Defeasible decision making in a robotic environment

Decision making models for autonomous agents are recently receiving increased attention, particularly in the feld of intelligent robots. This work presents a Defeasible Logic Programming approach to decision making in an environment with single and multiple robots. We will show, how a successful tool for knowledge representation and defeasible reasoning could be applied to the problem of deciding which task should be performed next. Besides, we will explain with detailed examples how the decision process is performed when there is only one robot in the environment, and then we will consider how the same robot decides when there are more robots working in the environment.Actualmente, los modelos de toma de decisiones para agentes autónomos están recibiendo mucha atención, particularmente en el área de robots inteligentes. Este trabajo presenta un enfoque basado en Programación en Lógica Rebatible para la toma de decisiones en un ambiente con un único robot y con múltiples robots. Mostraremos como una herramienta exitosa para la representación de conocimiento y razonamiento rebatible, puede ser aplicada al problema de decidir que tarea debe ser realizada a continuación. Además, explicaremos con ejemplos detallados como se realiza el proceso de decisión cuando hay solamente un robot en el ambiente, y luego consideraremos como decide el mismo robot cuando hay otros robots presentes en el ambiente.VIII Workshop de Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Marcos teóricos del aprendizaje por refuerzo multiagente : Limitaciones y perspectivas

El Aprendizaje por Refuerzo (en inglés Reinforcement Learning y de ahora en más AR) ataca el problema de aprender a controlar agentes autónomos, mediante interacciones por prueba y error con un ambiente dinámico desconocido, el cual le provee señales de refuerzo por cada acción que realiza. Si los objetivos del agente están definidos por la señal de refuerzo inmediata, la tarea del agente se reduce a aprender una estrategia de control (o política) que permita maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo (ver [11] para una formalización de esta tarea). El AR ha demostrado una considerable eficacia en la resolución de problemas prácticos como robótica y manufacturación industrial, permitiendo encontrar políticas de control óptimas en escenarios de aprendizaje en línea con un único agente. Otro aspecto relevante que ha suscitado el creciente interés en este área, es el hecho de que el AR está basado en un modelo matemático formal conocido como Proceso de Decisión Markoviano (MDP) que ha permitido no sólo una formalización del problema a resolver y de su solución, sino también la integración con otras áreas de Inteligencia Artificial que toman a los MDP´s como uno de sus modelos formales subyacente como por ejemplo decisiontheoretic planning. Por otra parte, en el área de Sistemas Multiagentes (SMA), gran parte de los esfuerzos estuvieron dirigidos a resolver problemas de coordinación entre agentes asumiendo que existía un conocimiento adecuado del dominio e información compartida entre los agentes. Dado que existen muchos dominios en SMA en que los agentes conocen poco sobre los otros agentes y el ambiente cambia en forma dinámica, el AR recibió un importante interés como nueva de técnica de coordinación para este tipo de situaciones [10], debido a que no necesita un modelo del ambiente y puede ser utilizado en línea. En este sentido, este trabajo analiza las limitaciones del marco teórico del AR con un único agente (MDP) cuando aplicado en SMA´s. Se describen además algunas extensiones a este formalismo surgidas del área de teoría de juegos y finalmente se presenta nuestra línea actual de investigación, orientada a aplicar estos nuevos formalismos en dominios no explorados aún por el AR en SMA, como por ejemplo el uso del AR para coordinar agentes que defienden sus intereses personales.Eje: Inteligencia Artificial Distribuida, Aspectos Teóricos de la Inteligencia Artificial y Teoría de la ComputaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Marcos teóricos del aprendizaje por refuerzo multiagente : Limitaciones y perspectivas

El Aprendizaje por Refuerzo (en inglés Reinforcement Learning y de ahora en más AR) ataca el problema de aprender a controlar agentes autónomos, mediante interacciones por prueba y error con un ambiente dinámico desconocido, el cual le provee señales de refuerzo por cada acción que realiza. Si los objetivos del agente están definidos por la señal de refuerzo inmediata, la tarea del agente se reduce a aprender una estrategia de control (o política) que permita maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo (ver [11] para una formalización de esta tarea). El AR ha demostrado una considerable eficacia en la resolución de problemas prácticos como robótica y manufacturación industrial, permitiendo encontrar políticas de control óptimas en escenarios de aprendizaje en línea con un único agente. Otro aspecto relevante que ha suscitado el creciente interés en este área, es el hecho de que el AR está basado en un modelo matemático formal conocido como Proceso de Decisión Markoviano (MDP) que ha permitido no sólo una formalización del problema a resolver y de su solución, sino también la integración con otras áreas de Inteligencia Artificial que toman a los MDP´s como uno de sus modelos formales subyacente como por ejemplo decisiontheoretic planning. Por otra parte, en el área de Sistemas Multiagentes (SMA), gran parte de los esfuerzos estuvieron dirigidos a resolver problemas de coordinación entre agentes asumiendo que existía un conocimiento adecuado del dominio e información compartida entre los agentes. Dado que existen muchos dominios en SMA en que los agentes conocen poco sobre los otros agentes y el ambiente cambia en forma dinámica, el AR recibió un importante interés como nueva de técnica de coordinación para este tipo de situaciones [10], debido a que no necesita un modelo del ambiente y puede ser utilizado en línea. En este sentido, este trabajo analiza las limitaciones del marco teórico del AR con un único agente (MDP) cuando aplicado en SMA´s. Se describen además algunas extensiones a este formalismo surgidas del área de teoría de juegos y finalmente se presenta nuestra línea actual de investigación, orientada a aplicar estos nuevos formalismos en dominios no explorados aún por el AR en SMA, como por ejemplo el uso del AR para coordinar agentes que defienden sus intereses personales.Eje: Inteligencia Artificial Distribuida, Aspectos Teóricos de la Inteligencia Artificial y Teoría de la ComputaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A support for remote process execution in a load-balanced distributed system

