Mar, 2024

基于知识度量的信念变更

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TL;DR本研究提出了一种基于知识度量和信息论的量化信念变化框架，其中引入了最小惊讶原则以减少变化信念所携带的信息量。研究主要贡献包括对知识度量的通用信息论方法，满足AGM公理的基于知识度量的信念变化运算符，以及将满足AGM公理的任何信念变化运算符编码为基于知识度量的信念变化运算符的表征。同时介绍了描述收缩的信息损失、扩展的信息增益和修订的信息变化的量化度量方法。此外，对于在该框架中应用修订操作序列的迭代修订问题进行了简要探讨，并通过严格撤回模型给出了一个基于知识度量的收缩运算符，该运算符不满足恢复公理。
发现论文，激发创造
  • 合理和克制的修正

    本研究提出了一种称为可接受修订的算子，构成了一种更小的算子组，它包括了 Darwiche-Pearl 算子、Nayaks 的词典排序修订算子、以及一种新的被称为 restrained revision 的算子，并演示 restrained revision 是最保守的算子之一。同时，本研究提出了建立一种合理的方法，以选择不同情境下的适当修订算子，并讨论了未来的工作。

    Sep, 2011

  • 将 Harper 身份延伸至迭代信念更改

    本文将单步改变延申至迭代减少从而定义了收缩操作，通过一系列的运算子实现基于迭代修正的迭代缩小规则，并探讨收缩操作的可行性和约束。

    Apr, 2016

  • 迭代信念库修正：一种动态认知逻辑方法

    研究AGM信念修正，通过构造优先量图实现对iterated信念修正理论的很好的特征化，并提出在动态认识逻辑中的信念变化运算符的一种新的句法表示。

    Feb, 2019

  • 命题决策图中的信念修正

    通过语法特征，我们为Sentential Decision Diagrams（SDDs）推导出具有一般性的修订算法，并呈现了一个特殊的程序，以便于修订任务的直接操作。

    Jan, 2022

  • 迭代信念变化的计算方法

    本文介绍了关于信念动态演变的原则，重点探讨了迭代信念修订与计算之间的关系，并且证明了即使广泛接受的迭代修订原则如Darwiche-Pearl公理成立，迭代修订也是Turing完备的。

    Feb, 2022

  • 对Darwiche和Pearl的迭代信念更新假设进行研究

    通过基于信念状态的KM经典公设修改以及将经典迭代信念修订的若干公设移植到迭代信念更新中，本文提出了解决Rodrigues方法不满足迭代信念更新基本要求的方法，并根据偏序关系提供了每个提出的公设的确切语义特征。最后，本文分析了上述迭代公设与信念更新中的KM公设之间的兼容性。

    Oct, 2023

  • 衡量遗忘策略推理强度的技术

    定义基于模型计数和概率论直觉的损失函数，研究了不同遗忘策略或不同遗忘算子的推理强度，并提出了用于计算损失度量的实用的知识工程工具，使用Problog进行了实证研究方法以及具体示例。

    Apr, 2024

  • 基于解释的信念修正：从极简主义向解释理解进发

    通过解释假设，本研究提出了一种基于解释的信念修订操作符，以试图更好地描述人们在解决信念不一致性时所采用的策略，并进行了两项人类参与研究以验证该方法。

    May, 2024

  • 信念修订：大型语言模型推理的适应性

    从文本推理的能力对于现实世界的自然语言处理应用至关重要。现实场景通常涉及不完整或不断演化的数据，在这种情况下，个体会相应地更新其信念和理解。然而，大多数现有评估假设语言模型在处理一致信息时运行，我们引入了Belief-R，这是一个新的数据集，旨在测试语言模型在面对新证据时的信念修订能力。受人类抑制先前推理的启发，该任务在新提出的delta reasoning（＄ΔR＄）框架内评估语言模型。Belief-R包含一系列前提，旨在模拟额外信息可能需要语言模型绘制的先前结论的情况。我们对约30个不同提示策略的语言模型进行评估，发现语言模型通常在适当修订其信念以响应新信息方面存在困难。此外，擅长更新的模型在没有必要更新的情况下通常表现不佳，凸显了一种关键权衡。这些洞见强调了提高语言模型对变化信息的适应能力的重要性，这是朝着更可靠的人工智能系统迈出的一步。

    Jun, 2024

  • 信任限制修正的认识论空间

    本研究解决了在认识论空间中，处理不一致信念集及信念的信任限制修正问题。作者提出了一种新的方法，扩展了信任限制修正算子，使其不仅包括原有的信任限制修正算子，还涵盖了所有AGM修正算子。研究发现，扩展的信任限制修正算子具有明显的语义特征，能够有效处理可能世界上的总排序问题。

    Sep, 2024