"Similarity is a central cognitive mechanism for humans which enables a broad range of perceptual and abstraction processes, including recognizing and categorizing objects, drawing parallelism, and predicting outcomes. It has been studied computationally through models designed to replicate human judgment. The work presented in this dissertation leverages general purpose semantic networks to derive similarity measures in a problem-independent manner. We model both general and relational similarity using connectivity between concepts within semantic networks. Our first contribution is to model general similarity using concept connectivity, which we use to partition vocabularies into topics without the need of document corpora. We apply this model to derive topics from unstructured dialog, specifically enabling an early literacy primer application to support parents in having better conversations with their young children, as they are using the primer together. Second, we model relational similarity in proportional analogies. To do so, we derive relational parallelism by searching in semantic networks for similar path pairs that connect either side of this analogy statement. We then derive human readable explanations from the resulting similar path pair. We show that our model can answer broad-vocabulary analogy questions designed for human test takers with high confidence. The third contribution is to enable symbolic plan repair in robot planning through object substitution. When a failure occurs due to unforeseen changes in the environment, such as missing objects, we enable the planning domain to be extended with a number of alternative objects such that the plan can be repaired and execution to continue. To evaluate this type of similarity, we use both general and relational similarity. We demonstrate that the task context is essential in establishing which objects are interchangeable."

Um agente de planejamento em Inteligência Artificial deve estar preparado para lidar com aspectos dinâmicos do domínio, ou seja, com os efeitos de suas ações, bem como com mudanças provocadas por outros agentes (eventos exógenos). Neste caso, é possível identificar duas situações distintas: todas as informações necessárias sobre a dinâmica do ambiente são, de alguma forma, modeladas pelo agente e consideradas durante o planejamento; ou o agente não possui conhecimento completo do ambiente, sendo que as ações exógenas só são percebidas durante a execução do plano. Neste último caso, podem ocorrer falhas na execução das ações do agente, por exemplo, as pré-condições nas quais o plano se baseia deixam de ser verdadeiras e a meta do agente pode não ser mais alcançável. Para garantir que o agente saia da situação de plano inválido e alcance seu conjunto de metas originais, é preciso fazer um \"reparo de plano\" ou \"replanejamento\". Enquanto no replanejamento o agente abandona o plano original e constrói um novo plano para o estado atual, o reparo de plano tenta fazer um compromisso com o plano original, gerando o menor número de mudanças possível para que o novo plano atinja as metas do problema original. O processo de reparo de plano envolve duas operações básicas: (a) remover do plano as ações que estejam impedindo a execução do mesmo e (b) adicionar novas ações a fim de atingir as metas. A proposta deste trabalho é aplicar e implementar o método de reparo de plano chamado de \"refinamento reverso\". O sistema de reparo implementado será capaz de realizar duas operações: adicionar ações por meio dos procedimentos clássicos de refinamento de planos e remover ações por refinamento reverso com a adição de heurísticas para melhorar o desempenho da tarefa de reparo. / An Artificial Intelligence planning agent must be prepared to deal with dynamic aspects of the domain, in other words, with its actions effects as well as the changes caused by other agents (exogenous events). In this case it is possible to identify two situations: all the necessary information about the environment dynamics are modeled by the agent and considered during the planning; or the agent has an incomplete knowledge about the environment and the exogenous events are only noted during the plan execution. In the latter case, some actions can fail, e.g. because some preconditions are no longer satisfied implying that the goals may not be achieved anymore. To make sure that the agent leaves the invalid plan situation and reach its original goals, it is necessary to make a \"plan repair\" or \"replanning\". While in the replanning the agent discards the original plan and makes a new one for the present condition, the plan repair tries to make a commitment with the original plan, making the least changes necessary to achieve the goals of the original problem. The plan repair process involves two basic operations: (a) remove the actions that are blocking the plan to be executed and (b) add new actions to achieve the goals. The proposal of this work is to apply and implement the repair method called \"unrefinement\". This repair system will be able to perform two operations: add actions through plan refinement classical procedures, and remove actions by this new method called unrefinement with addition of heuristics to improve the repair task performance.

