我们提出了目标定向答案集编程的新颖应用，该计划将模型飞机操作员对模型飞机（AMA）安全法规的合规性验证数字化。 《 AMA安全法》规定了AMA Flyers如何用于有限的娱乐目的，如何操作无人机（UAV）。飞机及其操作员在飞机运行之前和之后遵守各种规则，以确保安全飞行。在本文中，我们利用答案集编程来编码AMA安全代码并自动化合规性检查。要检查合规性，我们使用S（CASP），该S（CASP）是目标定向的ASP引擎。通过使用S（CASP），操作员可以轻松检查违规行为并获得理由树，以解释以人类可读的自然语言侵犯的原因。此外，我们实施了一种算法，以帮助操作员获得最小的条件集，以通过合规性检查。我们开发了一个接受各种条件的前端问卷接口，并使用后端S（CASP）发动机评估条件是否遵守法规。我们还利用了SWI-Prolog中实施的S（CASP），SWI-Promog将S（CASP）的推理能力公开为REST服务。据我们所知，这是ASP在AMA和航空电子合规性和认证空间中的第一个应用。

我们提出了一种使用绑架过程，在给定的答案集编程（ASP）规则集（ASP）规则集方面生成可能的查询证明，该过程仅根据输入规则自动构建了陈腐的空间。给定一组（可能是空的）用户提供的事实，我们的方法会渗透到需要查询的任何其他事实，然后输出这些额外的事实，而无需用户需要明确指定所有占有无误的空间。我们还提出了一种方法，以生成与查询的理由图相对应的一组定向边缘。此外，通过不同形式的隐式术语替换，我们的方法可以考虑用户提供的事实并适当修改绑架解决方案。过去的绑架工作主要基于目标定向方法。但是，这些方法可能导致并非真正声明的求解器。关于实现绑架的绑架者，例如Clingo ASP求解器，做出的工作要少得多。我们描述了可以直接在Clingo中运行的新型ASP程序，以产生绑架解决方案和定向边缘集，而无需修改基础求解引擎。

回答集编程（ASP）已成为一种流行的和相当复杂的声明问题解决方法。这是由于其具有吸引力的地址解决方案的工作流程，这是可以轻松解决问题解决的方法，即使对于计算机科学外的守护者而言。与此不同，底层技术的高度复杂性使得ASP专家越来越难以将想法付诸实践。有关解决此问题，本教程旨在使用户能够构建自己的基于ASP的系统。更确切地说，我们展示了ASP系统Clingo如何用于扩展ASP和实现定制的专用系统。为此，我们提出了两个替代方案。我们从传统的AI技术开始，并展示元编程如何用于扩展ASP。这是一种相当轻的方法，依赖于Clingo的reation特征来使用ASP本身表达新功能。与此不同，本教程的主要部分使用传统的编程（在Python中）来通过其应用程序编程接口操纵Clingo。这种方法允许改变和控制ASP的整个模型 - 地面解决工作流程。 COMENT of Clingo的新应用程序课程使我们能够通过自定义类似于Clingo中的进程来绘制Clingo的基础架构。例如，我们可能会互动到程序的抽象语法树，控制各种形式的多射击求解，并为外国推论设置理论传播者。另一种横截面结构，跨越元以及应用程序编程是Clingo的中间格式，即指定底层接地器和求解器之间的界面。我们通过示例和几个非琐碎的案例研究说明了本教程的前述概念和技术。

归纳逻辑编程（ILP）是一种机器学习的形式。ILP的目标是诱导推广培训示例的假设（一组逻辑规则）。随着ILP转30，我们提供了对该领域的新介绍。我们介绍了必要的逻辑符号和主要学习环境;描述ILP系统的构建块;比较几个维度的几个系统;描述四个系统（Aleph，Tilde，Aspal和Metagol）;突出关键应用领域;最后，总结了未来研究的当前限制和方向。

fold-r ++是一种用于二进制分类任务的新电感学习算法。它为混合类型（数值和分类）数据生成（可解释的）正常逻辑程序。我们提出了一种具有排名框架（称为fold-tr）的自定义的折叠式R ++算法，该算法旨在按照培训数据中的排名模式对新项目进行排名。与Fold-R ++一样，Fold-Tr算法能够直接处理混合型数据，并提供本机的理由来解释一对项目之间的比较。

Fold-R是一种自动感应学习算法，用于学习混合（数值和分类）数据的默认规则。它生成（可解释的）应答集编程（ASP）规则集，用于分类任务。我们提出了一种改进的折叠R算法，称为折叠-R ++，显着提高了折叠-R的效率和可扩展性。 FOLD-R ++在编码或特征选择阶段期间，在没有损害或丢失输入训练数据中的信息的情况下改善了FOL-R。折叠-R ++算法在具有广泛使用的XGBoost算法的性能中具有竞争力，但是，与XGBoost不同，折叠-R ++算法产生可说明的模型。折叠-R ++在具有RIPPER系统的性能中也具有竞争性，但是，在大型数据集上折叠-R ++优于Ripper。我们还通过将Fold-R ++与S（CASP）-A -A的ASP执行引擎组合来创建一个强大的工具集 - 使用Fold-R ++生成的答案集程序对新数据样本进行预测。 S（CASP）系统还为预测产生了理由。本文提出的实验表明，我们改进的折叠率-R ++算法是对原始设计的显着改进，并且S（CASP）系统也可以以有效的方式进行预测。

本文提出了一种基于答案设置编程（ASP）的方法，用于代表自然语言文本生成的知识。文本中的知识是使用Neo Davidsonian的形式主义建模的，然后将其表示为答案集计划。相关的致辞知识另外导入Wordnet等资源，并在ASP中表示。然后可以使用所产生的知识库来在ASP系统的帮助下执行推理。这种方法可以促进许多自然语言任务，如自动问题应答，文本摘要和自动化问题。基于ASP的技术表示，例如默认推理，分层知识组织，默认值等的首选项，用于模拟完成这些任务所需的致辞推理方法。在本文中，我们描述了我们开发的CaspR系统，以自动解决在给出英语文本时回答自然语言问题的任务。 CASPR可以被视为一个系统，通过“了解”文本并已在队列数据集上进行了测试，具有有希望的结果。

Large language models have demonstrated outstanding performance on a wide range of tasks such as question answering and code generation. On a high level, given an input, a language model can be used to automatically complete the sequence in a statistically-likely way. Based on this, users prompt these models with language instructions or examples, to implement a variety of downstream tasks. Advanced prompting methods can even imply interaction between the language model, a user, and external tools such as calculators. However, to obtain state-of-the-art performance or adapt language models for specific tasks, complex task- and model-specific programs have to be implemented, which may still require ad-hoc interaction. Based on this, we present the novel idea of Language Model Programming (LMP). LMP generalizes language model prompting from pure text prompts to an intuitive combination of text prompting and scripting. Additionally, LMP allows constraints to be specified over the language model output. This enables easy adaption to many tasks, while abstracting language model internals and providing high-level semantics. To enable LMP, we implement LMQL (short for Language Model Query Language), which leverages the constraints and control flow from an LMP prompt to generate an efficient inference procedure that minimizes the number of expensive calls to the underlying language model. We show that LMQL can capture a wide range of state-of-the-art prompting methods in an intuitive way, especially facilitating interactive flows that are challenging to implement with existing high-level APIs. Our evaluation shows that we retain or increase the accuracy on several downstream tasks, while also significantly reducing the required amount of computation or cost in the case of pay-to-use APIs (13-85% cost savings).

