Robert Brandom has provided what is probably one of the best worked out accounts of how the meanings of linguistic expressions are determined by how they are used—in particular, used in inferences. There are three different types of inferential relations in terms of which Brandom gives his account: commitment-preserving, entitlement-preserving, and incompatibility relations. Brandom also recognizes that most of the reasoning we engage in is defeasible (or deductively inconclusive). For example, the inference from ‘Tweety is a bird’ to ‘Tweety can fly’ is defeasible, because it can be defeated if there is stronger overriding reason to deny that ‘Tweety can fly’—such as Tweety’s being a penguin. Surprisingly, Brandom’s three types of inferential relations are inadequate for describing defeasible inference. In my dissertation I explain how the problem arises—it’s actually two problems—and I propose a solution that is consistent with Brandom’s overall approach. The first problem is that although Brandom's account does explain how someone can lose entitlement to a claim by committing themselves to some other claim, as in the Tweety example, it doesn’t allow subsequent recovery of entitlement to that claim by the addition of yet further information—say, that Tweety is a penguin with a jetpack. Once defeated (by some information), an inference stays defeated, on Brandom's account. The second problem is that of interpretation: when should we interpret someone as committed to the propriety of an inference that is defeasible? Brandom's account of what it is to endorse an inferential relation has no room for the important distinction between endorsing an inference in a context in which it happens to be defeated, and not endorsing it at all. In the latter portion of this dissertation I propose various modifications to Brandom’s account that will allow it overcome these problems. I solve the first problem by modifying Brandom’s account of how someone is obliged to update their beliefs in light of the inferential relations they endorse. I solve the second problem by modifying Brandom’s account of when we can appropriately interpret someone as endorsing particular inferential relations.

A multi-agent system consists of a collection of agents that interact with each other to fulfil their tasks. Individual agents can have different motivations for engaging in interactions. Also, agents can possibly recognise the goals of the other participants in the interaction. To successfully interact, an agent should exhibit the ability to balance reactivity, pro-activeness (autonomy) and sociability. That is, individual agents should deliberate not only on what they themselves know about the working environment and their desires, but also on what they know about the beliefs and desires of the other agents in their group. Multi-agent systems have proven to be a useful tool for modelling and solving problems that exhibit complex and distributed structures. Examples include real-time traffic control and monitoring, work-flow management and information retrieval in computer networks. There are two broad challenges that the agent community is currently investigating. One is the development of the formalisms for representing the knowledge the agents have about their actions, goals, plans for achieving their goals and other agents. The second challenge is the development of the reasoning mechanisms agents use to achieve autonomy during the course of their interactions. Our research interests lie in a model for the interactions among the agents, whereby the behaviour of the individual agents can be specified in a declarative manner and these specifications can be made executable. Therefore, we investigate the methods that effectively represent the agents' knowledge about their working environment (which includes other agents), to derive unrealised information from the agents' knowledge by considering that the agents can obtain only a partial image of their working environment. The research also deals with the logical reasoning about the knowledge of the other agents to achieve a better interaction. Our approach is to apply the notions of modality and non-monotonic reasoning to formalise and to confront the problem of incomplete and conflicting information when modelling multi-agent systems. The approach maintains the richness in the description of the logical method while providing an efficient and easy-to-implement reasoning mechanism. In addition to the theoretical analysis, we investigate n-person argumentation as an application that benefits from the efficiency of our approach.