Um agente de planejamento em Inteligência Artificial deve estar preparado para lidar com aspectos dinâmicos do domínio, ou seja, com os efeitos de suas ações, bem como com mudanças provocadas por outros agentes (eventos exógenos). Neste caso, é possível identificar duas situações distintas: todas as informações necessárias sobre a dinâmica do ambiente são, de alguma forma, modeladas pelo agente e consideradas durante o planejamento; ou o agente não possui conhecimento completo do ambiente, sendo que as ações exógenas só são percebidas durante a execução do plano. Neste último caso, podem ocorrer falhas na execução das ações do agente, por exemplo, as pré-condições nas quais o plano se baseia deixam de ser verdadeiras e a meta do agente pode não ser mais alcançável. Para garantir que o agente saia da situação de plano inválido e alcance seu conjunto de metas originais, é preciso fazer um \"reparo de plano\" ou \"replanejamento\". Enquanto no replanejamento o agente abandona o plano original e constrói um novo plano para o estado atual, o reparo de plano tenta fazer um compromisso com o plano original, gerando o menor número de mudanças possível para que o novo plano atinja as metas do problema original. O processo de reparo de plano envolve duas operações básicas: (a) remover do plano as ações que estejam impedindo a execução do mesmo e (b) adicionar novas ações a fim de atingir as metas. A proposta deste trabalho é aplicar e implementar o método de reparo de plano chamado de \"refinamento reverso\". O sistema de reparo implementado será capaz de realizar duas operações: adicionar ações por meio dos procedimentos clássicos de refinamento de planos e remover ações por refinamento reverso com a adição de heurísticas para melhorar o desempenho da tarefa de reparo. / An Artificial Intelligence planning agent must be prepared to deal with dynamic aspects of the domain, in other words, with its actions effects as well as the changes caused by other agents (exogenous events). In this case it is possible to identify two situations: all the necessary information about the environment dynamics are modeled by the agent and considered during the planning; or the agent has an incomplete knowledge about the environment and the exogenous events are only noted during the plan execution. In the latter case, some actions can fail, e.g. because some preconditions are no longer satisfied implying that the goals may not be achieved anymore. To make sure that the agent leaves the invalid plan situation and reach its original goals, it is necessary to make a \"plan repair\" or \"replanning\". While in the replanning the agent discards the original plan and makes a new one for the present condition, the plan repair tries to make a commitment with the original plan, making the least changes necessary to achieve the goals of the original problem. The plan repair process involves two basic operations: (a) remove the actions that are blocking the plan to be executed and (b) add new actions to achieve the goals. The proposal of this work is to apply and implement the repair method called \"unrefinement\". This repair system will be able to perform two operations: add actions through plan refinement classical procedures, and remove actions by this new method called unrefinement with addition of heuristics to improve the repair task performance.

[ES] La monitorización de la ejecución de un plan es crucial para un agente autónomo que realiza su labor en un entorno dinámico, pues influye en su capacidad de reaccionar ante los cambios. Mientras ejecuta su plan puede sufrir un fallo y, en su esfuerzo por solucionarlo, puede interferir sin saberlo con otros agentes que operan en su mismo entorno. Por otra parte, para actuar racionalmente es necesario que el agente sea consciente del contexto y pueda recopilar y ampliar su información a partir de lo que percibe para poder compensar su conocimiento previo parcial o incorrecto del problema y lograr el mejor resultado posible ante las nuevas situaciones que aparecen. El trabajo realizado en esta tesis permite a los agentes autónomos ejecutar sus planes en un entorno dinámico y adaptarse a eventos inesperados y circunstancias desconocidas. Pueden utilizar su percepción del contexto para proporcionar respuestas deliberativas conscientes y ser capaces así de aprovechar las oportunidades que surgen o reparar los fallos sin perturbar a otros agentes. Este trabajo se centra en el desarrollo de una arquitectura independiente del dominio capaz de manejar las necesidades de agentes con este tipo de comportamiento autónomo. Los tres pilares de la arquitectura propuesta los forman el sistema inteligente para la simulación de la ejecución en entornos dinámicos, la adquisición de conocimiento consciente del contexto para ampliar la base de datos del agente y la reparación de planes ante fallos u oportunidades tratando de interferir lo mínimo con los planes de otros agentes. El sistema inteligente de simulación de la ejecución permite al agente representar el plan en una línea de tiempo, actualizar periódicamente su estado interno con información del mundo real y disparar nuevos eventos en momentos concretos. Los eventos se procesan en el contexto del plan; si se detecta un error, el simulador reformula el problema de planificación, invoca de nuevo al planificador y reanuda la ejecución. El simulador es una aplicación de consola y ofrece una interfaz gráfica diseñada específicamente para una aplicación inteligente de turismo. El módulo de adquisición de conocimiento sensible al contexto utiliza operaciones semánticas para aumentar dinámicamente la lista predefinida de tipos de objetos de la tarea de planificación con nuevos tipos relevantes. Esto permite que el agente sea consciente de su entorno, enriquezca el modelo de su tarea y pueda razonar a partir de un conocimiento incompleto. Con todo esto se consigue potenciar la autonomía del sistema y la conciencia del contexto. La novedosa estrategia de reparación de planes le permite a un agente reparar su plan al detectar un fallo de manera responsable con el resto de agentes que comparten su mismo entorno de ejecución. El agente utiliza una nueva métrica, el compromiso del plan, como función heurística para guiar la búsqueda hacia un plan solución comprometido con el plan original, en el sentido de que se trata de respetar los compromisos adquiridos con otros agentes al mismo tiempo que se alcanzan los objetivos originales. En consecuencia, la comunidad de agentes sufrirá menos fallos por cambios bruscos en el entorno o requerirá menos tiempo para ejecutar las acciones correctoras si el fallo es inevitable. Estos tres módulos han sido desarrollados y evaluados en varias aplicaciones como un asistente turístico, una agencia de reparación de electrodomésticos y un asistente del hogar. / [CA] El monitoratge de l'execució d'un pla és crucial per a un agent autònom que realitza la seua labor en un entorn dinàmic, perquè influeix en la seua capacitat de reaccionar davant els canvis. Mentre executa el seu pla pot patir una fallada i, en el seu esforç per solucionar-lo, pot interferir sense saber-ho amb altres agents que operen en el seu mateix entorn. D'altra banda, per a actuar racionalment és necessari que l'agent siga conscient del context i puga recopilar i ampliar la seua informació a partir del que percep per a poder compensar el seu coneixement previ parcial o incorrecte del problema i aconseguir el millor resultat possible davant les noves situacions que apareixen. El treball realitzat en aquesta tesi permet als agents autònoms executar els seus plans en un entorn dinàmic i adaptar-se a esdeveniments inesperats i circumstàncies desconegudes. Poden utilitzar la seua percepció del context per a proporcionar respostes deliberatives conscients i ser capaces així d'aprofitar les oportunitats que sorgeixen o reparar les fallades sense pertorbar a altres agents. Aquest treball se centra en el desenvolupament d'una arquitectura independent del domini capaç de manejar les necessitats d'agents amb aquesta mena de comportament autònom. Els tres pilars de l'arquitectura proposada els formen el sistema intel·ligent per a la simulació de l'execució en entorns dinàmics, l'adquisició de coneixement conscient del context per a ampliar la base de dades de l'agent i la reparació