Logic-based Technologies for Intelligent Systems: State of the Art and Perspectives

Together with the disruptive development of modern sub-symbolic approaches to artificial intelligence (AI), symbolic approaches to classical AI are re-gaining momentum, as more and more researchers exploit their potential to make AI more comprehensible, explainable, and therefore trustworthy. Since logic-based approaches lay at the core of symbolic AI, summarizing their state of the art is of paramount importance now more than ever, in order to identify trends, benefits, key features, gaps, and limitations of the techniques proposed so far, as well as to identify promising research perspectives. Along this line, this paper provides an overview of logic-based approaches and technologies by sketching their evolution and pointing out their main application areas. Future perspectives for exploitation of logic-based technologies are discussed as well, in order to identify those research fields that deserve more attention, considering the areas that already exploit logic-based approaches as well as those that are more likely to adopt logic-based approaches in the future

Scientific Reasoning in Science Education: From Global Measures to Fine-Grained Descriptions of Students’ Competencies

This book is a reprint of the Special Issue "Scientific Reasoning in Science Education: From Global Measures to Fine-Grained Descriptions of Students’ Competencies" published in the journal Education Sciences. It compiles all manuscripts of the special issue

Augmented Behavioral Annotation Tools, with Application to Multimodal Datasets and Models: A Systematic Review

Annotation tools are an essential component in the creation of datasets for machine learning purposes. Annotation tools have evolved greatly since the turn of the century, and now commonly include collaborative features to divide labor efficiently, as well as automation employed to amplify human efforts. Recent developments in machine learning models, such as Transformers, allow for training upon very large and sophisticated multimodal datasets and enable generalization across domains of knowledge. These models also herald an increasing emphasis on prompt engineering to provide qualitative fine-tuning upon the model itself, adding a novel emerging layer of direct machine learning annotation. These capabilities enable machine intelligence to recognize, predict, and emulate human behavior with much greater accuracy and nuance, a noted shortfall of which have contributed to algorithmic injustice in previous techniques. However, the scale and complexity of training data required for multimodal models presents engineering challenges. Best practices for conducting annotation for large multimodal models in the most safe and ethical, yet efficient, manner have not been established. This paper presents a systematic literature review of crowd and machine learning augmented behavioral annotation methods to distill practices that may have value in multimodal implementations, cross-correlated across disciplines. Research questions were defined to provide an overview of the evolution of augmented behavioral annotation tools in the past, in relation to the present state of the art. (Contains five figures and four tables)

Data-driven model development in environmental geography - Methodological advancements and scientific applications

Die Erfassung räumlich kontinuierlicher Daten und raum-zeitlicher Dynamiken ist ein Forschungsschwerpunkt der Umweltgeographie. Zu diesem Ziel sind Modellierungsmethoden erforderlich, die es ermöglichen, aus limitierten Felddaten raum-zeitliche Aussagen abzuleiten. Die Komplexität von Umweltsystemen erfordert dabei die Verwendung von Modellierungsstrategien, die es erlauben, beliebige Zusammenhänge zwischen einer Vielzahl potentieller Prädiktoren zu berücksichtigen. Diese Anforderung verlangt nach einem Paradigmenwechsel von der parametrischen hin zu einer nicht-parametrischen, datengetriebenen Modellentwicklung, was zusätzlich durch die zunehmende Verfügbarkeit von Geodaten verstärkt wird. In diesem Zusammenhang haben sich maschinelle Lernverfahren als ein wichtiges Werkzeug erwiesen, um Muster in nicht-linearen und komplexen Systemen zu erfassen. Durch die wachsende Popularität maschineller Lernverfahren in wissenschaftlichen Zeitschriften und die Entwicklung komfortabler Softwarepakete wird zunehmend der Fehleindruck einer einfachen Anwendbarkeit erzeugt. Dem gegenüber steht jedoch eine Komplexität, die im Detail nur durch eine umfassende Methodenkompetenz kontrolliert werden kann. Diese Problematik gilt insbesondere für Geodaten, die besondere Merkmale wie vor allem räumliche Abhängigkeit aufweisen, womit sie sich von "gewöhnlichen" Daten abheben, was jedoch in maschinellen Lernanwendungen bisher weitestgehend ignoriert wird. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Potenzial und der Sensitivität des maschinellen Lernens in der Umweltgeographie. In diesem Zusammenhang wurde eine Reihe von maschinellen Lernanwendungen in einem breiten Spektrum der Umweltgeographie veröffentlicht. Die einzelnen Beiträge stehen unter der übergeordneten Hypothese, dass datengetriebene Modellierungsstrategien nur dann zu einem Informationsgewinn und zu robusten raum-zeitlichen Ergebnissen führen, wenn die Merkmale von geographischen Daten berücksichtigt werden. Neben diesem übergeordneten methodischen Fokus zielt jede Anwendung darauf ab, durch adäquat angewandte Methoden neue fachliche Erkenntnisse in ihrem jeweiligen Forschungsgebiet zu liefern. Im Rahmen der Arbeit wurde eine Vielzahl relevanter Umweltmonitoring-Produkte entwickelt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass sowohl hohe fachwissenschaftliche als auch methodische Kenntnisse unverzichtbar sind, um den Bereich der datengetriebenen Umweltgeographie voranzutreiben. Die Arbeit demonstriert erstmals die Relevanz räumlicher Überfittung in geographischen Lernanwendungen und legt ihre Auswirkungen auf die Modellergebnisse dar. Um diesem Problem entgegenzuwirken, wird eine neue, an Geodaten angepasste Methode zur Modellentwicklung entwickelt, wodurch deutlich verbesserte Ergebnisse erzielt werden können. Diese Arbeit ist abschließend als Appell zu verstehen, über die Standardanwendungen der maschinellen Lernverfahren hinauszudenken, da sie beweist, dass die Anwendung von Standardverfahren auf Geodaten zu starker Überfittung und Fehlinterpretation der Ergebnisse führt. Erst wenn Eigenschaften von geographischen Daten berücksichtigt werden, bietet das maschinelle Lernen ein leistungsstarkes Werkzeug, um wissenschaftlich verlässliche Ergebnisse für die Umweltgeographie zu liefern

Contemporary Natural Philosophy and Philosophies - Part 1

This book is a printed edition of the Special Issue titled "Contemporary Natural Philosophy and Philosophies" - Part 1 that was published in the journal Philosophies