域特异性启发式方法是有效解决组合问题的必不可少的技术。当前将特定于域的启发式方法与答案集编程（ASP）集成的方法在处理基于部分分配的非单调指定的启发式方法时，这是不令人满意的。例如，在挑选尚未放入垃圾箱中的物品时，这种启发式方法经常发生。因此，我们介绍了ASP中域特异性启发式方法声明性规范的新颖语法和语义。我们的方法支持启发式陈述，依赖于解决过程中所维持的部分任务，这是不可能的。我们在Alpha中提供了一种实现，该实现使Alpha成为第一个支持声明指定的域特定启发式方法的懒惰的ASP系统。使用两个实际的示例域来证明我们的提议的好处。此外，我们使用我们的方法用A*实施知情}，该搜索首次在ASP中解决。 A*应用于两个进一步的搜索问题。实验证实，结合懒惰的ASP解决方案和我们的新型启发式方法对于解决工业大小的问题至关重要。

我们在答案集编程（ASP）中，提供了全面的可变实例化或接地的理论基础。在ASP的建模语言的语义上构建，我们在（固定点）运营商方面介绍了接地算法的正式表征。专用良好的运营商扮演了一个主要作用，其相关模型提供了划定接地结果以及随机简化的语义指导。我们地址呈现出一种竞技级逻辑程序，该程序包含递归聚合，从而达到现有ASP建模语言的范围。这伴随着一个普通算法框架，详细说明递归聚集体的接地。给定的算法基本上对应于ASP接地器Gringo中使用的算法。

在过去几年的几十年中，致力于更新稳定模型语义（AKA答案设置程序）下更新逻辑计划的问题，或者换句话说，表现出培养结果的问题 - 当它描述更改时，遵守逻辑程序。而最先进的方法是在古典逻辑背景下的相同基本的直觉和愿望被指导，他们基于根本不同的原则和方法，这阻止了可以拥抱两个信念的统一框架规则更新。在本文中，我们将概述与答案设置的编程更新相关的一些主要方法和结果，同时指出本主题研究的一些主要挑战。

本文介绍了逻辑代理的运行时间自检的全面框架，通过时间公理进行动态检查。通过使用定义为此目的的代理导向的间隔时间逻辑来指定这些公理。我们为此新逻辑定义了语法，语义和语用，专门针对代理的应用程序定制。在由此产生的框架中，我们包括并扩展过去的工作。

我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果​​称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。

我们提出了答案设置的程序，该程序指定和计算在分类模型上输入的实体的反事实干预。关于模型的结果，生成的反事实作为定义和计算分类所在实体的特征值的基于因果的解释分数的基础，即“责任分数”。方法和程序可以应用于黑盒式模型，也可以使用可以指定为逻辑程序的模型，例如基于规则的分类器。这项工作的主要重点是“最佳”反事实体的规范和计算，即导致最大责任分数的人。从它们中可以从原始实体中读取解释作为最大责任特征值。我们还扩展程序以引入图片语义或域知识。我们展示如何通过概率方法扩展方法，以及如何通过使用约束来修改潜在的概率分布。示出了在DLV ASP-Solver的语法中写入的若干程序，并与其运行。

复杂的推理问题是使用逻辑规则最清楚，很容易指定的，但是需要具有汇总的递归规则，例如计数和总和用于实际应用。不幸的是，此类规则的含义是一个重大挑战，导致许多不同的语义分歧。本文介绍了与汇总的递归规则的统一语义，扩展了统一的基础语义和约束语义，以否定为递归规则。关键思想是支持对不同语义基础的不同假设的简单表达，并正交使用其简单的含义来解释聚合操作。我们介绍了语义的形式定义，证明了语义的重要特性，并与先前的语义相比。特别是，我们提出了对聚集的有效推断，该推论为我们从文献中研究的所有示例提供了精确的答案。我们还将语义应用于各种挑战的示例，并表明我们的语义很简单，并且在所有情况下都与所需的结果相匹配。最后，我们描述了最具挑战性的示例实验，当他们可以计算正确的答案时，表现出与知名系统相比出现的出色性能。

Two approaches to AI, neural networks and symbolic systems, have been proven very successful for an array of AI problems. However, neither has been able to achieve the general reasoning ability required for human-like intelligence. It has been argued that this is due to inherent weaknesses in each approach. Luckily, these weaknesses appear to be complementary, with symbolic systems being adept at the kinds of things neural networks have trouble with and vice-versa. The field of neural-symbolic AI attempts to exploit this asymmetry by combining neural networks and symbolic AI into integrated systems. Often this has been done by encoding symbolic knowledge into neural networks. Unfortunately, although many different methods for this have been proposed, there is no common definition of an encoding to compare them. We seek to rectify this problem by introducing a semantic framework for neural-symbolic AI, which is then shown to be general enough to account for a large family of neural-symbolic systems. We provide a number of examples and proofs of the application of the framework to the neural encoding of various forms of knowledge representation and neural network. These, at first sight disparate approaches, are all shown to fall within the framework's formal definition of what we call semantic encoding for neural-symbolic AI.

