本論文では、ドメイン述語が未知の場合でも、アクション履歴のみからSTRIPS行動モデルを学習する、シンプルで汎用的、かつスケーラブルな新しい手法「SIFT」を提案する。
本論文では、完全観測可能な環境下での行動モデル学習問題に対して、バージョンスペースの理論に基づいたアプローチを提案する。提案手法は、行動の前提条件と効果を表すバージョンスペースを維持し、その境界を操作することで、安全性と完全性を保証する行動モデルを抽出することができる。
