Cambio de Creencias M´
ultiples en Sistemas
Argumentativos Aplicado para Programaci´
on L´
ogica
Rebatible
Luis Gustavo Pedraza
❸Oscar Andrada
❸N´
estor Jorge Valdez
❸Mario Guido Sergio Teseira
❸❸ Departamento de Ciencias de la Computaci´on, Fac. de Ciencias Exactas y Naturales Universidad Nacional de Catamarca (UNCa)
Av. Belgrano 300 - San Fernando del Valle de Catamarca Tel.: (03834)420900
e-mails: [email protected], [email protected] [email protected], [email protected]
Resumen
La l´ogica de la teor´ıa de cambio se enfren-ta con el problema de modelar el conoci-miento din´amico, es decir, como el estado epist´emico de un agente es modificado en un escenario din´amico. Usualmente, la nue-va informaci´on a ser incorporada es asumi-da mediante una sentencia simple, como en el modelo AGM, pero la entrada epist´emica tambi´en podr´ıa presentarse a trav´es de un conjunto de sentencias. Por ello, es que re-sulta de inter´es estudiar las operaciones de
cambio m´ultiple. Esta l´ınea de investigaci´on tiene como objetivo el estudio y ampliaci´on de la utilidad del marco AGM mediante la investigaci´on de nuevos tipos de cambio de creencias m´ultiples. Se estudiar´an los opera-dores de revisi´on en donde algunos de ellos procesan la informaci´on con el apoyo de una
explicaci´on. Tambi´en, se establecer´a proce-dimientos de aplicaci´on de estas construc-ciones ensistemas argumentativos que brin-dar´an soporte a las capacidades de razona-miento de agentes que proveen informaci´on que puede ser incompleta y/o
contradicto-ria y de esta manera mejorar los mecanismos de toma de decisi´on autom´atica. En tal sen-tido, se espera que los resultados obtenidos brinden una nueva perspectiva para desarro-llar herramientas tecnol´ogicas que funcionen desde un enfoque multi-agente.
Palabras Claves Cambio de Creen-cias M´ultiples, Razonamiento Argumentati-vo, Programaci´on L´ogica Rebatible.
1.
Contexto
Esta l´ınea de investigaci´on se realizar´a dentro del ´ambito del Laboratorio de In-vestigaci´on del Departamento de Ciencias de la Computaci´on de la Facultad de Cien-cias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de Catamarca. Esta asociado con el proyecto de investigaci´on Bianual: “ Cam-bio de Creencias M´ultiples en Sistemas Ar-gumentativos Aplicado para Programaci´on L´ogica Rebatible”. Financiado por el progra-ma de desarrollo cient´ıfico y tecnol´ogico de la Secretar´ıa de Ciencia y Tecnolog´ıa: Con-sejo de Investigaci´on, de la Universidad
Na-cional de Catamarca. Periodo: 01~01~2016 al 31~12~2017.
2.
Introducci´
on
Un sistema de revisi´on de creencias cons-tituye un marco l´ogico para la modelizaci´on de la din´amica de conocimiento. Es decir, c´omo modificamos nuestras creencias cuan-do recibimos nueva informaci´on. Usualmen-te, la nueva informaci´on a ser incorporada es asumida mediante una sentencia simple, como en la teor´ıa AGM cl´asica [1, 2], pero la entrada epist´emica tambi´en podr´ıa presen-tarse a trav´es de un conjunto de sentencias. En este contexto, existen diversos tipos de operadores de cambios, como los operado-res de cambio priorizado, los operadores no priorizados, los operadores merging u ope-radores decambio sim´etrico, los de cambios selectivos, etc.
Debido a que las operaciones de cambios se llevan a cabo sobre el estado epist´emico del agente, es que existen diferentes cons-trucciones a ser usadas como modelos del estado epist´emico, dos de los modelos m´as com´unmente usados son sobre conjuntos de creencias y sobre bases de creencias. Los conjuntos de creencias son conjuntos de sen-tencias l´ogicamente clausurados y las bases de creencias son conjuntos de creencias las cuales no son necesariamente clausuradas. Nuestra propuesta est´a centrada en las ba-ses de creencias al tener como caracter´ısti-ca que son conjunto de sentencias no nece-sariamente cerradas, ello permiten que los cambios sobre el estado de las creencias re-presentadas sean posibles desde el punto de vista computacional.
