On The Relational Width of First-Order Expansions of Finitely Bounded Homogeneous Binary Cores with Bounded Strict Width

The relational width of a finite structure, if bounded, is always (1,1) or (2,3). In this paper we study the relational width of first-order expansions of finitely bounded homogeneous binary cores where binary cores are structures with equality and some anti-reflexive binary relations such that for any two different elements a, b in the domain there is exactly one binary relation R with (a, b) in R. Our main result is that first-order expansions of liberal finitely bounded homogeneous binary cores with bounded strict width have relational width (2, MaxBound) where MaxBound is the size of the largest forbidden substructure, but is not less than 3, and liberal stands for structures that do not forbid certain finite structures of small size. This result is built on a new approach and concerns a broad class of structures including reducts of homogeneous digraphs for which the CSP complexity classification has not yet been obtained.Comment: A long version of an extended abstract that appeared in LICS 202

What is a Qualitative Calculus? A General Framework

What is a qualitative calculus? Many qualitative spatial and temporal calculi arise from a set of JEPD (jointly exhaustive and pairwise disjoint) relations: a stock example is Allen's calculus, which is based on thirteen basic relations between interval

Gibt es Anzeichen von Wahlfälschung bei der Bundestagswahl?

Bei der Bundespräsidentenwahl 2016 in Österreich gab es in einigen Wahlbezirken im zweiten Wahlgang auffällig viele ungültige Briefwahlstimmen im Vergleich zum ersten Wahlgang. Da es einige solche Auffälligkeiten gab, wurde die gesamte Wahl wiederholt. Bei der Untersuchung zur möglichen Wahlfälschung wurden dabei einige "Schlampereien" besonders mit Briefwahlstimmen aufgedeckt. So wurden häufig Wahlbriefe bereits vor der Auszählung geöffnet und zum Teil schon vorsortiert. Beides ist laut Wahlgesetzen verboten, da dadurch eine Manipulation möglich wäre. Im folgenden untersuchen wir, ob es bei Bundestagswahlen, insbesondere bezüglich der Briefwahlstimmen ähnlich wie in Österreich statistische Auffälligkeiten gab, die auf eine Wahlfälschung hindeuten könnten. Wir vergleichen dazu alle Bundestagswahlen seit 1990 sowie die Europawahl 2014. Dadurch ist es möglich, langjährige Trends im Wählerverhalten, insbesondere Unterschiede von Briefwahl und Urnenwahl zu beobachten und eventuelle Unregelmäßigkeiten zu finden die den langjährigen Trends widersprechen. Dabei kommen wir zu einigen erstaunlichen Ergebnissen. So gibt es zwei Unregelmäßigkeiten, die nicht nur stark den langjährigen Trends widersprechen, sondern auch einen entscheidenden Einfluss auf den Wahlausgang hatten. In beiden Fällen scheint Wahlfälschung möglich. Es ist bemerkenswert, dass in beiden Fällen wichtige Informationen öffentlich nicht verfügbar sind, die einen Hinweis auf die Unstimmigkeiten geben würden, die aber bei anderen Wahlen verfügbar sind. Eine solche Analyse ist in Deutschland direkt im Anschluss an eine Wahl und vor Ablauf der offiziellen zweimonatigen Einspruchsfrist nicht möglich, da laut Bundeswahlverordnung eine Unterscheidung in Briefwahl und Urnenwahl nicht vorgesehen ist. Die entsprechenden Daten werden in Deutschland entweder gar nicht, oder zum Teil erst Jahre nach der Wahl veröffentlicht. Auffälligkeiten wie bei der Bundespräsidentenwahl in Österreich können in Deutschland also gar nicht rechtzeitig entdeckt werden

Drei Chinesen mit dem Kontrabass - wenig bekannte Fakten zur Ausländerkriminalität in Deutschland

Dieser Artikel setzt die Polizeiliche Kriminalstatistik in Bezug zur Bevölkerungsstatistik. Es wird für verschiedene Nationalitäten untersucht, wie hoch der Anteil an Tatverdächtigen aus den jeweiligen Ländern ist. So gibt es Länder von denen mehr als 50% innerhalb eines Jahres tatverdächtig waren, das heisst mehr als jeder zweite sich in Deutschland befindliche Staatsangehörige aus diesen Ländern war 2016 tatverdächtig. Am anderen Ende des Spektrums gibt es Länder von denen weniger als 1% aller sich in Deutschland befindlichen Staatsangehörigen 2016 tatverdächtig waren. Ein detaillierter Vergleich verschiedener Straftatskategorien wie Sexualstraftaten oder Diebstahl zeigt, um wieviel häufiger Staatsangehörige einzelner Ländern in diese Straftaten involviert sind als Deutsche. Eine Analyse der Ausländerkriminalität von 2012 bis 2016 deutet dabei auf eine bedenkliche Entwicklung hin. Ohne Ursachenforschung zu betreiben, bietet dieser Artikel eine differenzierte Analyse der Ausländerkriminalität in Deutschland, ohne die übliche Verallgemeinerung oder Pauschalisierung bezüglich dem „Ausländer“ oder dem „Flüchtling“ . So gibt es starke Hinweise darauf, dass der überproportional hohe Anteil von Ausländern an den Tatverdächtigen nicht am ausländischen Aussehen und daraus resultierenden Vorurteilen liegt und sich auch nicht mit jungen ausländischen Männern erklären lässt. Ebenso scheint Armut kein entscheidender Faktor für den höheren Anteil zu sein. Unsere Untersuchung deutet darauf hin, dass Nationalität anders als bisher vermutet von grösserer Bedeutung is

Don't do it: Safer Reinforcement Learning With Rule-based Guidance

During training, reinforcement learning systems interact with the world without considering the safety of their actions. When deployed into the real world, such systems can be dangerous and cause harm to their surroundings. Often, dangerous situations can be mitigated by defining a set of rules that the system should not violate under any conditions. For example, in robot navigation, one safety rule would be to avoid colliding with surrounding objects and people. In this work, we define safety rules in terms of the relationships between the agent and objects and use them to prevent reinforcement learning systems from performing potentially harmful actions. We propose a new safe epsilon-greedy algorithm that uses safety rules to override agents' actions if they are considered to be unsafe. In our experiments, we show that a safe epsilon-greedy policy significantly increases the safety of the agent during training, improves the learning efficiency resulting in much faster convergence, and achieves better performance than the base model

The Computational Complexity of Angry Birds

The physics-based simulation game Angry Birds has been heavily researched by the AI community over the past five years, and has been the subject of a popular AI competition that is currently held annually as part of a leading AI conference. Developing intelligent agents that can play this game effectively has been an incredibly complex and challenging problem for traditional AI techniques to solve, even though the game is simple enough that any human player could learn and master it within a short time. In this paper we analyse how hard the problem really is, presenting several proofs for the computational complexity of Angry Birds. By using a combination of several gadgets within this game's environment, we are able to demonstrate that the decision problem of solving general levels for different versions of Angry Birds is either NP-hard, PSPACE-hard, PSPACE-complete or EXPTIME-hard. Proof of NP-hardness is by reduction from 3-SAT, whilst proof of PSPACE-hardness is by reduction from True Quantified Boolean Formula (TQBF). Proof of EXPTIME-hardness is by reduction from G2, a known EXPTIME-complete problem similar to that used for many previous games such as Chess, Go and Checkers. To the best of our knowledge, this is the first time that a single-player game has been proven EXPTIME-hard. This is achieved by using stochastic game engine dynamics to effectively model the real world, or in our case the physics simulator, as the opponent against which we are playing. These proofs can also be extended to other physics-based games with similar mechanics.Comment: 55 Pages, 39 Figure

Physics-Based Task Generation through Causal Sequence of Physical Interactions

Performing tasks in a physical environment is a crucial yet challenging problem for AI systems operating in the real world. Physics simulation-based tasks are often employed to facilitate research that addresses this challenge. In this paper, first, we present a systematic approach for defining a physical scenario using a causal sequence of physical interactions between objects. Then, we propose a methodology for generating tasks in a physics-simulating environment using these defined scenarios as inputs. Our approach enables a better understanding of the granular mechanics required for solving physics-based tasks, thereby facilitating accurate evaluation of AI systems' physical reasoning capabilities. We demonstrate our proposed task generation methodology using the physics-based puzzle game Angry Birds and evaluate the generated tasks using a range of metrics, including physical stability, solvability using intended physical interactions, and accidental solvability using unintended solutions. We believe that the tasks generated using our proposed methodology can facilitate a nuanced evaluation of physical reasoning agents, thus paving the way for the development of agents for more sophisticated real-world applications.Comment: The 19th AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE-23