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几十年来，规划语言已在人工智能中成功使用。人工智能验证和可解释人工智能的最新趋势提出了一个问题：人工智能规划技术是否可以验证。在本文中，我们提出了一种新颖的资源逻辑，即证明携带计划 (PCP) 逻辑，可用于验证人工智能规划人员制定的计划。在建模状态和资源感知计划执行方面，PCP 逻辑从现有的资源逻辑（如线性逻辑和分离逻辑）以及霍尔逻辑中汲取灵感。它还利用了 Curry-Howard 的逻辑方法，将计划视为函数，将计划前置条件和后置条件视为类型。本文提出了两个主要结果。从理论角度来看，我们表明 PCP 逻辑相对于人工智能规划中使用的标准可能世界语义是合理的。从实践角度来看，我们给出了 PCP 逻辑的完整 Agda 形式化及其合理性证明。此外，我们通过补充将 AI 规划自动解析为 Agda 证明的库来展示此实现的 Curry-Howard 或功能价值。我们提供了对此库和由此产生的 Agda 函数的评估。关键词：AI 规划、验证、资源逻辑、定理证明、依赖类型。
证明计划：人工智能规划的资源逻辑
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