Dentro de este campo de la din´amica de conocimiento existen diversos tipos de ope-radores de revisi´on en donde algunos de ellos procesan la informaci´on con el apoyo de una
explicaci´on. Unaexplicaci´oncontiene un
ex-planans (las creencias que apoyan una con-clusi´on) y un explanandum (la conclusi´on final). Cada explicaci´on es un conjunto de sentencias con algunas restricciones. El rol de las explicaciones en la representaci´on del conocimiento ha sido ampliamente estudia-do en [7], sienestudia-do la misma la de racionalizar los hechos.
La revisi´on de creencias ha sido anexada a los sistemas argumentativos [6, 8], all´ı se define un nuevo modelo epist´emico para que resulte posible la aplicaci´on de operadores de revisi´on mediante explicaciones. En los
sistemas argumentativos se utilizan creen-cias irrebatibles y creencreen-cias rebatibles, y sus conclusiones son tentativas por lo que es ne-cesario contar con un mecanismo de selec-ci´on o criterio de preferencia entre argumen-tos [9, 12]. El concepto m´as general de razo-namiento rebatible se introdujo en Ciencias de la Computaci´on como parte de la Inteli-gencia Artificial a mediados de los 80’ por el fil´osofo John Pollock [11], abriendo el cam-po para alternativas m´as generales. Inves-tigaciones en Razonamiento No-Mon´otono,
Programaci´on L´ogica yArgumentaci´on han dado resultados importantes, posibilitando desarrollar herramientas m´as poderosas pa-ra la Representaci´on de Conocimiento y Ra-zonamiento de Sentido Com´un. Los avances en esas ´areas est´an logrando resultados ´ uti-les para otras ´areas como el desarrollo de
Agentes Inteligentes y aplicaciones de Sis-temas Multi-agente. Los sistemas de argu-mentaci´on resultan plausibles para la toma de decisiones, tales acciones pueden mode-larse de una forma dial´ectica usando argu-mentos a favor y en contra de cada opci´on [3, 4, 5].
Una aproximaci´on a la implementaci´on de este tipo de sistemas est´a dada por los ser-vicios de razonamiento basados en Progra-maci´on L´ogica Rebatible. La Programaci´on en L´ogica Rebatible (Defeasible Logic Pro-gramming o DeLP) [9, 10] es uno de tales
formalismos, que combina resultados de la teor´ıa de Argumentaci´on Rebatible y Pro-gramaci´on L´ogica. DeLP provee un entorno apropiado para la construcci´on de aplicacio-nes que resuelvan problemas del mundo real asociados a informaci´on incompleta y con-tradictoria en dominios din´amicos.
3.
L´ınea de Investigaci´
on
y Desarrollo
Esta l´ınea de investigaci´on toma como punto de partida los aportes en la tem´atica de los operadores de contracci´on de la teor´ıa de cambio de creencias bajo clausulas Horn que han sido ampliamente investigado por los autores de este art´ıculo [13, 14, 15, 16]. Uno de los objetivos principales es el estu-dio de las operaciones de cambio, en parti-cular aquellos cambios de creencias que son inducidos a trav´es de un conjunto de sen-tencias. En este contexto, consideramos dos tipos de cambios m´ultiples: el primero, los operadores de cambio m´ultiple priorizado en donde todas las nuevas creencias se supone que deben ser aceptadas, y el segundo, se re-fiere a operadores de mezcla (merging) que permite que creencias antiguas y nuevas jue-guen roles sim´etricos dentro de un proceso de cambio. Para ambos tipos de cambios se analizan dos operadores, uno basada en ker-nels y la otra basada en conjuntos de restos. As´ı tambi´en, dentro de la teor´ıa de cam-bio, existen diversos tipos de operadores de revisi´on en donde algunos de ellos procesan la informaci´on con el apoyo de una explica-ci´on. Un operador de revisi´on puede modifi-car ya sea el conocimiento rebatible o no re-batible. El problema principal es determinar si alguna pieza de informaci´on es no rebati-ble o rebatirebati-ble. Una soluci´on simple podr´ıa ser la incorporaci´on de conocimiento direc-tamente en el conocimiento rebatible. Pero esta soluci´on es demasiado simple y no es
muy realista. La calificaci´on del conocimien-to es din´amica, es decir, que evoluciona con el tiempo y en la incorporaci´on de nueva in-formaci´on. Cuando un agente incorpora co-nocimiento por lo general incorpora cono-cimiento no rebatible. Es por ello, que en los sistemas argumentativos resulta necesa-rio contar con critenecesa-rios de preferencia entre argumentos. La implementaci´on de este ti-po de sistemas est´a dada por los servicios de razonamiento basados en Programaci´on L´ogica Rebatible.