de plans davant fallades o oportunitats tractant d'interferir el mínim amb els plans d'altres agents. El sistema intel·ligent de simulació de l'execució permet a l'agent representar el pla en una línia de temps, actualitzar periòdicament el seu estat intern amb informació del món real i disparar nous esdeveniments en moments concrets. Els esdeveniments es processen en el context del pla; si es detecta un error, el simulador reformula el problema de planificació, invoca de nou al planificador i reprén l'execució. El simulador és una aplicació de consola i ofereix una interfície gràfica dissenyada específicament per a una aplicació intel·ligent de turisme. El mòdul d'adquisició de coneixement sensible al context utilitza operacions semàntiques per a augmentar dinàmicament la llista predefinida de tipus d'objectes de la tasca de planificació amb nous tipus rellevants. Això permet que l'agent siga conscient del seu entorn, enriquisca el model de la seua tasca i puga raonar a partir d'un coneixement incomplet. Amb tot això s'aconsegueix potenciar l'autonomia del sistema i la consciència del context. La nova estratègia de reparació de plans li permet a un agent reparar el seu pla en detectar una fallada de manera responsable amb la resta d'agents que comparteixen el seu mateix entorn d'execució. L'agent utilitza una nova mètrica, el compromís del pla, com a funció heurística per a guiar la cerca cap a un pla solució compromés amb el pla original, en el sentit que es tracta de respectar els compromisos adquirits amb altres agents al mateix temps que s'aconsegueixen els objectius originals. En conseqüència, la comunitat d'agents patirà menys fallades per canvis bruscos en l'entorn o requerirà menys temps per a executar les accions correctores si la fallada és inevitable. Aquests tres mòduls han sigut desenvolupats i avaluats en diverses aplicacions com un assistent turístic, una agència de reparació d'electrodomèstics i un assistent de la llar. / [EN] Execution Monitoring is crucial for the success of an autonomous agent executing a plan in a dynamic environment as it influences its ability to react to changes. While executing its plan in a dynamic world, it may suffer a failure and, in its endeavour to fix the problem, it may unknowingly disrupt other agents operating in the same environment. Additionally, being rational requires the agent to be context-aware, gather information and extend what is known from what is perceived to compensate for partial or incorrect prior knowledge and achieve the best possible outcome in various novel situations. The work carried out in this PhD thesis allows the autonomous agents executing a plan in a dynamic environment to adapt to unexpected events and unfamiliar circumstances, utilise their perception of context and provide context-aware deliberative responses for seizing an opportunity or repairing a failure without disrupting other agents. This work is focused on developing a domain-independent architecture capable of handling the requirements of such autonomous behaviour. The architecture pillars are the intelligent system for execution simulation in a dynamic environment, the context-aware knowledge acquisition for planning applications and the plan commitment repair. The intelligent system for execution simulation in a dynamic environment allows the agent to transform the plan into a timeline, periodically update its internal state with real-world information and create timed events. Events are processed in the context of the plan; if a failure occurs, the simulator reformulates the planning problem, reinvokes a planner and resumes the execution. The simulator is a console application and has a GUI designed specifically for smart tourism. The context-aware knowledge acquisition module utilises semantic operations to dynamically augment the predefined list of object types of the planning task with relevant new object types. This allows the agent to be context-aware of the environment and the task and reason with incomplete knowledge, boosting the system's autonomy and context-awareness. The novel plan commitment repair strategy among multiple agents sharing the same execution environment allows the agent to repair its plan responsibly when a failure is detected. The agent utilises a new metric, plan commitment, as a heuristic to guide the search for the most committed repair plan to the original plan from the perspective of commitments made to other agents whilst achieving the original goals. Consequently, the community of agents will suffer fewer failures due to the sudden changes or will have less lost time if the failure is inevitable. All these developed modules were investigated and evaluated in several applications, such as a tourist assistant, a kitchen appliance repair agency and a living home assistant. / Babli, M. (2023). Context-aware Plan Repair in Environments shared by Multiple Agents [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/198683