Learning non-monotonic Logic Programs to Reason about Actions and Change

[Resumen] El objetivo de esta tesis es el diseño de métodos de aprendizaje automático capaces de encontrar un modelo de un sistema dinámico que determina cómo las propiedades del sistema con afectadas por la ejecución de acciones, Esto permite obtener de manera automática el conocimiento específico del dominio necesario para las tareas de planficación o diagnóstico así como predecir el comportamiento futuro del sistema. La aproximación seguida difiere de las aproximaciones previas en dos aspectos. Primero, el uso de formalismos no monótonos para el razonamiento sobre acciones y el cambio con respecto a los clásicos operadores tipo STRIPS o aquellos basados en formalismos especializados en tareas muy concretas, y por otro lado el uso de métodos de aprendizaje de programas lógicos (Inductive Logic Programming). La combinación de estos dos campos permite obtener un marco declarativo para el aprendizaje, donde la especificación de las acciones y sus efectos es muy intuitiva y natural y que permite aprender teorías más expresivas que en anteriores aproximaciones

Completing Inverse Entailment

. Yamamoto has shown that the Inverse Entailment (IE) mechanism described previously by the author is complete for Plotkin's relative subsumption but incomplete for entailment. That is to say, an hypothesised clause H can be derived from an example E under a background theory B using IE if and only if H subsumes E relative to B in Plotkin's sense. Yamamoto gives examples of H for which B [ H j= E but H cannot be constructed using IE from B and E. The main result of the present paper is a theorem to show that by enlarging the bottom set used within IE, it is possible to make a revised version of IE complete with respect to entailment for Horn theories. Furthermore, it is shown for function-free definite clauses that given a bound k on the arity of predicates used in B and E, the cardinality of the enlarged bottom set is bounded above by the polynomial function p(c + 1) k , where p is the number of predicates in B; E and c is the number of constants in B [E. 1 Introduction In [5] Yam..