In this paper, we build upon notions from \emph{knowledge representation and reasoning} (KR) to expand a preliminary logic-based framework that characterizes the model reconciliation problem for explainable planning. We also provide a detailed exposition on the relationship between similar KR techniques, such as abductive explanations and belief change, and their applicability to explainable planning.


翻译:在本文中,我们借鉴了从\emph{知识表达和推理} (KR) 中形成的概念,以扩大一个初步的逻辑框架,将模型和解问题作为可解释规划的典型特征。 我们还详细介绍了类似KR技术之间的关系,如绑架性解释和信仰改变,以及这些技术对可解释规划的适用性。

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KR是首屈一指的知识表示和推理国际会议。与一般AI会议相比,KR会议系列为研究人员研究由推理算法操纵的知识的显式表示提供了更为私密的环境,这为从事人工智能,计算机科学和软件工程的大量工作提供了重要基础。会议强调了知识表示和推理的理论原理以及这些原理及其在工作系统中的实施方式之间的关系。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/kr/
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