菲奥拉·皮里 精心设计的逻辑机器人：从观察到情境演算的学习和经验。 （英语） Zbl 1216.68271号 Artif公司。智力。 175，第1期，378-415（2011）. 概要：用麦卡锡的话来说，设计良好的逻辑机器人典型地代表了机器人孩子在“思维语言”中揭示现实结构的能力。在本文中，我们部分支持麦卡锡的假设，表明早期感知可以触发推理过程，从而产生“思维语言”。我们通过定义不同形式语言的结构的系统转换来展示这一点，这些语言共享相同的动作和状态签名内核。从早期视觉开始，视觉特征通过描述符进行编码，将特征空间映射到动作空间。在该空间中估计的密度形成了隐藏状态模型的观察层，将识别的动作标记为观察值，将状态标记为动作前提和效果。学习的参数用于指定一阶概率模型的概率空间。最后，我们展示了如何将概率模型转换为情境演算模型，在情境演算中，学习阶段被具体化为行为前提和效果的公理，当然，这些公理是用思维语言表达的。这表明，虽然只是部分地，但有一种潜在的感知结构可以引入逻辑语言。 引用于1文件 MSC公司： 68T27型 人工智能中的逻辑 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T40型 机器人人工智能 关键词：视觉感知;动作空间;动作识别;参数概率模型;学习知识;从视觉感知到知识表示的推理;行动理论;从视觉感知中学习行动理论 软件：隐马尔可夫模型;博客 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Pirri}，阿蒂夫。智力。175，编号1378-415（2011年；兹bl 1216.68271） 全文： 内政部 参考文献： [1] Martin Abadi，Joseph Y.Halpern，概率一阶逻辑的可判定性和表示性，收录于：IEEE计算机科学基础研讨会（FOCS）-891989年，第148-153页。；Martin Abadi，Joseph Y.Halpern，概率一阶逻辑的可判定性和表达性，收录于：IEEE计算机科学基础研讨会（FOCS）-891989年，第148-153页·Zbl 0799.03017号 [2] Rajeev Alur，Costas Courcoubetis，David 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