基于逻辑的伦理规划

Jun, 2022

Logic-Based Ethical Planning

Umberto Grandi, Emiliano Lorini, Timothy Parker, Rachid Alami

TL;DR提出了一个在规划背景下进行伦理决策的框架，旨在应用于机器人。使用线性时间逻辑和词典偏好建模，提出了紧凑但高度表达的伦理规划语言，允许我们评估代理人的价值和欲望，引入了代理人的道德水平概念，并向多目标、多价值规划迈进。初步研究了规划任务的计算复杂性，并讨论了机器人的潜在应用。

Abstract

In this paper we propose a framework for ethical decision making in the context of planning, with intended application to robotics. We put

ethical decision making planning robotics temporal logic multivalue planning

发现论文，激发创造

逻辑编程用于机器人任务决策规划

这篇文章研究了逻辑编程在机器人任务规划中的应用，探讨了不同规划器的适用性，为机器人设计师选择最佳工具提供支持。

Jan, 2023

基于价值观的实践推理：模态逻辑 + 论证

本文提出了一个基于模态逻辑和论证的逻辑框架，用于解决自主代理人在执行任务时产生的冲突问题，并评估哪个计划应该被采纳。

Apr, 2022

迈向可验证的道德机器人行为

本文中，我们将一个常见的验证方法应用于我们的后果引擎，以增强自主系统的道德决策能力。

Apr, 2015

基于优先级偏好的概率化时态逻辑规划

本文利用标记的马尔可夫决策过程研究在有多个时间目标的用户偏好下的概率环境中的时间规划。提出了一种新的优先定性选择线性时间逻辑的规范语言，通过对有限的轨迹进行优先排序的连接和有序分离，使得可以简洁地指定每个时间任务的相应优先级。利用该计算模型，提出了一种计算最优策略的问题，该策略以最小化用户偏好的期望不满意度分数为目标。在几个案例研究中，我们演示了该逻辑和算法的有效性和适用性，并对每个案例进行了详细分析。

Apr, 2023

层次时序逻辑规约下的机器人规划

通过引入分层结构的时态逻辑规范，将传统的机器人规划方法分解为多层组合规范，以提高语法简洁性、可解释性和规划效率，同时开发了一种基于分解的方法来处理具有分层时态逻辑结构的任务，实验结果表明分层形式具有更强的表达潜力，并且所提出的方法具有很好的效果，适用于机器人导航与操纵。

Aug, 2023

明确规划有助于语言模型在逻辑推理中的表现

在本文中，我们提出了一个使用语言模型进行多步逻辑推理的新型系统，该系统将显式计划纳入其推理过程中，从而通过向前看到它们的未来效果，能够在每一步上做出更明智的推理决策。在我们的实验中，我们的完整系统明显优于其他竞争系统，在多项选择题回答任务中，我们的系统表现与 GPT-3-davinci 相当，尽管只有约 15B 的参数。我们进行了几项削减研究，以证明显式计划在系统性能中起着重要作用。

Mar, 2023

当 Prolog 遇到生成模型：机器人应用中管理知识和规划的新方法

本文提出了一个基于 Prolog 语言的面向机器人的知识管理系统，该系统具有以下特点：1. 使用大型语言模型的半自动化过程从自然语言文本中高效填充知识库；2. 通过一系列转换实现多机器人系统的时间并行计划的无缝生成；3. 将计划自动翻译成可执行的形式化（行为树）。该框架由一套开源工具支持，并应用在一个实际应用上。

Sep, 2023

基于行动语言的伦理决策情景中实际因果关系

本论文提出了适用于行动语言的实际因果关系定义，以联系自动化规划和因果关系，并显示了因果关系在伦理推理模拟中的重要性，从而使领域得以处理先前无法解决的情况。

May, 2022

多机器人在层次化时间逻辑规范下的同时任务分配和规划

通过引入层次结构和基于搜索的方法，利用时间逻辑规范解决了多机器人系统的任务规划问题，并在可扩展性方面得到验证。

Jan, 2024

自然语言作为策略：利用 LLMs 进行坐标级体验控制的推理

我们展示了使用 LLMs 解决机器人动作规划问题的实验结果。与其它方法不同，我们的方法通过自然语言推理获取任务和场景对象的文本描述，并输出坐标级控制命令，从而减少中间表示代码作为策略的必要性。我们的方法在多模态提示仿真基准上进行评估，证明了自然语言推理改善成功率的潜力，并展示了利用自然语言描述将机器人技能从已知任务转移到以前未见任务的可能性。

Mar, 2024