Fully generated scripted dialogue for embodied agents

This paper presents the NECA approach to the generation of dialogues between Embodied Conversational Agents (ECAs). This approach consist of the automated construction of an abstract script for an entire dialogue (cast in terms of dialogue acts), which is incrementally enhanced by a series of modules and finally ''performed'' by means of text, speech and body language, by a cast of ECAs. The approach makes it possible to automatically produce a large variety of highly expressive dialogues, some of whose essential properties are under the control of a user. The paper discusses the advantages and disadvantages of NECA's approach to Fully Generated Scripted Dialogue (FGSD), and explains the main techniques used in the two demonstrators that were built. The paper can be read as a survey of issues and techniques in the construction of ECAs, focusing on the generation of behaviour (i.e., focusing on information presentation) rather than on interpretation

STAKCERT Framework in Eradicating Worms Attack

Abstrac

Anytime search in dynamic graphs

Agents operating in the real world often have limited time available for planning their next actions. Producing optimal plans is infeasible in these scenarios. Instead, agents must be satisfied with the best plans they can generate within the time available. One class of planners well-suited to this task are anytime planners, which quickly find an initial, highly suboptimal plan, and then improve this plan until time runs out. A second challenge associated with planning in the real world is that models are usually imperfect and environments are often dynamic. Thus, agents need to update their models and consequently plans over time. Incremental planners, which make use of the results of previous planning efforts to generate a new plan, can substantially speed up each planning episode in such cases. In this paper, we present an A^*-based anytime search algorithm that produces significantly better solutions than current approaches, while also providing suboptimality bounds on the quality of the solution at any point in time. We also present an extension of this algorithm that is both anytime and incremental. This extension improves its current solution while deliberation time allows and is able to incrementally repair its solution when changes to the world model occur. We provide a number of theoretical and experimental results and demonstrate the effectiveness of the approaches in a robot navigation domain involving two physical systems. We believe that the simplicity, theoretical properties, and generality of the presented methods make them well suited to a range of search problems involving dynamic graphs

Ταξινόμηση Πλουτώνιων Πυριγενών Πετρωμάτων με Xρήση Aσαφούς Λογικής και της Θεωρίας Dempster–Shafer

Η ταξινόμηση πλουτώνιων πυριγενών πετρωμάτων στην ύπαιθρο από ένα δείγμα χειρός γίνεται βάση της περιεκτικότητας σε ορυκτά του δείγματος. Ανάλογα με αυτά ορυκτά προ­ κύπτει το όνομα βάση του διαγράμματος ταξινόμησης QAPF. Παρατηρήσαμε πως αυτές οι ταξινομήσεις φέρουν πληροφορία αβεβαιότητας και ασά­ φειας. Ασάφεια λόγω της ταξινόμησης με βάση τα ασαφή ποσοστά ορυκτών στο πέτρωμα. Αβεβαιότητα από τις διάφορες απόψεις των ειδικών που μελετάνε το πέτρωμα και μπορεί να καταλήξουν σε διαφορετικά συμπεράσματα για το όνομα. Σε αυτή την εργασία φτιάξαμε ένα σύστημα που ταξινομεί πλουτώνια πυριγενή πετρώ­ ματα χρησιμοποιώντας ασαφή λογική για την ταξινόμηση και θεωρία Dempster–Shafer για τον συνδυασμό τυχόν αντικρουόμενων απόψεων των ειδικών.The classification of an igneous plutonic rock in the the field by a hand specimen is based on the mineral content of the specimen. Depending on these minerals, the name is derived from QAPF classification diagram. We have observed that these classifications carry information of uncertainty and vagueness. Vagueness is due to the classification based on the vague measurement of percentages of minerals in the rock. Uncertainty derives from the various points of view of the experts who study the rock and may come to different conclusions about the name. In this work, we created a system that classifies igneous plutonic rocks using Fuzzy Logic for classification and Dempster–Shafer theory to combine any conflicting views of experts

Possibilistic decision theory: from theoretical foundations to influence diagrams methodology