Le premier objectif de cette thèse consistait à tester l’existence de stratégies de raisonnements dans l’estimation de la probabilité diagnostique : P(cause|effet). A travers quatre expériences, nous montrons que l’estimation de cette probabilitépeut se réaliser selon deux voies formellement distinctes. La première consiste à évaluer P(cause|effet) à travers une forme de déduction affaiblie fondée sur un Modus Ponens rétractable (EFFET ; si EFFET alors il est probable que CAUSE ) il est probable que CAUSE). La seconde stratégie consiste à estimer la probabilité diagnostique à travers un raisonnement abductif qui correspond au schéma d’Affirmation du Conséquent probabilisé (EFFET ; si CAUSE alors il est probable que EFFET ) il est probable que CAUSE). Nous montrons que le choix de la stratégie est dépendant de la probabilité prédictive P(effet|cause) empirique présente dans les données. Quand cette probabilité est faible, les participants marquent une préférence pour la stratégie de type déduction rétractable, en revanche cette stratégie est fortement concurrencée par la stratégie abductive quand P(effet|cause) est haute. Le second objectif de cette recherche consistait à vérifier si les estimations des individus sous stratégie abductive d’une part, et sous stratégie d’estimation par Modus Ponens rétractable d’autre part, reflétaient fidèlement la probabilité diagnostique empirique. Les résultats d’une cinquième expérience infirment cette hypothèse. Quelle que soit la stratégie suivie, la probabilité diagnostique est systématiquement sous-estimée par les individus. Nos résultats indiquent toutefois que la stratégie par déduction rétractable permet d’aboutir à des estimations plus proches de la probabilité empirique. / The first goal of this thesis was to test the existence of reasoning strategies in the diagnostic probability estimate : P(cause|effect). Using four experiments, we show that the estimation of this probability can be achieved according to two formally distinct ways. The first consists in assessing P(cause|effect) through a weakened form of deduction based on a retractable Modus Ponens (EFFECT; if EFFECT then it is likely that CAUSE ) it is likely that CAUSE). The second strategy consists in estimating the diagnostic probability through abductive reasoning corresponding to the Affirmation of the Consequent probability scheme (EFFECT ; if CAUSE then it is likely that EFFECT ) it is likely that CAUSE). We show that the choice of strategy is dependent on the empirical predictive probability P(effect|cause) in the data. When this probability is low,participants show a preference for the retractable deduction strategy; On the other hand this strategy is strongly challenged by the abductive strategy when P(effect|cause) is high. The second objective of this research was to verify whether the estimates of people under abductive strategy on the one hand, and under defeasible Modus Ponens strategy on the other hand, accurately reflected the empirical diagnostic probability. The results of a fifth experiment invalidate this hypothesis. Regardless of the strategy followed, the diagnostic probability is systematically underestimated by people. Our results indicate, however, that the retractable deduction strategy provides estimates which come closer to the empirical probability

Purchasing products from online e-stores is getting popular with the advance of Internet infrastructure and network security. At current stage, most e-stores resemble vending machines rather than real stores because they lack clerks to persuade prospects into buying products and to bargain with the customers for making a good deal. This research aims to design an easy-to-use and autonomous sales-agent, called Isa, to act as a virtual clerk in an e-store. A new approach is proposed to enable the agent to dynamically adopt different persuasion and negotiation strategies according to different characteristics of human buyers. Additionally, this approach enables a sales-agent to learn the best strategies without seller¡¦s instructions. Both laboratory and field experiments are conducted to assess Isa¡¦s performance. The experimental results reveal that Isa can improve a seller¡¦s surplus and increase a buyer¡¦s product evaluation, willingness to pay more money for the product, and satisfaction with visiting the s-store.

