Agentes creíbles basados en argumentación en sistemas multiagente

Esta investigación está centrada en la integración de formalismos de argumentación rebatible en agentes inteligentes creíbles. Los agentes creíbles son agentes autónomos ricos en aspectos de personalidad propia, en los que las emociones juegan un rol preponderante para definir su comportamiento. Actualmente cobran vital importancia en áreas de crecimiento vertiginoso donde la interactividad es protagonista, como los juegos interactivos digitales de entretenimiento o educativos, la búsqueda personalizada de información, los sistemas de recomendaciones o la simulación computarizada. En todos estos escenarios es importante la percepción que se tiene del agente según su comportamiento. Hasta el momento, no ha sido explorado completamente el uso de formalismos de argumentación en el modelado de aspectos emocionales en agentes inteligentes, lo que constituye el eje central del presente plan de trabajo. Creemos que el enriquecimiento de los sistemas argumentativos con características tales como factores de personalidad estática y cambiante, características emocionales, habilidades sociales y consistencia de expresión representará un avance significativo dentro del área de sistemas argumentativos en Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Toma de decisiones individuales y colectivas para sistemas multi-agente en entornos distribuidos

Esta línea de investigación se enfoca en mejorar las capacidades para la toma de decisiones individuales y colectivas de agentes en sistemas multi-agente. Dentro de este enfoque, se planea estudiar y desarrollar como mejorar en los agentes los siguientes aspectos: la capacidad de representación de conocimiento individual y colectivo, la capacidad de realizar inferencias, la capacidad de interacción e intercambio de información, y la capacidad de integrar esos elementos para tomar decisiones tanto individuales como colectivas. El aporte de esta investigación está orientado al desarrollo de formalismos y mecanismos para la toma de decisiones, por parte de agentes inteligentes deliberativos, en el contexto de un sistema multi-agente.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extensión de los sistemas argumentativos basados en reglas con elementos de argumentación clásica

El objetivo general de esta investigación es mejorar los Sistemas Argumentativos Basados en Reglas (SABR) con elementos presentes en formalismos de argumentación clásica, los cuales aún no han sido considerados en los SABR desarrollados hasta el momento. Una crítica usualmente realizada sobre los SABR es que determinados patrones de razonamiento argumentativo estudiados en otras áreas, y que constituyen importantes aportes a la argumentación, no son considerados por los SABR. Esta investigación tiene como objetivo incorporar dichos aportes a los SABR, lo cual permitirá mejorar tanto los SABR como sus correspondientes implementaciones, representando un avance significativo para los sistemas argumentativos dentro del área de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extensión de los sistemas argumentativos basados en reglas con elementos de argumentación clásica

El objetivo general de esta investigación es mejorar los Sistemas Argumentativos Basados en Reglas (SABR) con elementos presentes en formalismos de argumentación clásica, los cuales aún no han sido considerados en los SABR desarrollados hasta el momento. Una crítica usualmente realizada sobre los SABR es que determinados patrones de razonamiento argumentativo estudiados en otras áreas, y que constituyen importantes aportes a la argumentación, no son considerados por los SABR. Esta investigación tiene como objetivo incorporar dichos aportes a los SABR, lo cual permitirá mejorar tanto los SABR como sus correspondientes implementaciones, representando un avance significativo para los sistemas argumentativos dentro del área de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Conocimiento compartido y razonamiento argumentativo colaborativo para entornos de múltiples agentes en ambientes distribuidos

Los Sistemas Multi-Agente constituyen un área en continuo crecimiento para el desarrollo de aplicaciones comerciales e industriales de gran escala ya que proveen de manera más natural soluciones a problemas complejos. En este tipo de sistemas, cada agente tiene capacidades limitadas e información incompleta sobre su entorno. Dicha información puede estar en contradicción con la información de otros agentes del sistema, y la resolución de este tipo de conflictos no es trivial. Esta línea de investigación se enfoca en mejorar las capacidades de razonamiento, representación de conocimiento, e interacción de agentes que participan en Sistemas Multi-Agente, los cuales colaboran y comparten su conocimiento en entornos dinámicos.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Taking Account of the Actions of Others in Value-based Reasoning

Practical reasoning, reasoning about what actions should be chosen, is highly dependent both on the individual values of the agent concerned and on what others choose to do. Hitherto, computational models of value-based argumentation for practical reasoning have required assumptions to be made about the beliefs and preferences of other agents. Here we present a new method for taking the actions of others into account that does not require these assumptions: the only beliefs and preferences considered are those of the agent engaged in the reasoning. Our new formalism draws on utility-based approaches and expresses the reasoning in the form of arguments and objections, to enable full integration with value-based practical reasoning. We illustrate our approach by showing how value-based reasoning is modelled in two scenarios used in experimental economics, the Ultimatum Game and the Prisoner's Dilemma, and we present an evaluation of our approach in terms of these experiments. The evaluation demonstrates that our model is able to reproduce computationally the results of ethnographic experiments, serving as an encouraging validation exercise

Computational Persuasion using Chatbots based on Crowdsourced Argument Graphs & Concerns

As computing becomes involved in every sphere of life, so too is persuasion a target for applying computer-based solutions. Conversational agents, also known as chatbots, are versatile tools that have the potential of being used as agents in dialogical argumentation systems where the chatbot acts as the persuader and the human agent as the persuadee and thereby offer a costeffective and scalable alternative to in-person consultations To allow the user to type his or her argument in free-text input (as opposed to selecting arguments from a menu) the chatbot needs to be able to (1) “understand” the user’s concern he or she is raising in their argument and (2) give an appropriate counterargument that addresses the user’s concern. In this thesis I describe how to (1) acquire arguments for the construction of the chatbot’s knowledge base with the help of crowdsourcing, (2) how to automatically identify the concerns that arguments address, and (3) how to construct the chatbot’s knowledge base in the form of an argument graph that can be used during persuasive dialogues with users. I evaluated my methods in four case studies that covered several domains (physical activity, meat consumption, UK University Fees and COVID-19 vaccination). In each case study I implemented a chatbot that engaged in argumentative dialogues with participants and measured the participants’ change of stance before and after engaging in a chat with the bot. In all four case studies the chatbot showed statistically significant success persuading people to either consider changing their behaviour or to change their stance

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI