Computational Grounding of Responsibility Attribution and Anticipation in LTLf

要約

責任は、機械倫理および自律システムの分野における重要な概念の 1 つです。
これは、行動や戦略に関する反事実的な推論を含む多面的な概念です。
この論文では、LTLf に基づいた戦略的設定における責任のさまざまなバリエーションを研究します。
我々は、勝利戦略、ドミナント戦略、ベストエフォート戦略の合成を含む、リアクティブ合成における概念との関連性を示します。
この接続により、複雑性の特徴付けや、責任の帰属と予測のための健全で完全かつ最適なアルゴリズムなど、責任を計算的に基礎付けるための構成要素が提供されます。

要約(オリジナル)

Responsibility is one of the key notions in machine ethics and in the area of autonomous systems. It is a multi-faceted notion involving counterfactual reasoning about actions and strategies. In this paper, we study different variants of responsibility in a strategic setting based on LTLf. We show a connection with notions in reactive synthesis, including synthesis of winning, dominant, and best-effort strategies. This connection provides the building blocks for a computational grounding of responsibility including complexity characterizations and sound, complete, and optimal algorithms for attributing and anticipating responsibility.

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