abstract: Knowledge representation and reasoning is a prominent subject of study within the field of artificial intelligence that is concerned with the symbolic representation of knowledge in such a way to facilitate automated reasoning about this knowledge. Often in real-world domains, it is necessary to perform defeasible reasoning when representing default behaviors of systems. Answer Set Programming is a widely-used knowledge representation framework that is well-suited for such reasoning tasks and has been successfully applied to practical domains due to efficient computation through grounding--a process that replaces variables with variable-free terms--and propositional solvers similar to SAT solvers. However, some domains provide a challenge for grounding-based methods such as domains requiring reasoning about continuous time or resources. To address these domains, there have been several proposals to achieve efficiency through loose integrations with efficient declarative solvers such as constraint solvers or satisfiability modulo theories solvers. While these approaches successfully avoid substantial grounding, due to the loose integration, they are not suitable for performing defeasible reasoning on functions. As a result, this expressive reasoning on functions must either be performed using predicates to simulate the functions or in a way that is not elaboration tolerant. Neither compromise is reasonable; the former suffers from the grounding bottleneck when domains are large as is often the case in real-world domains while the latter necessitates encodings to be non-trivially modified for elaborations. This dissertation presents a novel framework called Answer Set Programming Modulo Theories (ASPMT) that is a tight integration of the stable model semantics and satisfiability modulo theories. This framework both supports defeasible reasoning about functions and alleviates the grounding bottleneck. Combining the strengths of Answer Set Programming and satisfiability modulo theories enables efficient continuous reasoning while still supporting rich reasoning features such as reasoning about defaults and reasoning in domains with incomplete knowledge. This framework is realized in two prototype implementations called MVSM and ASPMT2SMT, and the latter was recently incorporated into a non-monotonic spatial reasoning system. To define the semantics of this framework, we extend the first-order stable model semantics by Ferraris, Lee and Lifschitz to allow "intensional functions" and provide analyses of the theoretical properties of this new formalism and on the relationships between this and existing approaches. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Computer Science 2016

[EN] Multi-Agent Systems (MAS), Argumentation and Automated Planning are three lines of investigations within the field of Artificial Intelligence (AI) that have been extensively studied over the last years. A MAS is a system composed of multiple intelligent agents that interact with each other and it is used to solve problems whose solution requires the presence of various functional and autonomous entities. Multi-agent systems can be used to solve problems that are difficult or impossible to resolve for an individual agent. On the other hand, Argumentation refers to the construction and subsequent exchange (iteratively) of arguments between a group of agents, with the aim of arguing for or against a particular proposal. Regarding Automated Planning, given an initial state of the world, a goal to achieve, and a set of possible actions, the goal is to build programs that can automatically calculate a plan to reach the final state from the initial state. The main objective of this thesis is to propose a model that combines and integrates these three research lines. More specifically, we consider a MAS as a team of agents with planning and argumentation capabilities. In that sense, given a planning problem with a set of objectives, (cooperative) agents jointly construct a plan to satisfy the objectives of the problem while they defeasibly reason about the environmental conditions so as to provide a stronger guarantee of success of the plan at execution time. Therefore, the goal is to use the planning knowledge to build a plan while agents beliefs about the impact of unexpected environmental conditions is used to select the plan which is less likely to fail at execution time. Thus, the system is intended to return collaborative plans that are more robust and adapted to the circumstances of the execution environment. In this thesis, we designed, built and evaluated a model of argumentation based on defeasible reasoning for planning cooperative multi-agent system. The designed system is independent of the domain, thus demonstrating the ability to solve problems in different application contexts. Specifically, the system has been