Una plataforma multiagente para la búsqueda de recursos educacionales considerando aspectos culturales

En este trabajo se propone una arquitectura multiagente para la recuperación de recursos educacionales, que ayude a los usuarios a encontrar cursos que se adecuen a sus características personales y aspectos culturales. En este trabajo, se considera como aspectos culturales a las características que permiten distinguir las preferencias de estudiantes pertenecientes a distintas regiones geográficas. La plataforma multiagente planteada incluye varios tipos de agentes que tienen funcionalidades diferentes. En particular, se modela el Educational Resources Finder Agent como un agente BDI Graduado. Este agente se encarga de la recuperación de los mejores cursos de acuerdo al perfil de cada estudiante. Se describe el sistema multiagente completo y se presenta un ejemplo ilustrativo del proceso de búsqueda.Facultad de Informátic

Una plataforma multiagente para la búsqueda de recursos educacionales considerando aspectos culturales

En este trabajo se propone una arquitectura multiagente para la recuperación de recursos educacionales, que ayude a los usuarios a encontrar cursos que se adecuen a sus características personales y aspectos culturales. En este trabajo, se considera como aspectos culturales a las características que permiten distinguir las preferencias de estudiantes pertenecientes a distintas regiones geográficas. La plataforma multiagente planteada incluye varios tipos de agentes que tienen funcionalidades diferentes. En particular, se modela el Educational Resources Finder Agent como un agente BDI Graduado. Este agente se encarga de la recuperación de los mejores cursos de acuerdo al perfil de cada estudiante. Se describe el sistema multiagente completo y se presenta un ejemplo ilustrativo del proceso de búsqueda.Facultad de Informátic

等级BDI逻辑:关于行为表征的柔性逻辑

“行动“或“行为(ACTIOn)“是哲学、心理学、历史、法律、经济、军事、计算机科学和人工智能等诸多学科研究的核心概念,这是因为行动在这些领域中无处不在。计算机通过执行以某种程序设计语言编写的程序语句来完成行动,并据此改变计算机的内部世界,然后通过与外部世界的接口来改变外部世界。一个程序的执行和调用本质上就是一个行动。对于具有自我意识的机器人而言:行动或行为就是国家社会科学基金重点项目“现代逻辑视野的认知研究”(11AZD057); 国家哲学社会科学基金项目“基于逻辑视域的认知研究”(11BZX062)的资

Modelo de Integração Entre Agentes BDI Baseados em Sistemas Multi-contexto e Ontologias Públicas para Revisão de Crenças

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.Com a grande quantidade de informação disponível na web, e com o crescente interesse na utilização destes dados, surge a web semântica, que propõe uma estrutura para as informações, de maneira que estes conteúdos passem a existir como bases de conhecimento disponibilizadas como ontologias. Com a utilização de ontologias, a informação que antes se encontrava desordenada, agora possui um padrão, fazendo com que se torne mais fácil as consultas a estes dados, tornando esta área interessante para o estudo de inteligência computacional. Desde então, agentes inteligentes vêm sendo utilizados como forma de percorrer, consultar e analisar estas ontologias e, assim, esta área tem gerado uma série de estudos e modelos. No entanto, para que haja progresso nesta área de pesquisa, sempre é necessário que exista uma comparação entre estes modelos, fazendo com que, tanto os novos modelos de agente quanto os já existentes, evoluam. Com base nesta teoria de prova de conceito, neste trabalho foi desenvolvido um modelo para que agentes com arquitetura baseada em crenças, desejos e intenções (BDI) e que utilizam uma abordagem baseada em sistemas multi-contexto, desenvolvidos na linguagem Sigon, consigam através de um contexto específico, se comunicar com ontologias públicas remotas. Possibilitando assim procedimentos de revisão de crenças que possam influenciar o ciclo de raciocínio e deliberação do agente. O modelo proposto é baseado em modelo já existente desenvolvido na linguagem JASON

Problema de embasamento de símbolos em um sistema multi-contexto

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.O problema de embasamento de símbolos (symbol grounding problem) está relacionado ao problema de como símbolos ganham seus significados. Consequentemente, este problema está relacionado com o problema de como a consciência é capaz de criar uma relação entre um sistema de símbolos formais e seus referentes. Como símbolos sem sentido, manipulados unicamente com base em suas formas, podem ser embasados em algo além do que outros símbolos sem sentido. Pode-se questionar se um agente artificial poderia desenvolver uma capacidade semântica autônoma, tal qual a de seres humanos, para conectar seus símbolos com o ambiente no qual o agente artificial está situado. Este trabalho avalia algumas estratégias que foram propostas para solucionar este problema, as quais estão organizadas em três abordagens principais: representacionalista, semi-representacionalista e não representacionalista. Após uma introdução ao problema filosófico e às soluções propostas, este trabalho aplica uma estratégia sugerida por Harnad, baseada em um modelo híbrido que implementa uma mistura de características características de sistemas simbólicos e conexionistas, a um agente BDI visto como um sistema multi-contexto, definido pela linguagem Sigon. O trabalho mostra como o embasamento de símbolos de um agente às percepções do ambiente pode ser uma aplicação das estratégias para a resolução do problema de embasamento de símbolos em um contexto de criação de agentes multi-contexto. Dessa forma, apesar de ser de uma maneira limitada, estaremos simulando o comportamento de um agente que consegue formar conexões entre percepções não-simbólicas do ambiente com equivalentes simbólicos internos do agente. Porém, dentro dessas limitações da abordagem utilizada está o núcleo do problema filosófico de aquisição de significados que continua em aberto para ser explorado por trabalhos futuros.The symbol grounding problem is related to the problem of how symbols gain their meanings. Consequently, this problem is related to the problem of how consciousness is capable of creating a relationship between a system of formal symbols and their referents. How meaningless symbols, manipulated solely on the basis of their shapes, can be grounded on something other than (other) meaningless symbols. One may wonder whether an artificial agent could develop an autonomous semantic capacity, such as that of human beings, to connect their symbols with the environment in which the artificial agent is situated. This paper evaluates some strategies that have been proposed to solve this problem, which are organized in three main approaches: representational, semi-representational and non-representational. After an introduction to the philosophical problem and the proposed solutions, this work applies a strategy suggested by Harnad, based on a hybrid model that implements a mixture of characteristic features of symbolic and connectionist systems, to a BDI agent seen as a multi-context system, defined with the Sigon language. The work shows how the basing of symbols of an agent to the perceptions of the environment can be an application of the strategies for solving the problem of the symbol grounding problem in a context of creation of multi-context agents. Thus, in spite of being in a limited way, we are simulating the behavior of an agent that manages to form connections between non-symbolic perceptions of the environment with internal symbolic equivalents of the agent. But within these limitations of the approach used lies the core of the philosophical problem of meaning acquisition that remains open to be explored by future works

Agent specification using multi-context systems

In the area of agent-based computing there are many proposals for specific system architectures, and a number of proposals for general approaches to building agents. As yet, however, there are comparatively few attempts to relate these together, and even fewer attempts to provide methodologies which relate designs to architectures and then to executable agents. This paper discusses an attempt we have made to address this shortcoming, describing a general method of defining architectures for logic-based agents which can be directly executed. Our approach is based upon the use of multi-context systems and we illustrate its use through examples of the specification of simple agents