描述情景演算中的行动

10.3.2 描述情景演算中的行动

最简单版本的情景演算中，每个行动用两条公理来描述：可能性公理（possibility axiom）表述什么时候可以执行行动，效应公理（effect axiom）表述某个可能的行动被执行后会发生什么。我们用Poss(a，s)表示在情景s下执行行动a是可能的。公理有如下形式：

我们将会为修改过的wumpus世界提供这些公理。为了简化我们的语句，我们省略作用范围是整个语句的全称量词。我们假设变量s的取值范围是所有情景，a的取值范围是所有行动，o的取值范围是所有对象（包括智能体），g的取值范围是金子，x和y的取值范围是所有可能的位置。

这个世界的可能性公理陈述了一个智能体能够在相邻位置间移动，能够在当前位置抓住一块金子，也能够放开它持有的一些金子：

效应公理陈述了如果一个行动是可能的，那么在由执行此行动而产生的情景中某些属性（流）会成立。从x走到y导致智能体处于y，抓住金子导致持有（holding）金子，而放开金子导致不持有金子：

在已经说明了这些公理的情况下，我们能够证明我们小小的规划可以达到目标吗？很不幸，还不能！一开始，一切正常运转；Go([1, 1], [1, 2])在情景S0下确实是可以的，而Go的效应公理让我们能够得到结论，智能体到达了[1, 2]：

At(Agent, [1, 2], Result(Go([1, 1], [1, 2]), S0))

现在考虑行动Grab(G1)。我们必须说明它在新的情景下是可能的——也就是，

At(G1, [1, 2], Result(Go([1, 1], [1, 2]), S0))

唉，知识库中没有东西能证实这个结论。直觉上，我们明白智能体的 Go 行动对金子的位置应该是没有任何影响的，所以金子应该还在[1, 2]，同在S0中一样。问题在于效应公理说明了什么会改变，却没有说明什么会保持原状。

表示所有保持原状的东西被称为框架问题（frame problem）[35]。我们必须找到框架问题的有效解决方案，因为在现实世界中，几乎所有的东西都是一直保持不变的。每个行动都只影响全部流中的很小一部分。

一种方法是写下明确的框架公理（frame axioms）确实说明什么保持不变。例如，智能体的移动不会影响其它对象，除非对象被智能体持有：

如果有F个流谓词和A个行动，那么我们需要框架公理的条数为O(AF)。另一方面，如果每个行动最多有E种效果，其中典型情况下E远小于F，那么我们就能够用一个小很多的O(AE)规模的知识库来表示发生的情况。这就是表示框架问题（representational frame problem）。有紧密联系的推理框架问题（inferential frame problem）是对在时间O(Et)内一个t步行动序列的结果的投影，而不是时间O(Ft)或者O(AEt)。我们会依次讲述这两个问题。