정보 부족 문제를 해결하는 것.
• 논증 기법을 활용하여 언어 ℰ의 타당하고 완전한 재구성된 버전을 구현하여 효율적인 추론을 지원하는 것.
• 시간에 따라 정방향 및 역방향 추론을 모두 지원하며, 결과에서 원인으로의 추론도 가능하게 하는 것.
• 초기 상태가 부분적으로 알려지지 않은 상황에서도 계획 수립을 가능하게 하기 위해 시스템을 확장하는 것.

제안 방법

• 언어 ℰ의 모델 이론적 의미론을 논증 프레임워크로 재구성하여 계산 가능한 추론을 가능하게 한다.
• 최소한의 가정 집합에 의해 지지되는 결론을 도출하기 위해 신뢰적 및 비신뢰적 추론을 사용한다.
• 영역 기술을 네 가지 문장 유형으로 표현한다: t-문장(관찰), h-문장(행동 발생), c-문장(행동 법칙), r-문장(람프리케이션).
• 가장 작은 고정점 구성법을 적용하여 r-문장 체인으로부터 간접 효과를 계산한다.
• 행동과 람프리케이션 체인으로부터 시작 및 종료 지점을 추적하여 시간 지점에서 플루언트의 진리값을 계산한다.
• SICStus Prolog 기반으로 구현된 프로그램(300줄)을 사용하여 자연수 시간 지점에 대한 시간적 추론을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 논리 기반 시스템이 형식적 의미론을 기반으로 정보가 불완전한 행동 내러티브로부터 비단조화적 결과를 계산할 수 있는가?
• RQ2 논증 프레임워크를 사용하여 모델 이론적 행동 논리의 타당하고 완전한 재구성 버전을 구현할 수 있는가?
• RQ3 시스템은 관찰과 행동 결과로부터 시간에 따라 정방향 및 역방향 추론을 어떻게 지원하는가?
• RQ4 정보가 불완전하거나 상충하는 상황에서 간접 효과(람프리케이션)는 어떻게 계산하고 강제로 적용하는가?
• RQ5 시스템은 초기 지식이 불완전한 상황에서도 계획 수립을 지원하도록 확장될 수 있는가?

주요 결과

• E-RES는 언어 ℰ의 원래 모델 이론적 의미론의 함의와 정확히 일치하는 비신뢰적 결과를 정확히 계산한다.
• 혈액형에 대한 불확실성에도 불구하고, 시간 6에서의 관찰로부터 시간 4 이후로 Danger가 성립하고 시간 3 이후로 Allergic가 성립한다는 것을 유추할 수 있다.
• 예제 1에서 E-RES는 초기 조건이 알려지지 않은 상황에서도 보호 목표를 시간 4에 달성하는 유효한 행동 시퀀스(예: InjectA 및 InjectB)를 생성한다.
• 시스템은 다양한 시간 지점에서 holds 및 neg(holds)에 대한 성공적인 질의를 통해 정방향 및 역방향 추론을 모두 지원한다.
• E-RES는 람프리케이션 문장(r-문장)을 통해 간접 효과를 계산하고, 최소 고정점 체인의 의존성 구조를 계산함으로써 이를 구현한다.
• 시스템은 확장 가능하여 계획 수립을 지원함을 보여주었으며, 초기 상태가 부분적으로 알려지지 않은 상황에서도 목표를 달성하는 행동 시퀀스를 생성할 수 있다.