Parallel importance sampling in conditional linear Gaussian networks

In this paper we analyse the problem of probabilistic inference in CLG networks when evidence comes in streams. In such situations, fast and scalable algorithms, able to provide accurate responses in a short time are required. We consider the instantiation of variational inference and importance sampling, two well known tools for probabilistic inference, to the CLG case. The experimental results over synthetic networks show how a parallel version importance sampling, and more precisely evidence weighting, is a promising scheme, as it is accurate and scales up with respect to available computing resources

The CORTEX Cognitive Robotics Architecture: use cases

CORTEX is a cognitive robotics architecture inspired by three key ideas: modularity, internal modelling and graph representations. CORTEX is also a computational framework designed to support early forms of intelligence in real world, human interacting robots, by selecting an a priori functional decomposition of the capabilities of the robot. This set of abilities was then translated to computational modules or agents, each one built as a network of software interconnected components. The nature of these agents can range from pure reactive modules connected to sensors and/or actuators, to pure deliberative ones, but they can only communicate with each other through a graph structure called Deep State Representation (DSR). DSR is a short-term dynamic representation of the space surrounding the robot, the objects and the humans in it, and the robot itself. All these entities are perceived and transformed into different levels of abstraction, ranging from geometric data to high-level symbolic relations such as "the person is talking and gazing at me". The combination of symbolic and geometric information endows the architecture with the potential to simulate and anticipate the outcome of the actions executed by the robot. In this paper we present recent advances in the CORTEX architecture and several real-world human-robot interaction scenarios in which they have been tested. We describe our interpretation of the ideas inspiring the architecture and the reasons why this specific computational framework is a promising architecture for the social robots of tomorrow

Application of fuzzy sets in data-to-text system

This PhD dissertation addresses the convergence of two distinct paradigms: fuzzy sets and natural language generation. The object of study is the integration of fuzzy set-derived techniques that model imprecision and uncertainty in human language into systems that generate textual information from numeric data, commonly known as data-to-text systems. This dissertation covers an extensive state of the art review, potential convergence points, two real data-to-text applications that integrate fuzzy sets (in the meteorology and learning analytics domains), and a model that encompasses the most relevant elements in the linguistic description of data discipline and provides a framework for building and integrating fuzzy set-based approaches into natural language generation/data-to-ext systems

Hacia una concepción generalizada de la abducción, su modelización en lógicas no clásicas y su implementación en herramientas informáticas

Comenzamos esbozando de modo informal una propuesta muy general del concepto de abducción, señalando cuáles son los caracteres esenciales de este tipo de inferencia y qué otros rasgos que tradicionalmente se le han impuesto deben ser eliminados. A continuación, ya desde una perspectiva puramente lógica, y partiendo de una modelización formal muy próxima a la que hemos considerado como versión canónica de la abducción ordinaria, hemos presentado en un nivel metalingüístico (no vinculado a ningún sistema lógico concreto) diversas propuestas que, además de liberar este concepto de sus dependencias de las lógicas clásicas, lo generalizan de distintas maneras –por ejemplo, contemplando la posibilidad de que el problema abductivo o/y la solución sean todo un conjunto de fórmulas, o también incorporando la posibilidad de que se establezcan condiciones adicionales a las que ya debe cumplir la versi ón inicial (a la que hemos etiquetado como plana)–. A partir de la citada posibilidad que admite nuevas condiciones, y que constituye lo que hemos denominado como abducción ordinaria cualificada, hemos elaborado los conceptos de abducción ordinaria cualificada preferencial y abducción ordinaria cualificada preferencial estratégica. Además, en todo este proceso de generalización y diversificación se han incorporado componentes que no se recogen en las formalizaciones que encontramos en la literatura lógica consultada e igualmente se han hecho distinciones novedosas respecto de algunos elementos que sí han sido considerados con anterioridad. Todo ello ha permitido que se pueda expandir considerablemente la tipología de inferencias que aparecen en los estudios sobre esta materia. En el caso de la abducción sistémica también hemos acometido esa doble tarea de sacar a la luz ciertas componentes que no habían sido previamente contempladas y de elaborar una versión que, partiendo de la que aquí es considerada como canónica, permita aplicarla en muchas otras situaciones que no reúnen los requisitos que tácitamente se recogen en las escasas publicaciones que hasta la fecha han abordado esta cuestión. Extendemos a ella algunas de las distinciones que ya fueron consideradas en relación con la abducción ordinaria y, de este modo, reforzamos los argumentos que defienden la naturaleza esencialmente abductiva de este tipo de inferencia. Similar proceso hemos seguido y similares logros hemos alcanzado en el caso de la novedosa abducción holística, la cual presentamos como una manera de unificar y superar a los dos grandes modos que ya hemos señalado: ordinario y sistémico. Creemos que un estudio profundo de una relación inferencial debe afrontar su nivel puramente estructural, aunque somos conscientes que en el mismo no queda todo determinado y en cualquier caso hay que completarlo con otros estudios en los que ya se ha agregado información acerca del lenguaje o de la semántica concreta del sistema lógico. Nuestro estudio estructural, que se aparta en algunas exigencias de los más comunes en la literatura, fijó inicialmente la mirada en las relaciones inferenciales binarias y dentro de ellas, de manera especial, en la deducción clásica y en una más novedosa que aquí denominamos deducción plural. Ambas, junto a la también novedosa relación de deducción cualificada, son estudiadas por nosotros con un fin puramente instrumental. Para cada uno de los tipos de relaciones inferenciales binarias que hemos distinguido se ha presentado un buen número de propiedades y hemos indagado cuáles se derivan de otras consideradas básicas. En el caso de las relaciones inferenciales ternarias, dado que son nuestro objetivo, el estudio tipológico es más detallado si cabe. En todos los casos hemos indicado qué restricciones se tienen que imponer y qué propiedades se satisfacen en cada uno de los tipos. El haberlo hecho paso a paso, ‘aislando’ cada uno de los requisitos elementales que se pueden agregar al caso base (que es una relación inferencial que coincide con la que Atocha Aliseda denomina inferencia abductiva), nos permite tener intuiciones sobre otros tipos aquí no abordamos explícitamente pero que se pueden construir mediante la adecuada combinación de los citados caracteres básicos. Del mismo modo, hemos probado de manera rigurosa importantes resultados (llamados teoremas de representación) sobre la caracterización estructural de ciertos tipos de relaciones inferenciales abductivas, dando con ello respuesta a problemas que han permanecido abiertos casi dos décadas. Finalmente hemos presentado varias aportaciones que o bien facilitan la modelización de ciertos tipos de inferencia abductiva en sistemas lógicos pertenecientes al ámbito de la Lógica Epistémica Dinámica (entendida en sentido amplio) o bien mejoran varias de sus propiedades con el objetivo de posibilitar su implementación en herramientas informáticas. En concreto nuestro tratamiento lógico de la acción de olvidar se muestra como un buen candidato para la modelización de la abducción ante anomalía en el ámbito citado