A Computationally Grounded Framework for Cognitive Attitudes (extended version)

要約

認識論的タイプと動機付けタイプの両方のエージェントの認知的態度について推論するための新しい言語を導入します。
私たちは、信念ベースを使用した計算に基づいた意味論によってそれを解釈します。
私たちの言語には、暗黙の信念、完全な引力、完全な反発、現実的な引力、および現実的な反発の 5 種類の様相演算子が含まれています。
公理化を行い、演算子が相互に表現できないこと、およびそれらを組み合わせて、両価性、無関心、やる気、意欲の低下、好みなどのさまざまな心理的概念を表現できることを示します。
私たちは、信念変更操作の影響についての推論をサポートする言語の動的な拡張を提示します。
最後に、言語のモデル チェックの簡潔な定式化と、TQBF への還元に依存する PSPACE モデル チェック アルゴリズムを提供します。
具体的な例で、実装されたアルゴリズムの計算時間に関する実験結果をいくつか示します。

要約(オリジナル)

We introduce a novel language for reasoning about agents’ cognitive attitudes of both epistemic and motivational type. We interpret it by means of a computationally grounded semantics using belief bases. Our language includes five types of modal operators for implicit belief, complete attraction, complete repulsion, realistic attraction and realistic repulsion. We give an axiomatization and show that our operators are not mutually expressible and that they can be combined to represent a large variety of psychological concepts including ambivalence, indifference, being motivated, being demotivated and preference. We present a dynamic extension of the language that supports reasoning about the effects of belief change operations. Finally, we provide a succinct formulation of model checking for our languages and a PSPACE model checking algorithm relying on a reduction into TQBF. We present some experimental results for the implemented algorithm on computation time in a concrete example.

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