ICAPS 2012. Proceedings of the third Workshop on the International Planning Competition

22nd International Conference on Automated Planning and Scheduling. June 25-29, 2012, Atibaia, Sao Paulo (Brazil). Proceedings of the 3rd the International Planning CompetitionThe Academic Advising Planning Domain / Joshua T. Guerin, Josiah P. Hanna, Libby Ferland, Nicholas Mattei, and Judy Goldsmith. -- Leveraging Classical Planners through Translations / Ronen I. Brafman, Guy Shani, and Ran Taig. -- Advances in BDD Search: Filtering, Partitioning, and Bidirectionally Blind / Stefan Edelkamp, Peter Kissmann, and Álvaro Torralba. -- A Multi-Agent Extension of PDDL3.1 / Daniel L. Kovacs. -- Mining IPC-2011 Results / Isabel Cenamor, Tomás de la Rosa, and Fernando Fernández. -- How Good is the Performance of the Best Portfolio in IPC-2011? / Sergio Nuñez, Daniel Borrajo, and Carlos Linares López. -- “Type Problem in Domain Description!” or, Outsiders’ Suggestions for PDDL Improvement / Robert P. Goldman and Peter KellerEn prens

La reconnaissance d'intention par apprentissage profond à l'aide de connaissances symboliques

Pouvoir inférer l'intention de personnes que l'on observe ou avec lesquelles on interagit, ou de personnages d'histoires qu’on lit ou l'on nous raconte est possiblement un des constituants les plus remarquables de l'intelligence humaine. Cette capacité cognitive, connue entre autres sous l'appellation reconnaissance d'intention, demeure pourtant un problème irrésolu en intelligence artificielle. Celle-ci profiterait grandement de cette habileté à travers de nombreuses applications, telles que des dialogueurs virtuels plus fluides, des véhicules autonomes qui anticipent mieux les mouvements des usagers de la route, et des maisons autonomes à l'écoute de leurs occupants. L'apprentissage profond a récemment fait des percées éminentes en vision de l'ordinateur et en traitement du langage naturel. Il existe pourtant très peu d'applications au problème de reconnaissance d'intention, hormis à certains problèmes reliés comme la reconnaissance d'actions et d'activités, qui n'impliquent pas de longues séquences d'interaction planifiées pour atteindre un but. Une grande partie de la recherche de ce côté utilise des méthodes symboliques, qui sont basées essentiellement sur des connaissances d'experts humains. Or, ces méthodes sont incapables de s'adapter lorsque ces connaissances sont erronées, ce qui est un des freins majeurs à leur application sur des domaines réels. Ce mémoire vise dans un premier temps à étudier le potentiel de l'apprentissage profond pour la reconnaissance d'intention de manière expérimentale en comparaison avec des méthodes basées sur les coûts qui font partie de l'état de l'art symbolique. Dans un deuxième temps, il présente une manière de permettre aux réseaux de neurones d'améliorer leur capacité de généralisation grâce à des caractéristiques générées par des planificateurs symboliques lui offrant une conception des futurs potentiels de l'agent observé. Cela sera fait par l'introduction de deux articles scientifiques, dont le premier a été publié à PAIR, un événement concomitant à AAAI reconnu pour ses recherches sur la reconnaissance de plan, d'activités et d'intention, et dont le deuxième vient d'être soumis à AAAI, une conférence renommée en intelligence artificielle

Inference and Learning with Planning Models

[ES] Inferencia y aprendizaje son los actos de razonar sobre evidencia recogida con el fin de alcanzar conclusiones lógicas sobre el proceso que la originó. En el contexto de un modelo de espacio de estados, inferencia y aprendizaje se refieren normalmente a explicar el comportamiento pasado de un agente, predecir sus acciones futuras, o identificar su modelo. En esta tesis, presentamos un marco para inferencia y aprendizaje en el modelo de espacio de estados subyacente al modelo de planificación clásica, y formulamos una paleta de problemas de inferencia y aprendizaje bajo este paraguas unificador. También desarrollamos métodos efectivos basados en planificación que nos permiten resolver estos problemas utilizando algoritmos de planificación genéricos del estado del arte. Mostraremos que un gran número de problemas de inferencia y aprendizaje claves que han sido tratados como desconectados se pueden formular de forma cohesiva y resolver siguiendo procedimientos homogéneos usando nuestro marco. Además, nuestro trabajo abre las puertas a nuevas aplicaciones para tecnología de planificación ya que resalta las características que hacen que el modelo de espacio de estados de planificación clásica sea diferente a los demás modelos.[CA] Inferència i aprenentatge són els actes de raonar sobre evidència arreplegada a fi d'aconseguir conclusions lògiques sobre el procés que la va originar. En el context d'un model d'espai d'estats, inferència i aprenentatge es referixen normalment a explicar el comportament passat d'un agent, predir les seues accions futures, o identificar el seu model. En esta tesi, presentem un marc per a inferència i aprenentatge en el model d'espai d'estats subjacent al model de planificació clàssica, i formulem una paleta de problemes d'inferència i aprenentatge davall este paraigua unificador. També desenrotllem mètodes efectius basats en planificació que ens permeten resoldre estos problemes utilitzant algoritmes de planificació genèrics de l'estat de l'art. Mostrarem que un gran nombre de problemes d'inferència i aprenentatge claus que han sigut tractats com desconnectats es poden formular de forma cohesiva i resoldre seguint procediments homogenis usant el nostre marc. A més, el nostre treball obri les portes a noves aplicacions per a tecnologia de planificació ja que ressalta les característiques que fan que el model d'espai d'estats de planificació clàssica siga diferent dels altres models.[EN] Inference and learning are the acts of reasoning about some collected evidence in order to reach a logical conclusion regarding the process that originated it. In the context of a state-space model, inference and learning are usually concerned with explaining an agent's past behaviour, predicting its future actions or identifying its model. In this thesis, we present a framework for inference and learning in the state-space model underlying the classical planning model, and formulate a palette of inference and learning problems under this unifying umbrella. We also develop effective planning-based approaches to solve these problems using off-the-shelf, state-of-the-art planning algorithms. We will show that several core inference and learning problems that previous research has treated as disconnected can be formulated in a cohesive way and solved following homogeneous procedures using the proposed framework. Further, our work opens the way for new applications of planning technology as it highlights the features that make the state-space model of classical planning different from other models.The work developed in this doctoral thesis has been possible thanks to the FPU16/03184 fellowship that I have enjoyed for the duration of my PhD studies. I have also been supported by my advisors’ grants TIN2017-88476-C2-1-R, TIN2014-55637-C2-2-R-AR, and RYC-2015-18009.Aineto García, D. (2022). Inference and Learning with Planning Models [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/18535