AbstractAI has generally interprete

Abstract
AI has generally interpreted the organized nature of everyday activity in terms of plan-following. Nobody could doubt that people often make and follow plans. But the complexity, uncertainty, and immediacy of the real world require a central role for moment-to- moment improvisation. But before and beneath any planning ahead, one continually decides what to do now. Investigation of the dynamics of everyday rou- tine activity reveals important regularities in the in- teraction of very simple machinery with its environ- ment. We have used our dynamic theories to design a program, called Pengi, that engages in complex, apparently planful activity without requiring explicit models of the world.
problem solving and reasoning with representations. We observe that real situations are characteristically complex, uncertain, and immediate. We have shown in [Chapman, 19851 that Planning is inherently combinatorially explo- sive, and so is unlikely to scale up to realistic situations which take thousands of propositions to represent. Most real situations cannot be completely represented; there isn’t time to collect all the necessary information. Real situations are rife with uncertainty; the actions of other agents and processes cannot be predicted. At best, this ex- ponentially increases the size of a Planner’s search space; often, it may lose the Planner completely. Life is fired at you point blank: when the rock you step on pivots un-
expectedly, you have only milliseconds to react. Proving theorems is out of the question.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อAI ได้โดยทั่วไปแปลความหมายธรรมชาติจัดกิจกรรมประจำวันในด้านการวางแผนดังต่อไปนี้ ไม่มีใครจะสงสัยคนที่มักจะทำ และทำตามแผนได้ แต่ความซับซ้อน ความไม่แน่นอน และ immediacy โลกจริงต้องบทบาทเซ็นทรัลในขณะช่วงเวลาก่อ แต่ก่อน และภาย ใต้การวางแผนใด ๆ ล่วงหน้า หนึ่งอย่างต่อเนื่องจึงตัดสินใจจะทำอย่างไรตอนนี้ การตรวจสอบของแพงกว่างหรูทุกกิจกรรมเผย regularities สำคัญในการใน-teraction ของเครื่องจักรอย่างมากกับความ environ-ติดขัด เราใช้ทฤษฎีแบบไดนามิกของเราในการออกแบบโปรแกรม เรียกว่า Pengi ที่เกี่ยวในกิจกรรมซับซ้อน planful เห็นได้ชัดโดยรูปแบบที่ชัดเจนของโลกปัญหาแก้ปัญหา และใช้เหตุผลกับแทน เราสังเกตว่า สถานการณ์จริงเป็น characteristically ซับซ้อน ไม่แน่นอน และทันที เราได้แสดงใน [แชปแมน 19851 ที่วางแผนจะตั้ง combinatorially explo sive และดังนั้น ไม่น่าจะขนาดถึงสถานการณ์จริงใช้พันขั้นถึง ไม่สามารถแสดงสถานการณ์จริงมากที่สุดอย่างสมบูรณ์ ไม่มีเวลาในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น สถานการณ์จริงจะ rife กับความไม่แน่นอน ไม่สามารถทำนายการกระทำของตัวแทนและกระบวนการอื่น ๆ ดีที่สุด อดีตนี้ - ponentially เพิ่มขนาดพื้นที่ของผู้วางแผนค้นหา มักจะ มันอาจสูญเสียการอย่างสมบูรณ์ ชีวิตเป็นเชื้อเพลิงที่จุด blank: เมื่อร็อคตอน pivots un -expectedly คุณสามารถมีเพียงมิลลิวินาทีเพื่อตอบสนอง พิสูจน์ทฤษฎีได้จากคำถาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
AI ได้ตีความโดยทั่วไปลักษณะการจัดกิจกรรมในชีวิตประจำวันในแง่ของแผนดังต่อไปนี้ ไม่มีใครจะสงสัยว่าคนมักจะทำและทำตามแผน แต่ความซับซ้อนของความไม่แน่นอนและความฉับไวของโลกแห่งความจริงต้องมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการปรับช่วงเวลาขณะ-to- แต่ก่อนและใต้การวางแผนใด ๆ ไปข้างหน้าอย่างต่อเนื่องหนึ่งตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรในขณะนี้ การสืบสวนของการเปลี่ยนแปลงของกิจกรรมในชีวิตประจำวันขวากหนาม rou- เผยให้เห็นแบบแผนสำคัญใน teraction ทำาเครื่องจักรที่ง่ายมากกับสภาพแวดล้อมของตน เราได้ใช้ทฤษฎีแบบไดนามิกของเราในการออกแบบโปรแกรมที่เรียกว่า Pengi ที่ดำเนินธุรกิจในการที่ซับซ้อนกิจกรรม planful เห็นได้ชัดโดยไม่ต้องมีรูปแบบที่ชัดเจนของโลก.
