Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
В искусственном интеллекте флюент – это состояние, которое может изменяться со временем. В логических подходах к рассуждениям о действиях флюенты могут быть представлены в логике первого порядка предикатами, имеющими аргумент, зависящий от времени. Например, условие "коробка на столе", если оно может меняться со временем, не может быть представлено просто ; необходим третий аргумент в предикате для указания времени: означает, что коробка находится на столе в момент времени . Это представление флюентов модифицируется в ситуационном исчислении путем использования последовательности прошлых действий вместо текущего времени. Флюент также может быть представлен функцией, исключив аргумент времени. Например, то, что коробка находится на столе, может быть представлено , где – функция, а не предикат. В логике первого порядка преобразование предикатов в функции называется реификацией; по этой причине флюенты, представленные функциями, называются реифицированными. При использовании реифицированных флюентов необходим отдельный предикат для определения, является ли флюент истинным или ложным. Например, означает, что коробка фактически находится на столе в момент времени , где предикат указывает, когда флюент истинен. Это представление флюентов используется в исчислении событий, в исчислении флюентов, а также в логиках признаков и флюентов. Некоторые флюенты могут быть представлены как функции другим способом. Например, положение коробки может быть представлено функцией , значение которой является объектом, на котором коробка стоит в момент времени . Условия, которые могут быть представлены таким образом, называются функциональными флюентами. Утверждения о значениях таких функций могут быть сформулированы в логике первого порядка с использованием равенства и литералов, таких как . Некоторые флюенты представлены таким образом в ситуационном исчислении.
In artificial intelligence, a fluent is a condition that can change over time. In logical approaches to reasoning about actions, fluents can be represented in first order logic by predicates having an argument that depends on time. For example, the condition "the box is on the table", if it can change over time, cannot be represented by ; a third argument is necessary to the predicate to specify the time: means that the box is on the table at time This representation of fluents is modified in the situation calculus by using the sequence of the past actions in place of the current time. A fluent can also be represented by a function, dropping the time argument. For example, that the box is on the table can be represented by , where is a function and not a predicate. In first order logic, converting predicates to functions is called reification; for this reason, fluents represented by functions are said to be reified. When using reified fluents, a separate predicate is necessary to tell when a fluent is actually true or not. For example, means that the box is actually on the table at time , where the predicate is the one that tells when fluents are true. This representation of fluents is used in the event calculus, in the fluent calculus, and in the features and fluents logics. Some fluents can be represented as functions in a different way. For example, the position of a box can be represented by a function whose value is the object the box is standing on at time Conditions that can be represented in this way are called functional fluents. Statements about the values of such functions can be given in first order logic with equality using literals such as Some fluents are represented this way in the situation calculus.
Наивная физика
С исторической точки зрения, флюенты были введены в контексте качественного рассуждения. Идея заключается в том, чтобы описывать модель процесса не математическими уравнениями, а естественным языком. Это означает, что действие определяется не только его траекторией, но и символической моделью, очень похожей на текстовую приключенческую игру. Наивная физика противопоставляется вычислительному физическому движку и должна предсказывать исход действий. Флюент обеспечивает связь здравого смысла между движением робота и описанием задачи на естественном языке. С технической точки зрения, флюент эквивалентен параметру, который разбирается наивным физическим движком. Парсер осуществляет преобразование между флюентами, выраженными на естественном языке, и числовыми значениями, измеряемыми датчиками. Как следствие, улучшается взаимодействие человека и машины.
From a historical point of view, fluents were introduced in the context of qualitative reasoning. The idea is to describe a process model not with mathematical equations but with natural language. That means an action is not only determined by its trajectory, but with a symbolic model, very similar to a text adventure. Naive physics stands in opposition to a numerical physics engine and has the obligation to predict the outcome of actions. The fluent realizes the common sense grounding between the robot's motion and the task description in natural language. From a technical perspective, a fluent is equal to a parameter that is parsed by the naive physics engine. The parser converts between natural language fluents and numerical values measured by sensors. As a consequence, the human machine interaction is improved.