尽管在现代的机器学习算法的最新进展，其内在机制的不透明仍是采用的障碍。在人工智能系统灌输信心和信任，解释的人工智能已成为提高现代机器学习算法explainability的响应。归纳逻辑程序（ILP），符号人工智能的子场中，起着产生，因为它的直观的逻辑驱动框架的可解释的解释有希望的作用。 ILP有效利用绎推理产生从实例和背景知识解释的一阶分句理论。然而，在发展中通过ILP需要启发方法的几个挑战，在实践中他们的成功应用来解决。例如，现有的ILP系统通常拥有广阔的解空间，以及感应解决方案是对噪声和干扰非常敏感。本次调查总结在ILP的最新进展和统计关系学习和神经象征算法的讨论，其中提供给ILP协同意见。继最新进展的严格审查，我们划定观察的挑战，突出对发展不言自明的人工智能系统进一步ILP动机研究的潜在途径。

datalogmtl是与公制时间逻辑的运算符的Datalog的扩展，近年来已得到重大关注。它是一种高度表现力的知识表示语言，非常适合基于时间本体论的查询回答和流处理的应用。然而，在DatalogMTL中的推理是高计算复杂性，使实施具有挑战性并阻碍其在应用中的采用。在本文中，我们提出了一种在Datalogmtl中的实际推理的新方法，其将效果（A.K.a.前进链接）与基于自动机的技术相结合。我们在称为流星的推理中实施了这种方法，并使用Lehigh大学基准的时间延伸和基于现实世界气象数据的基准来评估其性能。我们的实验表明，流星是一个可扩展系统，使得能够推理涉及数百万个时间事实的复杂的时间规则和数据集。

我们提出Plingo，这是具有各种概率推理模式的ASP系统clingo的扩展。Plingo以Lp^mln为中心，Lp^mln是基于Markov Logic的权重方案的ASP的概率扩展。这种选择是由于可以将核心概率推理模式映射到优化问题的事实而动机，并且LP^mln可以用作与其他概率方法相关的中间地形式主义。结果，Plingo为Lp^mln，P-Log和Problog提供了三个替代前端。相应的输入语言和推理模式是通过Clingo的多拍和理论解决功能来实现的。pling脚的核心等于在现代ASP技术方面重新实现LP^mln，并以一种基于新方法以最佳顺序进行答案集枚举的近似技术扩展。我们通过将Plingo的性能与其他概率系统进行比较，从经验上评估。

实际应用程序中使用的答案集程序通常要求该程序可与不同的输入数据一起使用。但是，这通常会导致矛盾的陈述，从而导致不一致的程序。计划中潜在矛盾的原因是相互矛盾的规则。在本文中，我们展示了如何确保程序$ \ mathcal {p} $在给定任何允许的输入数据的情况下仍然是无偶数的。为此，我们介绍了解决冲突的$ \ lambda $ - 扩展名的概念。解决冲突规则$ r $的解决冲突的$ \ lambda $ - 是（默认）文字的设置$ \ lambda $，使得将$ r $的$ r $ ty $ \ lambda $延长到$ \ lambda $解决所有冲突$ r $的所有冲突立刻。我们调查了合适的$ \ lambda $ - 扩展应具有并在此基础上建立的属性，我们制定了一种策略，以计算每个相互冲突的$ \ lambda $ - extensions in $ \ Mathcal {p} $中的每个冲突规则。我们表明，通过实施冲突解决过程，该过程使用$ \ lambda $ extensions连续解决冲突，最终产生了一个程序，该程序在给定任何允许的输入数据的情况下仍然是非矛盾的。