การแก้ปัญหาและการให้เหตุผลกับการแสดง เราสังเกตว่าสถานการณ์จริงมีความซับซ้อนมีลักษณะที่ไม่แน่นอนและในทันที เราได้แสดงให้เห็นใน [แชปแมน, 19851 ว่าการวางแผนเป็นอย่างโดยเนื้อแท้ sive explo- combinatorially และอื่น ๆ ไม่น่าจะสูงถึงสถานการณ์ที่เป็นจริงซึ่งใช้เวลาหลายพันข้อเสนอที่จะเป็นตัวแทน สถานการณ์จริงส่วนใหญ่ไม่สามารถแสดงได้อย่างสมบูรณ์; ไม่มีเวลาในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมด สถานการณ์จริงมีมากมายกับความไม่แน่นอน การกระทำของตัวแทนอื่น ๆ และกระบวนการที่ไม่สามารถคาดการณ์ ที่ดีที่สุดนี้าง ponentially เพิ่มขนาดของพื้นที่ค้นหา Planner ของ; มักจะอาจสูญเสียแผนสมบูรณ์ ชีวิตคือการยิงที่คุณชี้ว่างเปล่า: เมื่อร็อคที่คุณก้าวบน pivots ยกเลิก
คาดว่าคุณมีมิลลิวินาทีเท่านั้นที่จะตอบสนอง พิสูจน์ทฤษฎีบทจะออกจากคำถาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
AI ได้โดยทั่วไปแปลจัดลักษณะของกิจกรรมทุกวันในแง่ของแผนต่อไปนี้ ไม่มีใครสงสัยที่คนมักจะทำและปฏิบัติตามแผน แต่ความซับซ้อนไม่แน่นอน และความเร่งด่วนของโลกที่แท้จริงต้องใช้บทบาทกลางสำหรับช่วงเวลา - เพลงช่วงเวลา แต่ ก่อน และ ใต้ มีการวางแผนล่วงหน้า หนึ่งยังคงตัดสินใจจะทำอะไรตอนนี้การศึกษาพลศาสตร์ของทุกวันรู่ - กิจกรรมเกี่ยวกับไทน์แสดงที่สำคัญในใน - teraction เครื่องจักรง่ายมากกับสิ่งแวดล้อม - ment เราได้ใช้ทฤษฎีของเราแบบไดนามิกเพื่อออกแบบโปรแกรมที่เรียกว่า pengi ที่เกี่ยวในที่เห็นได้ชัด planful กิจกรรมโดยไม่ต้องชัดเจน รูปแบบของโลก .
การแก้ปัญหาและเหตุผลที่ใช้แทนเราสังเกตว่า สถานการณ์จริง มีลักษณะซับซ้อน ไม่แน่นอน และทันที ที่เราได้แสดงใน [ แชปแมน 19851 ที่วางแผนเป็นอย่างโดยเนื้อแท้ combinatorially EXPLO - sive ดังนั้นไม่น่าจะขนาดขึ้นสถานการณ์เหมือนจริง ซึ่งใช้เวลาหลายพันข้อเสนอที่จะเป็นตัวแทน สถานการณ์จริงมากที่สุดไม่สามารถจะสมบูรณ์แสดง ;ไม่มีเวลาที่จะเก็บรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมด . สถานการณ์จริงจะอุดมไปด้วยความไม่แน่นอน ; การกระทำของตัวแทนอื่น ๆและกระบวนการที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้ ที่ ดี ที่สุด นี้ อดีต ponentially เพิ่มขนาดของพื้นที่วางแผนค้นหา บ่อย อาจสูญเสียแผนสมบูรณ์ ชีวิตถูกยิงที่คุณจุดที่ว่างเปล่า : เมื่อคุณหินเหยียบ pivots UN -
หรือว่าคุณมีเพียงมิลลิวินาทีที่จะตอบสนอง การพิสูจน์ทฤษฎีบท เป็นไปไม่ได้