자동 계획에서의 반사실 추론

Counterfactual Reasoning in Automated Planning

자동 계획은 전통적으로 계획 작업의 모든 측면(초기 상태, 목표, 사용 가능한 액션)이 사전에 완전히 정의된다고 가정하며, 이는 고정된 규칙과 결정론적인 실행을 갖는 영역에 적합한 접근 방식입니다. 그러나 실제 계획에서는 유연성이 필요하며, 예기치 않은 상황에 대응하거나 결과를 개선하기 위해 원래 작업 매개변수에서 벗어날 수 있습니다. 본 논문에서는 자동 계획에서의 반사실 추론에 대한 기존 연구를 조사하고, 어떤 요소가 변경되는지, 추론이 언제 트리거되는지, 그리고 이러한 변경이 왜 그리고 어떻게 수행되는지에 따라 분류합니다. 마지막으로, 주요 결과를 논의하고, 이 분야의 향후 연구를 위한 중요한 연구 질문을 제시합니다.

Automated planning traditionally assumes that all aspects of a planning task (initial state, goals, and available actions) are fully specified in advance, an approach well-suited to domains with fixed rules and deterministic execution. However, real-world planning often requires flexibility, allowing for deviations from the original task parameters in response to unforeseen circumstances or to improve outcomes. This paper surveys existing works on counterfactual reasoning in automated planning, categorizing them by what elements are changed, when the reasoning is triggered, and why and how these changes are made. We conclude by discussing key findings and outlining open research questions to guide future work in this area.