PFIA 2024
Compilation de connaissances pour le maintien de croyances
Sergej Scheck, Alexandre Niveau, Hector Palacios, Bruno Zanuttini
Le maintien de croyances (belief tracking) consiste à maintenir des informations sur les états courants de l’environnement après une certaine suite d’actions et d’observations. Par exemple, il peut s’agir d’être capable à tout moment de savoir si x est vrai à coup sûr, si x est faux à coup sûr, ou si x est peut-être vrai, peut-être faux. Ce processus est au coeur de la planification en environnement partiellement observable. Nous présentons une étude de ce problème sous l’angle de la compilation de connaissances, c’est-à-dire que nous considérons un nombre important de langages de représentation de croyances et un nombre important de types d’informations à inférer : pour chacun, nous étudions sa complexité/son algorithmique en fonction de la représentation des actions, des observations, etc. ; et nous étudions quels langages sont plus compacts que d’autres. Notre étude fournit ainsi une cartographie de langages, que des (concepteurs de) solveurs peuvent ainsi choisir en fonction des besoins applicatifs.