tested in context sensitive domains such as Ambient Intelligence as well as with problems used in the International Planning Competitions. / [ES] Dentro de la Inteligencia Artificial (IA), existen tres ramas que han sido ampliamente estudiadas en los últimos años: Sistemas Multi-Agente (SMA), Argumentación y Planificación Automática. Un SMA es un sistema compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan entre sí y se utilizan para resolver problemas cuya solución requiere la presencia de diversas entidades funcionales y autónomas. Los sistemas multiagente pueden ser utilizados para resolver problemas que son difíciles o imposibles de resolver para un agente individual. Por otra parte, la Argumentación consiste en la construcción y posterior intercambio (iterativamente) de argumentos entre un conjunto de agentes, con el objetivo de razonar a favor o en contra de una determinada propuesta. Con respecto a la Planificación Automática, dado un estado inicial del mundo, un objetivo a alcanzar, y un conjunto de acciones posibles, el objetivo es construir programas capaces de calcular de forma automática un plan que permita alcanzar el estado final a partir del estado inicial. El principal objetivo de esta tesis es proponer un modelo que combine e integre las tres líneas anteriores. Más específicamente, nosotros consideramos un SMA como un equipo de agentes con capacidades de planificación y argumentación. En ese sentido, dado un problema de planificación con un conjunto de objetivos, los agentes (cooperativos) construyen conjuntamente un plan para resolver los objetivos del problema y, al mismo tiempo, razonan sobre la viabilidad de los planes, utilizando como herramienta de diálogo la Argumentación. Por tanto, el objetivo no es sólo obtener automáticamente un plan solución generado de forma colaborativa entre los agentes, sino también utilizar las creencias de los agentes sobre la información del contexto para razonar acerca de la viabilidad de los planes en su futura etapa de ejecución. De esta forma, se pretende que el sistema sea capaz de devolver planes colaborativos más robustos y adaptados a las circunstancias del entorno de ejecución. En esta tesis se diseña, construye y evalúa un modelo de argumentación basado en razonamiento defeasible para un sistema de planificación cooperativa multiagente. El sistema diseñado es independiente del dominio, demostrando así la capacidad de resolver problemas en diferentes contextos de aplicación. Concretamente el sistema se ha evaluado en dominios sensibles al contexto como es la Inteligencia Ambiental y en problemas de las competiciones internacionales de planificación. / [CAT] Dins de la intel·ligència artificial (IA), hi han tres branques que han sigut àmpliament estudiades en els últims anys: Sistemes Multi-Agent (SMA), Argumentació i Planificació Automàtica. Un SMA es un sistema compost per múltiples agents intel·ligents que interactúen entre si i s'utilitzen per a resoldre problemas la solución dels quals requereix la presència de diverses entitats funcionals i autònomes. Els sistemes multiagente poden ser utilitzats per a resoldre problemes que són difícils o impossibles de resoldre per a un agent individual. D'altra banda, l'Argumentació consistiex en la construcció i posterior intercanvi (iterativament) d'arguments entre un conjunt d'agents, amb l'objectiu de raonar a favor o en contra d'una determinada proposta. Respecte a la Planificació Automàtica, donat un estat inicial del món, un objectiu a aconseguir, i un conjunt d'accions possibles, l'objectiu és construir programes capaços de calcular de forma automàtica un pla que permeta aconseguir l'estat final a partir de l'estat inicial. El principal objectiu d'aquesta tesi és proposar un model que combine i integre les tres línies anteriors. Més específicament, nosaltres considerem un SMA com un equip d'agents amb capacitats de planificació i argumentació. En aquest sentit, donat un problema de planificació amb un conjunt d'objectius, els agents (cooperatius) construeixen conjuntament un pla per a resoldre els objectius del problema i, al mateix temps, raonen sobre la viabilitat dels plans, utilitzant com a ferramenta de diàleg l'Argumentació. Per tant, l'objectiu no és només obtindre automàticament un pla solució generat de forma col·laborativa entre els agents, sinó també utilitzar les creences dels agents sobre la informació del context per a raonar sobre la viabilitat dels plans en la seua futura etapa d'execució. D'aquesta manera, es pretén que el sistema siga capaç de tornar plans col·laboratius més robustos i adaptats a les circumstàncies de l'entorn d'execució. En aquesta tesi es dissenya, construeix i avalua un model d'argumentació basat en raonament defeasible per a un sistema de planificació cooperativa multiagent. El sistema dissenyat és independent del domini, demostrant així la capacitat de resoldre problemes en diferents contextos d'aplicació. Concretament el sistema s'ha avaluat en dominis sensibles al context com és la inte·ligència Ambiental i en problemes de les competicions internacionals de planificació. / Pajares Ferrando, S. (2016). Defeasible Argumentation for Cooperative Multi-Agent Planning [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/60159 / TESIS