Las Teor´ıas de Cambio de Creencias y Ar-gumentaci´on (principales ejes de esta inves-tigaci´on) pertenecen al amplio campo de la Representaci´on del Conocimiento, sin em-bargo, sus puntos focales b´asicos son dife-rentes. Ahora, las interrelaciones entre los dos campos est´an todav´ıa en su mayor parte sin explorar. Tanto los campos de la teor´ıa de la argumentaci´on como la de revisi´on de creencias son de importancia sustancial pa-ra los sistemas multi-agente que se enfrentan a un uso intensivo en aplicaciones pr´acticas industriales. Sumado a ello, el creciente uso de m´etodos y herramientas de la teor´ıa de cambio de creencias en la teor´ıa de la argu-mentaci´on y viceversa.
El presente proyecto, tiene por finalidad volcar resultados y mejoras que se obten-gan en el desarrollo de modelos de revisi´on de creencias con sentencias m´ultiples com-binado con argumentaci´on y de esta mane-ra agilizar las capacidades de mane-razonamiento mediante la implementaci´on de la progra-maci´on l´ogica rebatible (DeLP).
4.
Resultados y
Objeti-vos
Diversas contribuciones relacionado a la tem´atica de esta investigaci´on, fueron pre-sentados en el ´ambito de las ciencias b´asicas, provocando un impacto directo en el
desa-rrollo de ´areas tecnol´ogicas de vanguardia en Ciencias de la Computaci´on, tales como la especificaci´on de instituciones virtuales, desarrollo y automatizaci´on de mercados, subastas electr´onicas a trav´es de Internet, mejoras de mecanismos de toma de decisi´on autom´atica, etc.
En esta l´ınea de investigaci´on se espera obtener los siguientes resultados:
- Ampliar la utilidad de las construcciones adaptadas con sentencias m´ultiples de tipo priorizados y sim´etricos a otros ti-pos de cambios y su aplicaci´on con mo-delos de operadores de cambio (Par-tial meet, Kernel, Epistemic Entrench-ment, entre otros).
- Investigar y determinar las interrelacio-nes entre dos campos de la representa-ci´on de conocimiento como son la teor´ıa de argumentaci´on y cambio de creen-cias, considerando que son diferentes sus puntos focales, lo que promover´a el empleo de m´etodos basados en argu-mentaci´on caracterizados por la adop-ci´on de elementos de la teor´ıa de cam-bio de creencias.
- Formular procedimientos basados en pro-gramaci´on l´ogica rebatible (DeLP), pa-ra mejopa-rar las capacidades de pa- razona-miento de agentes en operaciones de revisi´on ejecutados por sistemas argu-mentativos.
Respecto a los objetivos de esta investi-gaci´on, se espera obtener contribuciones en el ´area de las ciencias b´asicas y en el ´ambito de aplicaciones tecnol´ogicas.
Por ´ultimo, se integrar´a programas de ca-pacitaci´on e intercambio para los integran-tes del proyecto y otras ´areas afines. Estas actividades ser´an de car´acter:
t´ecnica: estudio y manejo de herra-mientas inform´aticas como DeLP y
dem´as programas existentes en el cam-po de estudio; y
metodol´ogica: estrategias de investiga-ci´on cient´ıfica, mecanismos de publica-ci´on de art´ıculos cient´ıficos, planifica-ci´on de tutor´ıas en ambientes presen-ciales y virtuales.
5.
