Aprendizaje de conocimiento rebatible

El aprendizaje de conceptos a partir de ejemplos es una tarea muy compleja. Dentro del área de la Programación en Lógica Inductiva se han desarrollado diversas propuestas para afrontar tal problema utilizando paradigmas tradicionales de programación en lógica. En este trabajo se propone la utilización de Programación en Lógica Rebatible como herramienta de representación de conocimiento y razonamiento no monótono a partir de la cual desarrollar aprendizaje inductivo de conceptos. La Programación en Lógica Rebatible como herramienta de razonamiento no monótono, ofrece una mayor flexibilidad al momento de sintetizar definiciones que modelen los conceptos que son objeto de aprendizaje.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Refinamiento de reglas rebatibles para el aprendizaje de conceptos

El aprendizaje de conceptos a partir de ejemplos puede desarrollarse en el marco de la Programación en Lógica Rebatible (PLR) [GS03, Del03]. En ese caso las definiciones aprendidas son conjuntos de reglas rebatibles que modelan el concepto que es objeto de aprendizaje. Estos conjuntos de reglas rebatibles deben respetar las observaciones provistas al proceso de aprendizaje. En una propuesta top down, las definiciones se obtienen a través de un proceso continuo de refinamiento. A partir de una definición general, se analizan los conflictos que esta presenta frente a las observaciones consideradas, y se realiza un paso de refinamiento que resuelva estos conflictos, obteniendo as una nueva definición. Los refinamientos pueden realizarse de distintas formas. Se propone analizar entonces cómo estos pasos de refinamiento pueden realizarse a través de un análisis de las propiedades que cumplen los individuos que intervienen en las observaciones consideradas. El objetivo es identificar las propiedades que permitan aislar las observaciones que están siendo cubiertas en forma errónea por la definición actual, y utilizar esta propiedad en el refinamiento de esta definición.Eje: Inteligencia artificial distribuida, aspectos teóricos de la inteligencia artificial y teoría de computaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Refinamiento de reglas rebatibles para el aprendizaje de conceptos

El aprendizaje de conceptos a partir de ejemplos puede desarrollarse en el marco de la Programación en Lógica Rebatible (PLR) [GS03, Del03]. En ese caso las definiciones aprendidas son conjuntos de reglas rebatibles que modelan el concepto que es objeto de aprendizaje. Estos conjuntos de reglas rebatibles deben respetar las observaciones provistas al proceso de aprendizaje. En una propuesta top down, las definiciones se obtienen a través de un proceso continuo de refinamiento. A partir de una definición general, se analizan los conflictos que esta presenta frente a las observaciones consideradas, y se realiza un paso de refinamiento que resuelva estos conflictos, obteniendo as una nueva definición. Los refinamientos pueden realizarse de distintas formas. Se propone analizar entonces cómo estos pasos de refinamiento pueden realizarse a través de un análisis de las propiedades que cumplen los individuos que intervienen en las observaciones consideradas. El objetivo es identificar las propiedades que permitan aislar las observaciones que están siendo cubiertas en forma errónea por la definición actual, y utilizar esta propiedad en el refinamiento de esta definición.Eje: Inteligencia artificial distribuida, aspectos teóricos de la inteligencia artificial y teoría de computaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aprendizaje de conocimiento rebatible

El aprendizaje de conceptos a partir de ejemplos es una tarea muy compleja. Dentro del área de la Programación en Lógica Inductiva se han desarrollado diversas propuestas para afrontar tal problema utilizando paradigmas tradicionales de programación en lógica. En este trabajo se propone la utilización de Programación en Lógica Rebatible como herramienta de representación de conocimiento y razonamiento no monótono a partir de la cual desarrollar aprendizaje inductivo de conceptos. La Programación en Lógica Rebatible como herramienta de razonamiento no monótono, ofrece una mayor flexibilidad al momento de sintetizar definiciones que modelen los conceptos que son objeto de aprendizaje.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cooperación en la tarea de Aprendizaje

La cooperación en la tarea de aprendizaje puede proponerse como una herramienta útil a la hora de solucionar muchos de los problemas que esta actividad presenta. Afrontar una tarea tan compleja de manera cooperativa permitiría obtener resultados más efectivos. La capacidad de aprender cosas nuevas es una habilidad de las entidades inteligentes y por esto el aprendizaje es un tema de interés en Inteligencia Artificial. El área de Machine Learning se dedica al estudio e investigación de estos temas. En particular un área que ha ido tomando relevancia en estos tiempos es la Programación en Lógica Inductiva o ILP (Inductive Logic Programming) que propone a la Programación en Lógica como herramienta en la tarea del aprendizaje a partir de ejemplos. Son muchos los elementos que intervienen en el problema del aprendizaje a partir de ejemplos lo que hace que sea un problema de alta complejidad. Para una entidad, el aprendizaje a partir de ejemplos es una tarea muy difícil que requiere, entre otras cosas, una gran cantidad de información de gran calidad para poder obtener buenos resultados. Si el aprendizaje se llevara a cabo de manera cooperativa por un grupo de entidades, es de esperar que esta tarea pueda realizarse de forma más rápida y efectiva.Eje: Inteligencia Artificial Distribuida, Aspectos Teóricos de la Inteligencia Artificial y Teoría de la ComputaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