Load distribution and balancing in a workstation-based network includes a number of intricate tasks. Among them, transparent remote process execution is an essential one. This work describes the main problems to be considered when implementing remote process execution and propose a design for an alternative system attempting to solve these problems.Eje: Sistemas distribuidosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Exploratory Analysis of a New Corpus for Political Alignment Identification of Argentinian Journalists

Political alignment identification is an author profiling task that aims at identifying political bias/orientation in people’ writings. As usual in this kind of field, a key aspect is to have available adequate data sets so that the data mining and machine learning approaches can obtain reliable and informative results. This article takes a step in this direction by introducing a new corpus for the study of political alignment in documents of Argentinian journalists. The study also includes several kinds of analysis of documents of pro-government and opposition journalists such as sentiment analysis, topic modelling and the analysis of psycholinguistic indicators obtained from the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) system. From the experimental results, interesting patterns could be observed such as the topics both types of journalists write about, how the sentiment polarities are distributed and how the writings of pro-government and opposition journalists differ in the distinct LIWC categories.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Exploratory Analysis of a New Corpus for Political Alignment Identification of Argentinian Journalists

Political alignment identification is an author profiling task that aims at identifying political bias/orientation in people’ writings. As usual in this kind of field, a key aspect is to have available adequate data sets so that the data mining and machine learning approaches can obtain reliable and informative results. This article takes a step in this direction by introducing a new corpus for the study of political alignment in documents of Argentinian journalists. The study also includes several kinds of analysis of documents of pro-government and opposition journalists such as sentiment analysis, topic modelling and the analysis of psycholinguistic indicators obtained from the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) system. From the experimental results, interesting patterns could be observed such as the topics both types of journalists write about, how the sentiment polarities are distributed and how the writings of pro-government and opposition journalists differ in the distinct LIWC categories.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Exploratory Analysis of a New Corpus for Political Alignment Identification of Argentinian Journalists

Political alignment identification is an author profiling task that aims at identifying political bias/orientation in people’ writings. As usual in this kind of field, a key aspect is to have available adequate data sets so that the data mining and machine learning approaches can obtain reliable and informative results. This article takes a step in this direction by introducing a new corpus for the study of political alignment in documents of Argentinian journalists. The study also includes several kinds of analysis of documents of pro-government and opposition journalists such as sentiment analysis, topic modelling and the analysis of psycholinguistic indicators obtained from the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) system. From the experimental results, interesting patterns could be observed such as the topics both types of journalists write about, how the sentiment polarities are distributed and how the writings of pro-government and opposition journalists differ in the distinct LIWC categories.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Sobre la Factibilidad del Soporte Factual Externo como Métrica de Calidad para Wikipedia

Developing metrics to estimate the information quality of Wikipedia articles is an interesting and important research area. In this article, we propose and analyse the feasibility, of a new quality metric based on the “external factual support” of an article. The rationale behind this metric is identified, a formal definition of the metric is presented and some implementation aspects are introduced. Preliminary results show the feasibility of our proposal and its potential to discriminate high quality versus low quality Wikipedia’s articles.El desarrollo de métricas para estimar la calidad de información de los artículos de Wikipedia es un área de investigación interesante e importante. En este artículo, se propone una nueva métrica de calidad basada en el “soporte factual externo” de un artículo y se analiza su viabilidad. Los motivos que dan sustento a esta métrica son identificados, se presenta una definición formal de la misma y también se dan detalles de su implementación. Los resultados preliminares obtenidos, muestran la viabilidad de nuestra propuesta y su potencial para discriminar entre artículos de alta y baja calidad en Wikipedia

Intention Reconsideration like uncertain dichotomous choice model

A key issue in the design of Belief-Desires-Intentions (BDI) agents is that of fnding an appropriate strategy for Intention Reconsider- ation (IR). Traditional approaches to IR defi nes the policy in the agent's design stage, which makes impossible to modify it in execution time. This is clearly not a practical solution for agents operating in dynamic and changing environments. Besides, IR typically involves considering multi- ple criteria. That is why, in this work, we propose a novel approach to IR based on a dichotomous choice model. This approach allows changing commitments to intentions depending on how the environment evolves and involves multi-criteria aggregation for IR.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI