Vi presenterar en ny bortförande, probabilistisk teori om erkännande av planer. Denna modell skiljer sig från tidigare teorier i att vara centrerad kring en modell av planen utförande: de flesta tidigare metoder har baserats på planer som formella objekt eller på regler som beskriver erkännandeprocessen. Vi visar att vår nya modell redogör för fenomen som utelämnats från de flesta tidigare teorierna om erkännande av planer: inte ens den kumulativa effekten av en följd av observationer av delvis ordnade, interleaded planer och kontextens inverkan på planens användning. Modellen stöder också slutsatser om utvecklingen av planens genomförande in situations där en annan agent ingriper i planens utförande. Denna anläggning ger stöd för att använda planigenkänning för att bygga system som intelligent kommer att hjälpa en användare. I detta dokument presenterar vi en ny teori om erkännande av planer. Vår teori, som är bortförande och probabilistisk, skiljer sig från tidigare teorier i behandlingen av planutförande som primär. Detta nya perspektiv klargör ett antal svåra frågor i samband med erkännande av planer, vilket gör det möjligt att finna lösningar på en bredare klass av problem med erkännande av planer och gör det möjligt för arbetet med erkännande av planer att gå vidare på en fastare teoretisk grund. I 1986, Kautz och Allen (K&A) publicerade en artikel, "Generalized Plan Recognition", (Kautz & Allen 1986) som har inramat diskussionen om planen erkännande ända sedan dess. K&A definierade problemet med erkännande av planer som problemet med att identifiera en minimal uppsättning åtgärder på toppnivå som är tillräckliga för att förklara de observerade åtgärderna. Planer representerades i ett plandiagram, med åtgärder på toppnivå som rotnoder och andra åtgärder som noder beroende på åtgärder på toppnivå. För en första approximation var problemet med plan igenkännlig då ett problem med graftäckning. K&A formaliserade denna syn på planens erkännande i termer av McCarthys omskärelse. Till skillnad från K&A:s, är vår abductiva, prob bilistiska teori centrerad kring planens utförande, istället för runt plangrafer som formella objekt. Vår nya ram klarierar ett antal frågor som fördunklades av förutfattade meningar. I synnerhet hanterar vår strategi delvis ordnade planer; multipla, interleaved planer; effekten av sammanhang på planen val och kan kor rekt behandla ett system som både erkänner åtgärder av andra agenter, och agerar på egen hand. Liksom K&A erbjuder vi bara en formell modell för problemet med erkännande av planer. Vi låtsas inte ge en lösning på vare sig algoritmiska eller implementa tionsproblem, bara en förståelse på "knowl edge nivå". Vi har kodat vår planigenkänningsmodell på ett språk som har en beräkningsmässig interpretation, och vi har en proof-of-concept tolk som har använts för att testa alla exempel som ges i detta dokument. Vi hävdar dock inte att denna tolk är en effektiv lösning på problemet med erkännande av planer. Det finns många sätt som vår modell skulle kunna genomföras på. Vi nämner flera möjligheter i detta dokument. För den delen anser vi inte att det finns en enda bästa algoritm, lämplig för alla plan känner igen niitionsdomäner. Vårt arbete med erkännande av planer motiveras av en in terest i procedurbaserad krishantering, särskilt inom industriell kontroll. Vi arbetar med system som kommer att hjälpa mänskliga agenter att genomföra krishanteringsförfaranden. Som ett resultat, vår modell av plan exe cution är hierarkisk och proceduriell, som skiljer sig från modeller där det bara finns primitiva handlingar, eller modeller som antar agenter är deliberativa (t.ex., spel-teoretiska modeller). Denna ansökan kräver oss att redogöra för fenomen som utelämnats från de flesta tidigare plan erkännande teorier: särskilt den kumulativa effekt av en sekvens av observationer av delvis beordrade,
Goldman m.fl. REF utvidgar detta arbete till en probabilistisk modell som kan hantera delvis beställda och interleaved planer.
A New Model of Plan Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}