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La World Wide Web actual está compuesta principalmente por documentos escritos para su presentación visual para usuarios humanos. Sin embargo, para obtener todo el potencial de la web es necesario que los programas de computadoras o agentes sean capaces de comprender la información presente en la web. En este sentido, la Web Semántica es una visión futura de la web donde la información tiene significado exacto, permitiendo así que las computadoras entiendan y razonen en base a la información hallada en la web. La Web Semántica propone resolver el problema de la asignación de semántica a los recursos web por medio de metadatos cuyo significado es dado a través de definiciones de ontologías, que son formalizaciones del conocimiento de un dominio de aplicación. El estándar del World Wide Web Consortium propone que las ontologías sean definidas en el lenguaje OWL, el cual se halla basado en las Lógicas para la Descripción. A pesar de que las definiciones de ontologías expresadas en Lógicas para la Descripción pueden ser procesadas por razonadores estándar, tales razonadores son incapaces de lidiar con ontologías inconsistentes. Los sistemas argumentativos constituyen una formalización del razonamiento rebatible donde se pone especial enfasis en la noción de argumento. Así, la construcción de argumentos permite que un agente obtenga conclusiones en presencia de información incompleta y potencialmente contradictoria. En particular, la Programación en Lógica Rebatible es un formalismo basado en la argumentación rebatible y la Programación en Lógica. En esta Disertación, la importancia de la definición de ontologías para poder llevar a cabo la realización de la iniciativa de la Web Semántica junto con la presencia de ontologías incompletas y potencialmente contradictorias motivó el desarrollo de un marco de razonamiento con las llamadas -ontologías. Investigaciones previas de otros autores, determinaron que un subconjunto de las Lógicas para la Descripción pueden ser traducidas efectivamente a un conjunto de la Programación en Lógica. Nuestra propuesta involucra asignar semántica a ontologías expresadas en Lógicas para la Descripción por medio de Programas Lógicos Rebatibles para lidiar con definiciones de ontologías inconsistentes en la Web Semántica. Esto es, dada una ontología OWL expresada en el lenguaje OWLDL, es posible construir una ontología DL equivalente expresada en las Lógicas para la Descripción. En el caso en que DL satisfaga ciertas restricciones, esta puede ser expresada como un programa DeLP P. Por lo tanto, dada una consulta acerca de la pertenencia de una instancia a a un cierto concepto C expresada con respecto a OWL, se realiza un análisis dialectico con respecto a P para determinar todas las razones a favor y en contra de la plausibilidad de la afirmación C(a). Por otro lado, la integración de datos es el problema de combinar datos residiendo en diferentes fuentes y el de proveer al usuario con una vista unificada de dichos datos. El problema de diseñar sistemas de integración de datos es particularmente importante en el contexto de aplicaciones en la Web Semántica donde las ontologías son desarrolladas independientemente unas de otras, y por esta razón pueden ser mutuamente inconsistentes. Dada una ontología, nos interesa conocer en que condiciones un individuo es una instancia de un cierto concepto. Como cuando se tienen varias ontologías, los mismos conceptos pueden tener nombres distintos para un mismo significado o aún nombres iguales para significados diferentes, para relacionar los conceptos entre dos ontologías diferentes se utilizaron reglas puente o de articulación. De esta manera, un concepto se corresponde a una vista sobre otros conceptos de otra ontología. Mostramos también bajo que condiciones la propuesta del razonamiento con -ontologías puede ser adaptada a los dos tipos de integración de ontologías global-as-view y local-as-view considerados en la literatura especializada. Además, analizamos las propiedades formales que se desprenden de este acercamiento novedoso al tratamiento de ontologías inconsistentes en la Web Semántica. Los principales resultados obtenidos son que, como la interpretación de -ontologías como Programas Lógicos Rebatibles es realizada a través de una función de transformación que preserva la semántica de las ontologías involucradas, los resultados obtenidos al realizar consultas son sensatos. También, mostramos que el operador