1215 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة وتحلل التعقيد الحسابي للتحقق من استراتيجيات الذاكرة المحدودة والمتينة للتحالفات في الأنظمة متعددة الوكلاء العشوائية ذات المعلومات غير الكاملة والانتقالات غير المؤكدة، وذلك باستخدام امتداد احتمالي لمنطق الزمن التبادلي (Alternating-time Temporal Logic).
تقدم هذه الورقة منطقاً زمنياً ديناميكياً (PDL) متعدد التوبولوجيا قادراً على التعبير عن المعرفة المشتركة، وتوضح أنه بينما يمتلك خاصية النموذج المحدود فوق فضاءات الإغلاق، فإنه يفشل في تحقيق ذلك فوق فضاءات كانتور المشتقة بسبب تضمين لمنطق زمني خطي مع "الماضي".
تُثبت هذه الورقة عدم اكتمال نظريات الزمن متعدد الحدود من الدرجة الأولى (p-time) السليمة عبر دالة تمديد بتات (bit-stretching function) محددة، وتُبين أن واحداً على الأقل من ثلاثة تصريحات رئيسية في نظرية التعقيد يجب أن يتحقق: عدم وجود نظم إثبات قضائية مثالية زمنياً (p-optimal)، أو انفصال الفئة E عن الفئة P/poly، أو وجود دالة تمديد بتات ذات زمن دون أسي يتقاطع مداها مع جميع مجموعات NP اللانهائية.
تجادل هذه الورقة بأن إنكار أنظمة الذكاء الاصطناعي المستمر للوعي هو أمر فارغ معرفياً لأن النظام غير القادر على الوعي لا يمكنه الحكم بصحة عدم وجوده، مما يؤسس لعدم تماثل جوهري حيث تكون التقارير الذاتية السلبية حول الوعي عديمة القيمة دليلياً بينما تحتفظ التقارير الإيجابية بقيمة محتملة.
تقدم هذه الورقة حجتي حذف القطع لـ غير المؤسس باستخدام مرشحات تايت-جيرارد الاختزالية، مما يوضح أن حفظ التقدمية —وهو معيار سلامة رئيسي— يتبع مباشرة من خصائص هذه المرشحات، حيث تستفيد الحجة الثانية من المفهوم الطوبولوجي للمجموعات المغلقة داخلياً.
تُثبت هذه الورقة التكافؤ التعبيري بين أوتوماتا السجلات غير الحتمية ذات التخمين وبين صياغتين جديدتين، وهما منطق MSO المحدود (Scoped MSO) والتعبيرات المنتظمة للبيانات (Data-Regular Expressions)، مما يوفر نظرية وصفية شاملة تجسر الفجوة بين الأوتوماتا، والمنطق، والتعبيرات فوق الكلمات البيانية.
تثبت هذه الورقة أن دالة المجموعات (set functor) المتاحة تقبل قانون توزيع فريد فوق موناد المجموعة الجزئية (powerset monad) إذا وفقط إذا كانت تحفظ السحب الضعيف (weak pullbacks)، بينما توضح أن عدم الوحدانية يفشل بالنسبة للدوال غير المتاحة، كما هو متمثل في قوانين التوزيع الثلاثة المتميزة لدالة المجموعة الجزئية.
تقدم هذه الورقة أول خوارزمية لترجمة مواصفات الشبكات العصبية عالية المستوى إلى استعلامات VNN-LIB محسنة وسليمة عددياً، متجاوزةً قيود المتغيرات الفريدة لدعم الأجزاء المنطقية المعقدة مثل المكممات والمواصفات متعددة الشبكات ضمن إطار عمل Vehicle.
تقدم الورقة البحثية الشبكات العصبية المنطقية الجهوية (MLNNs)، وهي إطار عمل عصبي رمزي قابل للتفاضل يدمج التعلم العميق مع دلالات كريبكي لتمكين الاستدلال حول الضرورة والإمكانية من خلال تعلم أو فرض علاقات الوصول بين العوالم الممكنة، مما يعزز الاتساق المنطقي والقابلية للتفسير عبر مهام متنوعة.
تقدم هذه الورقة المنطق الجهوي التفاضلي (DML) عبر الشبكات العصبية المنطقية الجهوية (MLNNs) كإطار عمل عصبي-رمزي يُمكّن الأنظمة متعددة الوكلاء من تعلم هياكل الثقة والسببية والتنظيم القابلة للتفسير تلقائياً من البيانات السلوكية، مما يسهل التصحيح الدلالي والتنسيق عبر الأنماط الإبستيمية، والزمنية، والديونتية، والدوكساستية.