Automatiserad planering kräver handlingsmodeller som beskrivs med hjälp av språk som planeringsdomändefinitionsspråket (PDDL), men att bygga handlingsmodeller från grunden är en mycket svår och tidskrävande uppgift, även för experter. Detta beror på att det är svårt att formellt beskriva alla villkor och förändringar, som återspeglas i förutsättningarna och effekterna av handlingsmodeller. Tidigare har det funnits algoritmer som automatiskt kan lära sig enkla actionmodeller från planspår. Det finns dock många fall i den verkliga världen där vi behöver mer komplicerade uttryck baserade på universella och existentiella kvantifierare, samt logiska konsekvenser i handlingsmodeller för att exakt beskriva de underliggande mekanismerna i åtgärderna. Sådana komplexa handlingsmodeller kan inte läras med hjälp av många tidigare algoritmer. I den här artikeln presenterar vi en ny algoritm som heter LAMP (Lärande Action Modeller från Plan spår), att lära sig action modeller med kvantifiers och logiska konsekvenser från en uppsättning observerade plan spår med endast delvis observerad mellanliggande tillstånd information. LAMP algoritmen genererar kandidatformler som skickas till en Markov Logic Network (MLN) för att välja de mest sannolika undergrupper av kandidatformler. Den valda undergruppen av formler omvandlas sedan till inlärda handlingsmodeller, som sedan kan justeras av domänexperter för att komma fram till de slutliga modellerna. Vi utvärderar vår strategi inom fyra planeringsområden för att visa att LAMP är effektivt när det gäller att lära sig komplexa handlingsmodeller. Vi analyserar också den mänskliga ansträngning som sparas genom att använda LAMP för att hjälpa till att skapa actionmodeller genom en användarstudie. Slutligen tillämpar vi LAMP på en verklig applikationsdomän för programvarukravsteknik för att hjälpa ingenjörerna att skaffa programvarukrav och visa att LAMP verkligen kan hjälpa experter en hel del i real-world kunskaps-engineering applikationer.
LAMP REF är ett ramverk för att lära sig mer komplexa domänmodeller med kvantifiering och logiska konsekvenser.
Learning complex action models with quantifiers and logical implications
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}