On the connection between default logic and DELP

In this paper, we establish a relation between an argumentation based system: Defeasible Logic Programming (DELP), and a nonmonotonic system: Reiter’s Default Logic. This relation is achieved by introducing a variant of DELP and a transformation that maps default theories to defeasible logic programs. The transformation allows to associate the answers of a DELP Interpreter with the consequences, credulous and skeptical, of the default theory. Thus, this work establishes a link between a well understood nonmonotonic system and a argumentation based system. This link could be studied separately and could be exploited for the development of the latter system.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cooperación en la tarea de Aprendizaje

La cooperación en la tarea de aprendizaje puede proponerse como una herramienta útil a la hora de solucionar muchos de los problemas que esta actividad presenta. Afrontar una tarea tan compleja de manera cooperativa permitiría obtener resultados más efectivos. La capacidad de aprender cosas nuevas es una habilidad de las entidades inteligentes y por esto el aprendizaje es un tema de interés en Inteligencia Artificial. El área de Machine Learning se dedica al estudio e investigación de estos temas. En particular un área que ha ido tomando relevancia en estos tiempos es la Programación en Lógica Inductiva o ILP (Inductive Logic Programming) que propone a la Programación en Lógica como herramienta en la tarea del aprendizaje a partir de ejemplos. Son muchos los elementos que intervienen en el problema del aprendizaje a partir de ejemplos lo que hace que sea un problema de alta complejidad. Para una entidad, el aprendizaje a partir de ejemplos es una tarea muy difícil que requiere, entre otras cosas, una gran cantidad de información de gran calidad para poder obtener buenos resultados. Si el aprendizaje se llevara a cabo de manera cooperativa por un grupo de entidades, es de esperar que esta tarea pueda realizarse de forma más rápida y efectiva.Eje: Inteligencia Artificial Distribuida, Aspectos Teóricos de la Inteligencia Artificial y Teoría de la ComputaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Rebatibilidad y programación en lógica inductiva

La Programación en Lógica Inductiva es una propuesta de aprendizaje de conceptos a partir de observaciones que utiliza Programación en Lógica como herramienta de representación de conocimiento y razonamiento. Una de las ventajas de las técnicas ILP es la expresividad del lenguaje utilizado (programación en lógica) y la capacidad de representar conocimiento previo, lo que es útil al momento de aprender nuevos conceptos o revisar conceptos ya existentes. Propuestas típicas en Programación en Lógica Inductiva utilizan paradigmas tradicionales de programación en lógica. Un problema que surge en estos casos es la falta de flexibilidad de la representación al momento de considerar nuevas observaciones, especialmente observaciones que representan casos particulares de los conceptos ya aprendidos. Mecanismos de razonamiento no monótono permitirían aprender definiciones más flexibles y adecuar las instancias particulares de estos conceptos en forma más natural. En este trabajo se propone la utilización de Programación en Lógica Rebatible como herramienta de representación de conocimiento y razonamiento no monótono a partir de la cual desarrollar aprendizaje inductivo de conceptos.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Designing an agent system for controlling a robotic soccer team

Robotic soccer is a way of putting different developments in intelligent agents into practice, including not only problems such as multi-agent planning and coordination, but also physical problems related to vision and communication subsystems. Because these problems cannot be all taken into account beforehand, the system must be designed to be robust enough to recover from any eventualities. In this work, we present the design used as the basis for an agents system implemented for the control of a team of robots for the E-League competition in RoboCup 2004. The implementation of the system was carried out following a layered design, with the objective of having a set of Service Layers, each of which is associated with a different level of abstraction. This layered design allows to construct a functional system with basic services that can be tested and refined progressively. The layers that are proposed as a basis for the arquitecture of a robotic soccer team offer a modular design, allowing the possibility of reuse in other robotic soccer leagues. Finally, the agents are implemented using the prolog language; the three uppermost layers in the hierarchy offer interfaces designed explicitly for this language.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A comparison between non-monotonic formalisms

It is interesting and important to compare, analyze and assess the alternative tools that could be used in the area of Knowledge Representation. In this paper we present a reasearch line associated to this goal: to formally establish the relation among Knowledge Representation formalisms in order to make a sensible use of them. As a part of this main task, we present a comparison between Normal Default Theory and Defeasible Logic Programming. This comparison is achieved introducing a DELP variant, called DELP;, which allows to associate the answers of a DELP interpreter to the consequences, credulous and skeptical, of a Normal Default Theory.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI