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Inductive logic programming at 30: a new introduction
Inductive logic programming (ILP) is a form of machine learning. The goal of
ILP is to induce a hypothesis (a set of logical rules) that generalises
training examples. As ILP turns 30, we provide a new introduction to the field.
We introduce the necessary logical notation and the main learning settings;
describe the building blocks of an ILP system; compare several systems on
several dimensions; describe four systems (Aleph, TILDE, ASPAL, and Metagol);
highlight key application areas; and, finally, summarise current limitations
and directions for future research.Comment: Paper under revie
Learning programs by learning from failures
We describe an inductive logic programming (ILP) approach called learning
from failures. In this approach, an ILP system (the learner) decomposes the
learning problem into three separate stages: generate, test, and constrain. In
the generate stage, the learner generates a hypothesis (a logic program) that
satisfies a set of hypothesis constraints (constraints on the syntactic form of
hypotheses). In the test stage, the learner tests the hypothesis against
training examples. A hypothesis fails when it does not entail all the positive
examples or entails a negative example. If a hypothesis fails, then, in the
constrain stage, the learner learns constraints from the failed hypothesis to
prune the hypothesis space, i.e. to constrain subsequent hypothesis generation.
For instance, if a hypothesis is too general (entails a negative example), the
constraints prune generalisations of the hypothesis. If a hypothesis is too
specific (does not entail all the positive examples), the constraints prune
specialisations of the hypothesis. This loop repeats until either (i) the
learner finds a hypothesis that entails all the positive and none of the
negative examples, or (ii) there are no more hypotheses to test. We introduce
Popper, an ILP system that implements this approach by combining answer set
programming and Prolog. Popper supports infinite problem domains, reasoning
about lists and numbers, learning textually minimal programs, and learning
recursive programs. Our experimental results on three domains (toy game
problems, robot strategies, and list transformations) show that (i) constraints
drastically improve learning performance, and (ii) Popper can outperform
existing ILP systems, both in terms of predictive accuracies and learning
times.Comment: Accepted for the machine learning journa
Arquitectura de Comportamientos Reactivos para Agentes Rob贸ticos basada en CBR
En los 煤ltimos tiempos se ha demostrado la importancia del aprendizaje en la Inteligencia humana, tanto en su vertiente de aprendizaje por observaci贸n como a trav茅s de la experiencia, como medio de identificar situaciones y predecir acciones o respuestas a partir de la informaci贸n adquirida.
Dado este esquema general de la Inteligencia Humana, parece razonable imitar su estructura y caracter铆sticas en un intento por dise帽ar una arquitectura general de inteligencia aplicada a la Rob贸tica. En este trabajo, inspirados por las teor铆as de Hawkins en su obra On Intelligence, hemos propuesto una arquitectura jer谩rquica de inteligencia en el que los diversos m贸dulos se implementan a partir de Razonamiento basado en Casos 驴Case Based Reasoning (CBR)驴, una herramienta de IA especialmente apta para la adquisici贸n de conocimiento a trav茅s del aprendizaje y para la predicci贸n basada en similitud de informaci贸n.
Dentro de esta arquitectura la presente tesis se centra en las capas inferiores, las de tipo reactivo, expresadas en forma de comportamientos b谩sicos, que implementan conductas sencillas pero indispensables para el funcionamiento de un robot. Estos comportamientos han sido tradicionalmente dise帽ados de forma algor铆tmica, con la dificultad que esto entra帽a en muchos casos por el desconocimiento de sus aspectos intr铆nsecos. Adem谩s, carecen de la capacidad de adaptarse ante nuevas situaciones no previstas y adquirir nuevos conocimientos a trav茅s del funcionamiento del robot, algo indispensable si se pretende que 茅ste se desenvuelva en ambientes din谩micos y no estructurados. El trabajo de esta tesis considera la implementaci贸n de comportamientos reactivos con capacidad de aprendizaje, como forma de superar los inconvenientes anteriormente mencionados consiguiendo al mismo tiempo una mejor integraci贸n en la arquitectura general de Inteligencia considerada, en la cual el aprendizaje ocupa el papel principal.
As铆, se proponen y analizan diversas alternativas de dise帽o de comportamientos reactivos, construidos a trav茅s de sistemas CBR con capacidad de aprendizaje. En particular se estudia i) la problem谩tica de selecci贸n, organizaci贸n, y representaci贸n de la informaci贸n como recipiente del conocimiento de los comportamientos;ii) los problemas asociados a la escalabilidad de esta informaci贸n; iii) los aspectos que acompa帽an al proceso de predicci贸n mediante la recuperaci贸n de la respuesta de experiencias previas similares a la presentada; iv) la identificaci贸n de la respuesta no solo con la acci贸n a tomar por parte del comportamiento sino con un concepto que represente la situaci贸n presentada; y v) la adaptaci贸n y evaluaci贸n de la respuesta para incorporar nuevas situaciones como nuevo conocimiento del sistema. Tambi茅n se analiza la organizaci贸n de comportamientos b谩sicos que permite obtener, a trav茅s de sus interacciones, comportamientos emergentes de nivel superior a煤n dentro de un alcance reactivo.
Todo ello se prueba con un robot real y con un simulador, en una variante de un escenario de aplicaci贸n cl谩sico en Rob贸tica, como es la competici贸n Robocup. La elaboraci贸n de esta tesis ha supuesto, adem谩s de los aspectos puramente investigadores, un esfuerzo adicional en el desarrollo de las herramientas y metodolog铆a de pruebas necesarias para su realizaci贸n. En este sentido, se ha programado un primer prototipo de marco de implementaci贸n de comportamientos reactivos con aprendizaje, basados en CBR, para la plataforma de desarrollo rob贸tico Tekkotsu