Le domaine de prise de décision est un domaine multidisciplinaire en relation avec plusieurs disciplines telles que l'économie, la recherche opérationnelle, etc. La théorie de l'utilité espérée a été proposée pour modéliser et résoudre les problèmes de décision. Ces théories ont été mises en cause par plusieurs paradoxes (Allais, Ellsberg) qui ont montré les limites de son applicabilité. Par ailleurs, le cadre probabiliste utilisé dans ces théories s'avère non approprié dans certaines situations particulières (ignorance totale, incertitude qualitative). Pour pallier ces limites, plusieurs travaux ont été élaborés concernant l'utilisation des intégrales de Choquet et de Sugeno comme critères de décision d'une part et l'utilisation d'une théorie d'incertitude autre que la théorie des probabilités pour la modélisation de l'incertitude d'une autre part. Notre idée principale est de profiter de ces deux directions de recherche afin de développer, dans le cadre de la décision séquentielle, des modèles de décision qui se basent sur les intégrales de Choquet comme critères de décision et sur la théorie des possibilités pour la représentation de l'incertitude. Notre objectif est de développer des modèles graphiques décisionnels, qui représentent des modèles compacts et simples pour la prise de décision dans un contexte possibiliste. Nous nous intéressons en particulier aux arbres de décision et aux diagrammes d'influence possibilistes et à leurs algorithmes d'évaluation.The field of decision making is a multidisciplinary field in relation with several disciplines such as economics, operations research, etc. Theory of expected utility has been proposed to model and solve decision problems. These theories have been questioned by several paradoxes (Allais, Ellsberg) who have shown the limits of its applicability. Moreover, the probabilistic framework used in these theories is not appropriate in particular situations (total ignorance, qualitative uncertainty). To overcome these limitations, several studies have been developed basing on the use of Choquet and Sugeno integrals as decision criteria and a non classical theory to model uncertainty. Our main idea is to use these two lines of research to develop, within the framework of sequential decision making, decision models based on Choquet integrals as decision criteria and possibility theory to represent uncertainty. Our goal is to develop graphical decision models that represent compact models for decision making when uncertainty is represented using possibility theory. We are particularly interested by possibilistic decision trees and influence diagrams and their evaluation algorithms

Simple low cost causal discovery using mutual information and domain knowledge

PhDThis thesis examines causal discovery within datasets, in particular observational datasets where normal experimental manipulation is not possible. A number of machine learning techniques are examined in relation to their use of knowledge and the insights they can provide regarding the situation under study. Their use of prior knowledge and the causal knowledge produced by the learners are examined. Current causal learning algorithms are discussed in terms of their strengths and limitations. The main contribution of the thesis is a new causal learner LUMIN that operates with a polynomial time complexity in both the number of variables and records examined. It makes no prior assumptions about the form of the relationships and is capable of making extensive use of available domain information. This learner is compared to a number of current learning algorithms and it is shown to be competitive with them

Hybridation des retours d'expérience statistique et cognitif pour l'évaluation des risques (application à la déconstruction des aéronefs)

Les travaux de recherche présentés dans ce document s'inscrivent dans le cadre de la gestion des connaissances appliquée à la déconstruction des avions en fin de vie avec pour objectif l'aide à la décision par l'évaluation des risques. Pour répondre à cet objectif, nous avons développé des mécanismes d'aide à la décision hybridant les retours d'expérience statistique et cognitif pour évaluer les risques sur les zones critiques d'un système. L'approche proposée permet la combinaison des avis d'experts du domaine avec des statistiques issues d'une base de données en utilisant les fonctions de croyance. L'évaluation des risques est réalisée par le traitement des connaissances combinées au moyen d'un modèle utilisant les réseaux évidentiels dirigés. Ce document s'articule en quatre chapitres.Le premier chapitre constitue un état de l'art abordant les notions liées au risque et au retour d'expérience. Il permet de définir les concepts clés concernant l'évaluation du risque, la gestion des connaissances (et en particulier le processus de retour d'expérience) ainsi que les passerelles entre ces deux concepts. Le second chapitre permet d'introduire un modèle d'évaluation des risques basé sur les méthodes bayésiennes. Cependant, les méthodes bayésiennes ont des limites, en particulier pour ce qui concerne la modélisation de l'incertitude épistémique inhérente aux avis d'experts, qui nous ont incité à proposer des alternatives, telles les fonctions de croyance et les réseaux évidentiels dirigés que nous avons finalement choisi d'utiliser. Le troisième chapitre propose une démarche permettant d'évaluer les risques en utilisant les réseaux évidentiels dirigés. L'approche proposée décrit les mécanismes utilisés pour formaliser et fusionner les connaissances expertes et statistiques, puis pour traiter ces connaissances au moyen des réseaux évidentiels dirigés. Pour finir, des indicateurs permettant la restitution des résultats au décideur sont introduits. Le dernier chapitre présente le projet DIAGNOSTAT qui a servi de cadre à ces travaux de recherche et expose un cas d'étude permettant d'appliquer la démarche introduite précédemment à la déconstruction des avions en fin de vie au moyen de deux scénariosThe research work presented in this document relates to knowledge management applied to aircraft deconstruction. The aim of this work is to provide a decision support system for risk assessment. To meet this objective, mechanisms for decision support hybridizing cognitive and statistical experience feedback to perform risk assessment on system critical areas have been developed. The proposed approach allows to combine expert opinion with statistics extracted from a database by using belief functions. The risk assessment is performed by the combined knowledge processing using a model based on directed evidential networks. This document is divided into four chapters. The first chapter is a state of the art addressing concepts related to risk and experience feedback. It defines key concepts for risk assessment, knowledge management (in particular the experience feedback process) and the links between these two concepts. The second chapter allows to introduce a risk assessment model based on Bayesian methods. However, Bayesian methods have some limitations, particularly with respect to epistemic uncertainty modelling. That is why, some alternatives have been proposed, such as belief functions and directed evidential networks that we finally chose to use. The third chapter proposes an approach for assessing the risk using directed evidential networks. The proposed approach describes the mechanisms used to formalize and combine expert and statistical knowledge, and then to process this knowledge with directed evidential networks. Finally, indicators to inform the decision maker about results are introduced. The last chapter presents the DIAGNOSTAT project which provided the framework for this research and a study case to apply the approach introduced earlier for aircraft deconstruction by using two scenariosTOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF

Hybridation des retours d'expérience statistique et cognitif pour l'évaluation des risques : application à la déconstruction des aéronefs

Les travaux de recherche présentés dans ce document s'inscrivent dans le cadre de la gestion des connaissances appliquée à la déconstruction des avions en fin de vie avec pour objectif l'aide à la décision par l'évaluation des risques. Pour répondre à cet objectif, nous avons développé des mécanismes d'aide à la décision hybridant les retours d'expérience statistique et cognitif pour évaluer les risques sur les zones critiques d'un système. L'approche proposée permet la combinaison des avis d'experts du domaine avec des statistiques issues d'une base de données en utilisant les fonctions de croyance. L'évaluation des risques est réalisée par le traitement des connaissances combinées au moyen d'un modèle utilisant les réseaux évidentiels dirigés. Ce document s'articule en quatre chapitres.Le premier chapitre constitue un état de l'art abordant les notions liées au risque et au retour d'expérience. Il permet de définir les concepts clés concernant l'évaluation du risque, la gestion des connaissances (et en particulier le processus de retour d'expérience) ainsi que les passerelles entre ces deux concepts. Le second chapitre permet d'introduire un modèle d'évaluation des risques basé sur les méthodes bayésiennes. Cependant, les méthodes bayésiennes ont des limites, en particulier pour ce qui concerne la modélisation de l'incertitude épistémique inhérente aux avis d'experts, qui nous ont incité à proposer des alternatives, telles les fonctions de croyance et les réseaux évidentiels dirigés que nous avons finalement choisi d'utiliser. Le troisième chapitre propose une démarche permettant d'évaluer les risques en utilisant les réseaux évidentiels dirigés. L'approche proposée décrit les mécanismes utilisés pour formaliser et fusionner les connaissances expertes et statistiques, puis pour traiter ces connaissances au moyen des réseaux évidentiels dirigés. Pour finir, des indicateurs permettant la restitution des résultats au décideur sont introduits. Le dernier chapitre présente le projet DIAGNOSTAT qui a servi de cadre à ces travaux de recherche et expose un cas d'étude permettant d'appliquer la démarche introduite précédemment à la déconstruction des avions en fin de vie au moyen de deux scénarios. ABSTRACT : The research work presented in this document relates to knowledge management applied to aircraft deconstruction. The aim of this work is to provide a decision support system for risk assessment. To meet this objective, mechanisms for decision support hybridizing cognitive and statistical experience feedback to perform risk assessment on system critical areas have been developed. The proposed approach allows to combine expert opinion with statistics extracted from a database by using belief functions. The risk assessment is performed by the combined knowledge processing using a model based on directed evidential networks. This document is divided into four chapters. The first chapter is a state of the art addressing concepts related to risk and experience feedback. It defines key concepts for risk assessment, knowledge management (in particular the experience feedback process) and the links between these two concepts. The second chapter allows to introduce a risk assessment model based on Bayesian methods. However, Bayesian methods have some limitations, particularly with respect to epistemic uncertainty modelling. That is why, some alternatives have been proposed, such as belief functions and directed evidential networks that we finally chose to use. The third chapter proposes an approach for assessing the risk using directed evidential networks. The proposed approach describes the mechanisms used to formalize and combine expert and statistical knowledge, and then to process this knowledge with directed evidential networks. Finally, indicators to inform the decision maker about results are introduced. The last chapter presents the DIAGNOSTAT project which provided the framework for this research and a study case to apply the approach introduced earlier for aircraft deconstruction by using two scenarios