본 논문은 최초의 일반적인 주의(attention) 논리를 제시한다. 주의는 작용자(agent)가 논리적으로 구조화된 명제, 고차 신념, 또는 다른 작용자가 주의를 기울이는 대상과 같이 잠재적으로 복잡한 정보에 집중할 수 있도록 하는 강력한 인지 능력이다. 이 능력은 무관한 것을 무시하는 데 도움이 된다는 점에서 강점이지만, 특정 유형의 정보 또는 작용자가 체계적으로 무시될 때 편향을 초래할 수도 있다. 기존의 주의에 대한 동적 인식 논리는 원자 공식에 대한 주의만을 모델링하기 때문에 이러한 복잡한 주의 시나리오를 모델링할 수 없다. 또한, 이러한 논리는 작용자와 발표된 리터럴의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 빠르게 복잡해진다. 본 논문에서는 두 가지 제한 모두를 극복하는 논리를 제시한다. 첫째, 표준 이벤트 모델만큼 표현력이 있지만 기하급수적으로 더 간결한 에지 조건 이벤트 모델을 일반화한다(표준 이벤트 모델과 일반화된 화살표 업데이트 모두를 일반화). 둘째, 다른 작용자의 신념이나 주의에도 주의를 기울일 수 있도록 임의의 공식에 대한 주의를 확장한다. 본 논문에서는 주의를 신념이나 인식과 같은 모달리티로 취급한다. 그리고 그 모달리티에 폐쇄 속성을 부과하고 공리화에 사용할 수 있는 주의 원리를 제시한다. 전반적으로 AI 작용자가 인간의 주의 편향에 대해 추론하는 예시를 통해 이러한 작용자가 어떻게 주의 편향을 발견할 수 있는지 보여준다.