Formaci´
on de
Recur-sos Humanos
Dentro de la tem´atica de esta l´ınea de in-vestigaci´on:los operadores de contracci´on de la teor´ıa de cambio de creencias bajo clau-sulas Horn han sido ampliamente investi-gado por parte de los autores de esta con-tribuci´on, siendo el tema de tesis para al-canzar el grado de Magister en Ciencias de la Computaci´on en la UNS (Argentina) de N´estor Jorge Valdez (uno de los autores de este art´ıculo).
As´ı tambi´en, se espera que durante el desarrollo del proyecto, los integrantes del mismo que est´en en proceso de elaboraci´on de su tesis de posgrado puedan consolidar su formaci´on en investigaci´on, y que el trabajo realizado contribuya a su graduaci´on.
Referencias
[1] Alchourr´on, G¨ardenfors, and Makin-son. On the logic of theory change: Par-tial meet contraction and revision fun-ctions. The Journal of Symbolic Logic, 50, 1985.
[2] Alchourr´on and Makinson. On the lo-gic of theory change: Contraction ctions and their associated revision fun-ctions. The Journal of Symbolic Logic, 48:14–37, 1982.
[3] Capobianco, Chesnevar, and Simari. Argumentation and the dynamics of
warranted beliefs in changing environ-ments. intl. Journal on Autonomous Agents and Multiagent Systems (JAA-MAS) 11 (Sept. 2005), pages 127–151, 2005.
[4] Chesnevar, Maguitman, and Loui. Lo-gical models of argument. ACM Com-puting Surveys 32, 4 (Dec. 2000), pages 337–383, 2000.
[5] Chesnevar, Maguitman, and Simari. Argument-based critics and recommen-ders: A qualitative perspective on user support systems. Data and Knowledge Engineering 59, 2 (Nov. 2006), pages 293–319, 2006.
[6] Falappa, Garc´ıa, and Simari. Belief dy-namics and defeasible argumentation in rational agents. In Proceedings of NMR 2004, pages 164–170, 2004. [7] Falappa, Kern-Isberner, and Simari.
Belief revision, explanations and defea-sible reasoning. Artificial Intelligence Journal, 141:1–28, 2002.
[8] Falappa, Kern-Isberner, and Simari. Argumentation in artificial intelligence.
In I. Rahwan, G. R. Simari (Eds.), Be-lief revision and argumentation theory, pages 341–360, 2009.
[9] Garc´ıa and Simari. Defeasible logic programming: An argumentative ap-proach. Theory and Practice of Logic Programming, 4:95–138, 2004.
[10] LIDIA. Delp web client and visualization tool.
http://lidia.cs.uns.edu.ar/delp client, pages–, 2007.
[11] Pollock. Defeasible reasoning. Cogniti-ve science, 11:481–518, 1987.
[12] Prakken and Vreeswijk. Logical sys-tems for defeasible argumentation. In Handbook of Phil. Logic, D. Gabbay and F.Guenther, Eds. Kluwer, pages 219–318, 2002.
[13] Valdez and Falappa. Din´amica de cono-cimiento: Contracci´on m´ultiple en len-guajes horn. XIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computaci´on, XIV Workshop Agentes y Sistemas Inteli-gentes (WASI), CACiC’2013, pages–, 2013.
[14] Valdez and Falappa. Din´amica de conocimiento: Contracciones horn a partir de ordenamientos epist´ emi-cos. 42JAIIO Jornadas Argenti-nas de Inform´aticas, ASAI 2013, 42 JAIIO’2013, pages 206–209, 2013. [15] Valdez and Falappa. Implementaci´on
para bases de creencias horn de ope-radores de contracci´n m´ultiple. XX Congreso Argentino de Ciencias de la Computaci´on, XV Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI), CA-CiC’2014, 2014.
[16] Valdez, Lara, Pedraza, and Teseira. Din´amica de conocimiento: Cambio de creencias m´ultiples. tem´atica de in-vestigaci´on de inteligencia artificial en las ciencias de la computaci´on. JU-CEN’15, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, UNCa. Catamarca 9 y 10 de diciembre de 2015 - Argentina, pa-ges 30–36, 2015.
