在人工智能的研究領(lǐng)域中，行動(dòng)與變化推理（Reasoning about Action and Change）占據(jù)了一個(gè)不可或缺的地位。它涉及的是智能體如何在一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中做出決策，以及如何根據(jù)行動(dòng)的潛在后果來規(guī)劃未來的行為。6 月 28 日，一篇重溫《人工智能研究導(dǎo)覽》一書中關(guān)于行動(dòng)和變化的推理一章的公認(rèn)手稿的論文《Reasoning about Action and Change》深入探討了這一主題，提供了對(duì)智能系統(tǒng)如何處理復(fù)雜決策過程的全面解讀，引起業(yè)內(nèi)關(guān)注。

論文的研究背景建立在對(duì)智能體行動(dòng)推理能力的深刻理解之上，這一能力是使機(jī)器能夠自主、有效地在現(xiàn)實(shí)世界中操作的關(guān)鍵。隨著技術(shù)的進(jìn)步，從簡單的自動(dòng)化任務(wù)到復(fù)雜的策略規(guī)劃，行動(dòng)與變化推理的重要性日益凸顯。它不僅關(guān)系到機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)化系統(tǒng)的發(fā)展，也對(duì)自動(dòng)駕駛汽車、智能家居、甚至個(gè)人助理等領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

它的主要貢獻(xiàn)在于它對(duì)行動(dòng)推理領(lǐng)域的系統(tǒng)性梳理和分析。作者們不僅回顧了行動(dòng)推理的歷史發(fā)展，還詳細(xì)討論了行動(dòng)表示的挑戰(zhàn)、信念更新與修正的區(qū)別，以及行動(dòng)語言的演化。此外文章還探討了更新運(yùn)算符的設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)，以及這些理論如何應(yīng)用于實(shí)際的智能系統(tǒng)中。通過這些內(nèi)容，文章為讀者提供了一個(gè)關(guān)于行動(dòng)與變化推理的全面視角，幫助我們更好地理解智能系統(tǒng)的工作原理和發(fā)展趨勢。

作者團(tuán)隊(duì)由Florence Dupin de Saint-Cyr、Andreas Herzig、Jer?me Lang 和 Pierre Marquis組成，他們分別來自法國圖盧茲的IRIT-法國國家科學(xué)研究中心、巴黎第九大學(xué)以及朗斯的阿圖瓦大學(xué)。這個(gè)團(tuán)隊(duì)匯聚了邏輯推理、知識(shí)表示和自動(dòng)化決策等多個(gè)領(lǐng)域的專家，他們的研究工作對(duì)于推動(dòng)行動(dòng)推理理論的發(fā)展和應(yīng)用起到了重要的推動(dòng)作用。通過他們的努力，我們不僅能夠更好地理解智能系統(tǒng)如何處理復(fù)雜的行動(dòng)序列，還能夠洞察到人工智能未來可能的發(fā)展方向。（備注：因篇幅原因，本文省略大量計(jì)算公式，詳細(xì)了解請(qǐng)閱讀原文https://arxiv.org/pdf/2406.18930）

行動(dòng)與變化推理的基礎(chǔ)

1. 行動(dòng)推理的歷史與發(fā)展

行動(dòng)推理作為人工智能研究的一個(gè)重要分支，其歷史可以追溯到20世紀(jì)60年代。早期的行動(dòng)推理模型主要關(guān)注于如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和執(zhí)行簡單的指令序列。隨著時(shí)間的推進(jìn)，研究者們開始探索更復(fù)雜的問題，例如，如何使計(jì)算機(jī)能夠在不斷變化的環(huán)境中做出合理的決策。這涉及到對(duì)行動(dòng)可能帶來的后果進(jìn)行預(yù)測，以及如何在不確定性中做出最優(yōu)決策。

在人工智能中行動(dòng)推理的地位逐漸上升，它不僅是指導(dǎo)機(jī)器執(zhí)行具體任務(wù)的基礎(chǔ)，也是使機(jī)器能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主作出決策的關(guān)鍵。隨著技術(shù)的發(fā)展，行動(dòng)推理已經(jīng)從簡單的規(guī)則系統(tǒng)發(fā)展到現(xiàn)代的動(dòng)態(tài)邏輯和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)模型，這些模型能夠更好地處理行動(dòng)的不確定性和復(fù)雜性。

2. 基本概念與定義

行動(dòng)推理涉及到多個(gè)基本概念，包括行動(dòng)、狀態(tài)和事件。行動(dòng)（Action）是指智能體執(zhí)行的任何操作，它可以改變環(huán)境的狀態(tài)或智能體的內(nèi)部狀態(tài)。狀態(tài)（State）是指在特定時(shí)間點(diǎn)上，環(huán)境或智能體的所有相關(guān)屬性的集合。事件（Event）則是指任何可能引起狀態(tài)變化的外部或內(nèi)部發(fā)生的事情。

行動(dòng)推理中的關(guān)鍵問題包括如何準(zhǔn)確地描述行動(dòng)和狀態(tài)，如何預(yù)測行動(dòng)的后果，以及如何在多個(gè)可能的行動(dòng)中選擇最佳行動(dòng)。這些挑戰(zhàn)要求研究者們不僅要深入理解邏輯推理和決策制定的原理，還要掌握概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)知識(shí)，以便在面對(duì)不確定性時(shí)做出合理的推理。

行動(dòng)表示的問題與解決方案

1. 框架問題（Frame Problem）

框架問題最初由John McCarthy和Patrick J. Hayes在1969年提出，它描述了在行動(dòng)推理中如何處理因行動(dòng)而未改變的事實(shí)。這個(gè)問題的核心在于，當(dāng)一個(gè)行動(dòng)發(fā)生時(shí)，我們需要一種方法來確定哪些事實(shí)保持不變，哪些事實(shí)會(huì)發(fā)生變化?？蚣軉栴}對(duì)人工智能的影響深遠(yuǎn)，因?yàn)樗苯雨P(guān)系到智能系統(tǒng)的效率和實(shí)用性。如果不能正確處理框架問題，智能系統(tǒng)可能會(huì)做出錯(cuò)誤的推理，導(dǎo)致不符合預(yù)期的行為。

為了解決框架問題，研究者們提出了多種策略。其中包括：

• 最小化變化原則：這種方法假設(shè)除非明確指定，否則世界狀態(tài)保持不變。
• 因果法則：通過定義行動(dòng)的直接和間接效果來推理狀態(tài)的變化。
• 后繼狀態(tài)公理（SSA）：這是一種更為形式化的方法，它通過邏輯公式來描述行動(dòng)對(duì)狀態(tài)的影響。

2. 行動(dòng)語言的演化

行動(dòng)語言是用于描述和推理行動(dòng)及其效果的形式化工具。最初的行動(dòng)語言STRIPS為早期的規(guī)劃系統(tǒng)提供了基礎(chǔ)，但它的表達(dá)能力受限，無法處理?xiàng)l件效果、并發(fā)行動(dòng)和非確定性效果。

隨著時(shí)間的推移，行動(dòng)語言逐漸演化，以滿足更高級(jí)的需求。例如，ADL（Action Description Language）擴(kuò)展了STRIPS，允許條件效果和對(duì)象的存在。進(jìn)一步地，PDDL（Planning Domain Definition Language）整合了ADL的特點(diǎn)，并添加了對(duì)時(shí)間和資源的支持，使其成為國際規(guī)劃競賽的標(biāo)準(zhǔn)語言。

3. 行動(dòng)與變化的形式化表示

情境演算（Situation Calculus）：情境演算是一種基于一階邏輯的行動(dòng)推理框架，它使用情境來表示行動(dòng)前后的世界狀態(tài)。情境演算能夠描述行動(dòng)如何從一個(gè)情境轉(zhuǎn)移到另一個(gè)情境，并處理行動(dòng)的預(yù)期和非預(yù)期效果。

動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Dynamic Bayesian Networks）：動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率圖模型，它通過在時(shí)間序列上擴(kuò)展傳統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來處理不確定性和變化。這種方法允許智能系統(tǒng)在考慮行動(dòng)可能帶來的所有潛在變化的同時(shí)，還能處理不確定性和隨機(jī)性。

圖1：動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的DAG

這些模型和框架為理解和實(shí)現(xiàn)行動(dòng)推理提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，使得研究者能夠更深入地探索智能體如何在不斷變化的環(huán)境中做出合理的行動(dòng)選擇。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些基本模型也在不斷地被擴(kuò)展和完善，以適應(yīng)日益復(fù)雜的應(yīng)用場景。

信念更新與修正

1. 信念更新與修正的區(qū)別

在人工智能系統(tǒng)的知識(shí)管理中，信念更新和信念修正是兩種關(guān)鍵的概念。信念更新通常指的是當(dāng)外部世界發(fā)生變化時(shí)，系統(tǒng)需要將這些變化反映到其信念庫中。例如，一個(gè)監(jiān)控?cái)z像頭檢測到房間內(nèi)有人進(jìn)入，系統(tǒng)需要更新其信念狀態(tài)以反映這一新的觀察結(jié)果。相反，信念修正則發(fā)生在接收到新信息時(shí)，這些信息可能與現(xiàn)有信念不一致，需要對(duì)信念庫進(jìn)行修改以保持一致性。例如，如果一個(gè)天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)原本預(yù)測今天會(huì)下雨，但最新的氣象數(shù)據(jù)顯示天氣晴朗，系統(tǒng)需要修正其信念以反映這一新的信息。

在實(shí)際應(yīng)用中，更新和修正的重要性體現(xiàn)在它們幫助系統(tǒng)維護(hù)知識(shí)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，從而做出更合理的決策。在動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中，能夠快速準(zhǔn)確地更新和修正信念對(duì)于保證系統(tǒng)的可靠性和有效性至關(guān)重要。

2. 更新運(yùn)算符的設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)

更新運(yùn)算符是實(shí)現(xiàn)信念更新的邏輯工具，它們根據(jù)特定的規(guī)則將新的狀態(tài)信息整合到信念庫中。設(shè)計(jì)良好的更新運(yùn)算符應(yīng)遵循一系列理性公理，這些公理由Katsuno和Mendelzon提出，用于評(píng)估更新運(yùn)算符的合理性。其中，最小化變化原則是一種常見的設(shè)計(jì)方法，它假設(shè)在沒有明確證據(jù)表明變化的情況下，信念應(yīng)該保持不變。然而這種方法可能不適用于所有情況，特別是當(dāng)面對(duì)復(fù)雜的或非確定性的變化時(shí)。

另一種方法是基于依賴關(guān)系的更新，它考慮了信念之間的依賴性。在這種方法中，更新過程首先識(shí)別與變化相關(guān)的信念，然后只修改這些信念，而保持其他不相關(guān)的信念不變。這種方法更加靈活，能夠更好地處理復(fù)雜的更新情況。

3. 更新與行動(dòng)語言的關(guān)系

更新運(yùn)算符與行動(dòng)語言緊密相關(guān)。行動(dòng)語言是用于描述和推理行動(dòng)及其效果的形式化工具，而更新運(yùn)算符則提供了一種機(jī)制來實(shí)現(xiàn)這些行動(dòng)導(dǎo)致的信念變化。在行動(dòng)語言中應(yīng)用更新可以幫助系統(tǒng)理解行動(dòng)的后果，并據(jù)此調(diào)整其信念狀態(tài)。

更新與行動(dòng)語言的比較揭示了它們之間的一些關(guān)鍵差異。行動(dòng)語言通常更注重于行動(dòng)的描述和效果的推理，而更新運(yùn)算符則更關(guān)注于如何將行動(dòng)的結(jié)果整合到現(xiàn)有的信念系統(tǒng)中。盡管它們的焦點(diǎn)不同，但在實(shí)際應(yīng)用中，更新運(yùn)算符和行動(dòng)語言往往需要協(xié)同工作，以確保智能系統(tǒng)能夠有效地響應(yīng)環(huán)境變化和新信息。

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可以預(yù)見更新運(yùn)算符和行動(dòng)語言將變得更加強(qiáng)大和精細(xì)，能夠處理更加復(fù)雜的行動(dòng)和變化，為智能系統(tǒng)提供更強(qiáng)大的決策支持。這將是人工智能研究中一個(gè)持續(xù)發(fā)展的領(lǐng)域，為未來的智能應(yīng)用打開新的可能性。

更新的一般化與命題邏輯片段

1. 廣義更新（Generalized Update）

廣義更新是信念更新領(lǐng)域的一個(gè)進(jìn)階概念，它不僅包括了傳統(tǒng)意義上的信念更新，還涵蓋了信念修正和事件推理。廣義更新的定義是在現(xiàn)有信念基礎(chǔ)上整合新的信息，這些信息可能是關(guān)于外部世界狀態(tài)的變化，也可能是關(guān)于內(nèi)部知識(shí)狀態(tài)的修正。

在應(yīng)用場景中，廣義更新尤其適用于那些需要同時(shí)處理多種類型信息的情境。例如，在一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中，智能體可能需要根據(jù)新的觀察結(jié)果來更新其對(duì)環(huán)境的理解，同時(shí)還需要修正由于先前錯(cuò)誤信息而產(chǎn)生的誤解。

廣義更新與事件推理的關(guān)系體現(xiàn)在它能夠幫助智能體推斷出導(dǎo)致觀察結(jié)果的可能事件。例如，如果一個(gè)智能家居系統(tǒng)觀察到窗戶被打開，它可能需要推斷出是風(fēng)大導(dǎo)致的，還是有人故意打開的。這種推理過程涉及到對(duì)事件可能性的評(píng)估和選擇最合理的解釋。

2. 命題邏輯片段的信念變化

命題邏輯片段是指命題邏輯中的一個(gè)子集，它具有特定的結(jié)構(gòu)特征，使得在該片段內(nèi)的信念更新和修正可以更高效地進(jìn)行。例如，Horn邏輯片段只包含最多一個(gè)正文字的子句，這使得在該片段內(nèi)的邏輯推理可以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)完成。

在命題邏輯片段內(nèi)進(jìn)行信念更新時(shí)，研究者們面臨的挑戰(zhàn)是如何保持更新后的信念基礎(chǔ)仍然屬于同一邏輯片段。這是因?yàn)槟承└逻\(yùn)算符可能會(huì)引入不屬于原始邏輯片段的結(jié)構(gòu)，從而增加了推理的復(fù)雜性。

為了解決這個(gè)問題，研究者們提出了更新運(yùn)算符的精煉方法。這些方法旨在確保即使在進(jìn)行更新操作后，信念基礎(chǔ)仍然保持在原有的邏輯片段內(nèi)。這通常涉及到對(duì)更新運(yùn)算符進(jìn)行約束，以避免引入超出原始片段范圍的結(jié)構(gòu)。

通過這樣的精煉，命題邏輯片段內(nèi)的信念更新和修正可以在保持計(jì)算效率的同時(shí)，確保邏輯的一致性和可靠性。這對(duì)于設(shè)計(jì)高效的知識(shí)表示和推理系統(tǒng)具有重要意義，特別是在資源受限或?qū)崟r(shí)性要求高的應(yīng)用場景中。更新的一般化和命題邏輯片段的信念變化為我們提供了一種在復(fù)雜環(huán)境中有效管理和更新知識(shí)的方法。

行動(dòng)推理的實(shí)際應(yīng)用

行動(dòng)推理作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，其實(shí)際應(yīng)用遍布于多個(gè)領(lǐng)域，從自動(dòng)化家居到智能交通系統(tǒng)，再到復(fù)雜的工業(yè)自動(dòng)化。例如，在智能家居領(lǐng)域，行動(dòng)推理使得家居系統(tǒng)能夠根據(jù)居住者的行為模式和偏好自動(dòng)調(diào)整環(huán)境設(shè)置，如溫度、照明和安全系統(tǒng)。在智能交通系統(tǒng)中，行動(dòng)推理被用來優(yōu)化交通流量，預(yù)測和減少擁堵，提高道路安全性。在工業(yè)自動(dòng)化中，行動(dòng)推理則關(guān)鍵于機(jī)器人的路徑規(guī)劃和任務(wù)分配，確保生產(chǎn)效率和安全。

盡管行動(dòng)推理在實(shí)際應(yīng)用中取得了顯著成就，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。其中之一是如何處理復(fù)雜環(huán)境中的不確定性和多變性。智能系統(tǒng)必須能夠在不完全信息的情況下做出快速而準(zhǔn)確的決策。此外隨著技術(shù)的發(fā)展，行動(dòng)推理系統(tǒng)需要不斷適應(yīng)新的數(shù)據(jù)類型和更高的計(jì)算能力要求。

未來的發(fā)展機(jī)遇在于利用最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)，來提升行動(dòng)推理的性能。通過這些技術(shù)，智能系統(tǒng)可以更好地理解復(fù)雜的環(huán)境信號(hào)，并做出更加精細(xì)化的行動(dòng)選擇。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，行動(dòng)推理有望在更廣泛的設(shè)備和平臺(tái)上得到應(yīng)用，為用戶提供更加智能和個(gè)性化的服務(wù)。

結(jié)語

《Reasoning about Action and Change》這篇論文全面地探討了智能系統(tǒng)如何模擬和預(yù)測行動(dòng)的后果，以及如何在不斷變化的環(huán)境中做出決策。文章的核心內(nèi)容涵蓋了行動(dòng)推理的基本理論、行動(dòng)表示的挑戰(zhàn)、信念更新與修正的區(qū)別，以及行動(dòng)語言的發(fā)展和更新運(yùn)算符的擴(kuò)展。這些內(nèi)容不僅為我們提供了對(duì)智能系統(tǒng)行動(dòng)決策過程的深刻理解，也為未來的研究和應(yīng)用指明了方向。

我們可以看到行動(dòng)推理是一個(gè)多層次、多維度的問題，它涉及邏輯推理、知識(shí)表示、概率論和決策理論等多個(gè)領(lǐng)域。通過情境演算、動(dòng)態(tài)邏輯和動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等模型，展示了如何形式化地描述行動(dòng)和狀態(tài)變化，以及如何處理行動(dòng)的不確定性和復(fù)雜性。

展望未來，行動(dòng)與變化推理的研究將繼續(xù)深入，特別是在處理更復(fù)雜情境和更高級(jí)別的認(rèn)知任務(wù)方面。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，我們預(yù)計(jì)將出現(xiàn)更加智能和適應(yīng)性強(qiáng)的行動(dòng)推理系統(tǒng)。這些系統(tǒng)將能夠更好地理解環(huán)境中的微妙變化，并做出更加精確和合理的決策。

此外隨著物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化技術(shù)的普及，行動(dòng)推理將在智能家居、自動(dòng)駕駛汽車、智能制造等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。這些技術(shù)的結(jié)合將推動(dòng)智能系統(tǒng)的發(fā)展，使其更加集成化和協(xié)同化，為人類生活帶來更多便利。

最后，跨學(xué)科的研究將是行動(dòng)與變化推理領(lǐng)域的一個(gè)重要趨勢。通過結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)和哲學(xué)等領(lǐng)域的研究成果，我們將能夠更全面地理解智能行為，并為設(shè)計(jì)更高級(jí)的智能系統(tǒng)提供理論和實(shí)踐上的支持。隨著研究的不斷深入，行動(dòng)與變化推理無疑將在未來的人工智能發(fā)展中扮演更加重要的角色。（END）

參考資料：https://arxiv.org/pdf/2406.18930

本文轉(zhuǎn)載自??大噬元獸??，作者： FlerkenS ????