首届嵌入式与安全关键系统技术因果推理研讨会论文集
计算机科学中的逻辑
2016-08-29 v1 人工智能
软件工程
摘要
用于自动因果分析、故障定位、事件解释、问责与归责的形式化方法已由多个社区独立提出——特别是人工智能、并发、基于模型的诊断、形式化方法。近年来，这些主题的工作显著加速。CREST 的目标是汇聚并促进不同社区研究者之间的交流，并展示和讨论该领域的最新进展与新思想。研讨会程序由一组邀请报告和投稿报告组成，展示了因果分析与故障定位的不同技术和应用。程序以两场主题演讲为支柱。Hana Chockler（伦敦国王学院）的主题演讲基于 Halpern 和 Pearl 的实际因果定义，提供了将因果推理应用于从形式化验证到法律推理等多种应用领域的广阔视角。Chao Wang（弗吉尼亚理工）的主题演讲聚焦于用于调试和验证并发程序的基于约束的分析技术。研讨会论文涉及组合因果分析以及因果推理的广泛应用，例如概率模型调试、问责与责任、基于 Lewis 反事实的实践危害分析，以及故障定位与修复。
引用
@article{arxiv.1608.07398,
title = {Proceedings First Workshop on Causal Reasoning for Embedded and safety-critical Systems Technologies},
author = {Gregor Gössler and Oleg Sokolsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.07398},
year = {2016}
}