Reasoned modelling critics: turning failed proofs into modelling guidance

The activities of formal modelling and reasoning are closely related. But while the rigour of building formal models brings significant benefits, formal reasoning remains a major barrier to the wider acceptance of formalism within design. Here we propose reasoned modelling critics — an approach which aims to abstract away from the complexities of low-level proof obligations, and provide high-level modelling guidance to designers when proofs fail. Inspired by proof planning critics, the technique combines proof-failure analysis with modelling heuristics. Here, we present the details of our proposal, implement them in a prototype and outline future plans

Against Game Theory

People make choices. Often, the outcome depends on choices other people make. What mental steps do people go through when making such choices? Game theory, the most influential model of choice in economics and the social sciences, offers an answer, one based on games of strategy such as chess and checkers: the chooser considers the choices that others will make and makes a choice that will lead to a better outcome for the chooser, given all those choices by other people. It is universally established in the social sciences that classical game theory (even when heavily modified) is bad at predicting behavior. But instead of abandoning classical game theory, those in the social sciences have mounted a rescue operation under the name of “behavioral game theory.” Its main tool is to propose systematic deviations from the predictions of game theory, deviations that arise from character type, for example. Other deviations purportedly come from cognitive overload or limitations. The fundamental idea of behavioral game theory is that, if we know the deviations, then we can correct our predictions accordingly, and so get it right. There are two problems with this rescue operation, each of them is fatal. (1) For a chooser, contemplating the range of possible deviations, as there are many dozens, actually makes it exponentially harder to figure out a path to an outcome. This makes the theoretical models useless for modeling human thought or human behavior in general. (2) Modeling deviations are helpful only if the deviations are consistent, so that scientists (and indeed decision makers) can make predictions about future choices on the basis of past choices. But the deviations are not consistent. In general, deviations from classical models are not consistent for any individual from one task to the next or between individuals for the same task. In addition, people’s beliefs are in general not consistent with their choices. Accordingly, all hope is hollow that we can construct a general behavioral game theory. What can replace it? We survey some of the emerging candidates

The Layered Learning Method and its Application to Generation of Evaluation Functions for the Game

Abstract. In this paper we describe and analyze a Computational Intelligence (CI)-based approach to creating evaluation functions for two player mind games (i.e. classical turn-based board games that require mental skills, such as chess, checkers, Go, Othello, etc.). The method allows gradual, step-by-step training, starting with end-game positions and gradually moving towards the root of the game tree. In each phase a new training set is generated basing on results of previous training stages and any supervised learning method can be used for actual development of the evaluation function. We validate the usefulness of the approach by employing it to develop heuristics for the game of checkers. Since in previous experiments we applied it to training evaluation functions encoded as linear combinations of game state statistics, this time we concentrate on development of artificial neural network (ANN)-based heuristics. Games provide cheap, reproducible environments suitable for testing new search algorithms, pattern-based evaluation methods or learning concepts. Since the seminal papers devoted to programming chess [1-3] and checkers Most examples of application of CI methods to mind game playing make use of either reinforcement learning methods, neural networks-based approaches, evolutionary methods or hybrid neuro-genetic solutions, e.g. in chess The main focus of this paper is on testing the efficacy of what we call Layered Learning -a generally-applicable approach to building the evaluation function for twoplayer games (checkers in here) which can be implemented either in the evolutionary mode or as a gradient backpropagation-type neural network training. The method, originally proposed i

Machine learning and its applications in reliability analysis systems

In this thesis, we are interested in exploring some aspects of Machine Learning (ML) and its application in the Reliability Analysis systems (RAs). We begin by investigating some ML paradigms and their- techniques, go on to discuss the possible applications of ML in improving RAs performance, and lastly give guidelines of the architecture of learning RAs. Our survey of ML covers both levels of Neural Network learning and Symbolic learning. In symbolic process learning, five types of learning and their applications are discussed: rote learning, learning from instruction, learning from analogy, learning from examples, and learning from observation and discovery. The Reliability Analysis systems (RAs) presented in this thesis are mainly designed for maintaining plant safety supported by two functions: risk analysis function, i.e., failure mode effect analysis (FMEA) ; and diagnosis function, i.e., real-time fault location (RTFL). Three approaches have been discussed in creating the RAs. According to the result of our survey, we suggest currently the best design of RAs is to embed model-based RAs, i.e., MORA (as software) in a neural network based computer system (as hardware). However, there are still some improvement which can be made through the applications of Machine Learning. By implanting the 'learning element', the MORA will become learning MORA (La MORA) system, a learning Reliability Analysis system with the power of automatic knowledge acquisition and inconsistency checking, and more. To conclude our thesis, we propose an architecture of La MORA

Uncovering the Dynamic, Cognitive, and Linguistic Strategies of Misinformation

Les mentides, la manipulació o la informació falsa no són res de nou. Totes han existit durant segles des que el flux i el contingut de la informació ha estat una font de poder. Tot i això, a l'era de les plataformes socials, el mecanisme ha canviat. Si bé encara hi ha emissors d'informació institucionals, competeixen amb altres fonts d'informació que depenen de la viralitat a través de la xarxa per a la difusió d'informació. En aquesta competència, els continguts tradicionals i els creats institucionalment pateixen un desavantatge: no juguen amb les mateixes regles. El contingut que es desvia dels codis deontològics i estilístics dels proveïdors d'informació fiable aprofita diverses heurístiques psicològiques per tornar-se més viral. Per exemple, es basen en l'evocació emocional (llenguatge sentimental i apel·lació als valors morals) i es basen en estils que requereixen menys esforç cognitiu per ser processats (en termes de complexitat gramatical i lèxica). En aquesta tesi doctoral, exploro com les fonts de desinformació aprofiten les heurístiques psicològiques per definir les seves eleccions estratègiques. Més específicament, la tesi es compon de tres estudis: (1) Ús del processament del llenguatge natural per a una exploració quantitativa sobre com les diferents categories d'informació falsa (clickbait, teories de conspiració, fake news, discurs d'odi, pseudociència i rumors) difereixen en termes de sentiment, apel·lació a la moralitat, llegibilitat i diversitat lèxica; (2) Mitjançant anàlisis de xarxes i processament de llenguatge natural, una demostració d'estratègies d'isomorfisme de fonts d'informació falsa cap a fonts confiables amb l'objectiu d'imitar actors d'alt estatus a l'ecosistema d'informació; i (3) una anàlisi dinàmica de notícies falses versus fonts fiables que informen sobre la pandèmia de Covid durant 2020 i 2021. En general, els resultats indiquen que hi ha diferències estructurals significatives entre diferents categories d'informació falsa i entre fonts d'informació fiables (per exemple, les notícies falses són, de mitjana, 18 vegades més negatives, 12 vegades menys diverses lèxicament, un 50% més apel·lants a la moralitat i un 13% més fàcils de processar que les notícies fàctiques). A més, presento evidència sobre com les fake news, el clickbait i els rumors fan servir una estratègia d'imitació cap a fonts fiables amb l'objectiu de ser percebuts com a proveïdors d'informació legítims i d'alt estatus. A més, mostro com es van comportar les fonts de notícies fiables i falses durant la pandèmia de Covid, revelant una reacció inicial convulsa seguida d'una estratègia de desinformació per crear caos i ambigüitat en canviar constantment entre temes. Finalment, discuteixo les implicacions dels resultats de la tesi per a les plataformes de xarxes socials, l'ecosistema mediàtic, les elits polítiques i els usuaris d'Internet.Las mentiras, la manipulación o la información falsa no son nada nuevo. Todas han existido durante siglos desde que el flujo y el contenido de la información ha sido una fuente de poder. Sin embargo, en la era de las plataformas sociales, el mecanismo ha cambiado. Si bien los emisores de información institucionales aún existen, compiten con otras fuentes de información que dependen de la viralidad a través de la red para la difusión de información. En esta competencia, los contenidos tradicionales y los creados institucionalmente sufren una desventaja: no juegan con las mismas reglas. El contenido que se desvía de los códigos deontológicos y estilísticos de los proveedores de información confiable aprovecha diversas heurísticas psicológicas para volverse más viral. Por ejemplo, se basan en la evocación emocional (lenguaje sentimental y apelación a los valores morales) y se basan en estilos que requieren menos esfuerzo cognitivo para ser procesados (en términos de complejidad gramatical y léxica). En esta tesis doctoral, exploro cómo las fuentes de desinformación aprovechan las heurísticas psicológicas para definir sus elecciones estratégicas. Más específicamente, la tesis se compone de tres estudios: (1) Uso del procesamiento del lenguaje natural para una exploración cuantitativa sobre cómo las diferentes categorías de información falsa (clickbait, teorías de conspiración, fake news, discurso de odio, pseudociencia y rumores) difieren en términos de sentimiento, apelación a la moralidad, legibilidad y diversidad léxica; (2) Por medio de análisis de redes y procesamiento de lenguaje natural, una demostración de estrategias de isomorfismo de fuentes de información falsa hacia fuentes confiables con el objetivo de imitar a actores de alto estatus en el ecosistema de información; y (3) un análisis dinámico de noticias falsas versus fuentes confiables que informan sobre la pandemia de Covid durante 2020 y 2021. En general, mis resultados indican que existen diferencias estructurales significativas entre distintas categorías de información falsa y entre fuentes de información confiables (por ejemplo, las noticias falsas son, en promedio, 18 veces más negativas, 12 veces menos diversas léxicamente, un 50 % más apelantes a la moralidad y un 13 % más fáciles de procesar que las noticias fácticas). Además, presento evidencia sobre cómo las fake news, el clickbait y los rumores emplean una estrategia de imitación hacia fuentes confiables con el objetivo de ser percibidos como proveedores de información legítimos y de alto estatus. Además, muestro cómo se comportaron las fuentes de noticias confiables y falsas durante la pandemia de Covid, revelando una reacción inicial convulsa seguida de una estrategia de desinformación para crear caos y ambigüedad al cambiar constantemente entre temas. Finalmente, discuto las implicaciones de los resultados de la tesis para las plataformas de redes sociales, el ecosistema mediático, las élites políticas y los usuarios de Internet.Las mentiras, la manipulación o la información falsa no son nada nuevo. Todas han existido durante siglos desde que el flujo y el contenido de la información ha sido una fuente de poder. Sin embargo, en la era de las plataformas sociales, el mecanismo ha cambiado. Si bien los emisores de información institucionales aún existen, compiten con otras fuentes de información que dependen de la viralidad a través de la red para la difusión de información. En esta competencia, los contenidos tradicionales y los creados institucionalmente sufren una desventaja: no juegan con las mismas reglas. El contenido que se desvía de los códigos deontológicos y estilísticos de los proveedores de información confiable aprovecha diversas heurísticas psicológicas para volverse más viral. Por ejemplo, se basan en la evocación emocional (lenguaje sentimental y apelación a los valores morales) y se basan en estilos que requieren menos esfuerzo cognitivo para ser procesados (en términos de complejidad gramatical y léxica). En esta tesis doctoral, exploro cómo las fuentes de desinformación aprovechan las heurísticas psicológicas para definir sus elecciones estratégicas. Más específicamente, la tesis se compone de tres estudios: (1) Uso del procesamiento del lenguaje natural para una exploración cuantitativa sobre cómo las diferentes categorías de información falsa (clickbait, teorías de conspiración, fake news, discurso de odio, pseudociencia y rumores) difieren en términos de sentimiento, apelación a la moralidad, legibilidad y diversidad léxica; (2) Por medio de análisis de redes y procesamiento de lenguaje natural, una demostración de estrategias de isomorfismo de fuentes de información falsa hacia fuentes confiables con el objetivo de imitar a actores de alto estatus en el ecosistema de información; y (3) un análisis dinámico de noticias falsas versus fuentes confiables que informan sobre la pandemia de Covid durante 2020 y 2021. En general, mis resultados indican que existen diferencias estructurales significativas entre distintas categorías de información falsa y entre fuentes de información confiables (por ejemplo, las noticias falsas son, en promedio, 18 veces más negativas, 12 veces menos diversas léxicamente, un 50 % más apelantes a la moralidad y un 13 % más fáciles de procesar que las noticias fácticas). Además, presento evidencia sobre cómo las fake news, el clickbait y los rumores emplean una estrategia de imitación hacia fuentes confiables con el objetivo de ser percibidos como proveedores de información legítimos y de alto estatus. Además, muestro cómo se comportaron las fuentes de noticias confiables y falsas durante la pandemia de Covid, revelando una reacción inicial convulsa seguida de una estrategia de desinformación para crear caos y ambigüedad al cambiar constantemente entre temas. Finalmente, discuto las implicaciones de los resultados de la tesis para las plataformas de redes sociales, el ecosistema mediático, las élites políticas y los usuarios de Internet