presentado es además consistente y significativo. El acercamiento al razonamiento en presencia de ontologías inconsistentes brinda la posibilidad de abordar de una manera ecaz ciertos problemas de aplicacion del ámbito del comercio electrónico, donde el modelo de reglas de negocio puede ser especificado en términos de ontologías. Entonces, la capacidad de razonar frente a ontologías inconsistentes permite abordajes alternativos conceptualmente más claros, ya que es posible automatizar ciertas decisiones de negocios tomadas a la luz de un conjunto de reglas de negocio posiblemente inconsistentes expresadas como una o varias ontologías y tener un sistema capaz de brindar una explicación del porque se arribo a una conclusión determinada. En consecuencia, presentamos entonces una aplicación del razonamiento sobre ontologías inconsistentes por medio de la argumentación rebatible al modelado de formularios en la World Wide Web. La noción de los formularios como una manera de organizar y presentar datos ha sido utilizada desde el comienzo de la World Wide Web. Los formularios Web han evolucionado junto con el desarrollo de nuevos lenguajes de marcado, en los cuales es posible proveer guiones de validación como parte del código del formulario para verificar que el signifiado pretendido del formulario es correcto. Sin embargo, para el diseñador del formulario, parte de este significado pretendido frecuentemente involucra otras características que no son restricciones por sí mismas, sino más bien atributos emergentes del formulario, los cuales brindan conclusiones plausibles en el contexto de información incompleta y potencialmente contradictoria. Como el valor de tales atributos puede cambiar en presencia de nuevo conocimiento, los llamamos atributos rebatibles. Propusimos entonces extender los formularios web para incorporar atributos rebatibles como parte del conocimiento que puede ser codifiado por el diseñador del formulario, por medio de los llamados -formularios; dicho conocimiento puede ser especificado mediante un programa DeLP, y posteriormente, como una ontología expresada en Lógicas para la Descripción.

La représentation des connaissances et le raisonnement sur le Web sémantique se sont récemment concentrés, pour des raisons pratiques, sur le sous-ensemble de la logique du premier ordre appelé règles existentielles. Dans cette thèse, nous étudions le raisonnement avec des règles existentielles en présence d'informations contradictoires et introduisons un raisonnement existentiel défaisible. Nous proposons trois résultats principaux: Premièrement, nous montrons que les techniques de raisonnement défaisibles classiques doivent être revisitées pour les règles existentielles et étudions leurs défis théoriques et de mise en œuvre. Deuxièmement, nous fournissons une nouvelle structure combinatoire qui permet de capturer diverses variantes du raisonnement défaisable et étudions son expressivité et sa polyvalence. Troisièmement, nous évaluons notre travail par rapport à l'état de l'art dans le traitement des incohérences et des inconsistances dans les règles existentielles et étudions l'intérêt humain de telles techniques de raisonnement. / Knowledge representation and reasoning on the Semantic Web has recently focused, due to practical rationale, on the subset of first order logic called existential rules. In this thesis we investigate reasoning with existential rules in presence of conflicting information and introduce defeasible existential rule reasoning. We provide three main salient results as follows. First we show that classical defeasible reasoning techniques need to be revisited for existential rules and study their theoretical and implementation related challenges. Second, we provide a new combinatorial structure that allows for diverse variants of defeasible reasoning to be captured together and study its expressivity and versatility. Third we evaluate our work with respect to the state of the art in inconsistency handling in existential rules and investigate the human appeal of such reasoning techniques.

In this thesis we extend BDI logics, which are normal multimodal logics with an arbitrary set of normal modal operators, from three different perspectives. Firstly, based on some recent developments in modal logic, we examine BDI logics from a combining logic perspective and apply combination techniques like fibring/dovetailing for explaining them. The second perspective is to extend the underlying logics so as to include action constructs in an explicit way based on some recent action-related theories. The third perspective is to adopt a non-monotonic logic like defeasible logic to reason about intentions in BDI. As such, the research captured in this thesis is theoretical in nature and situated at the crossroads of various disciplines relevant to Artificial Intelligence (AI). More specifically this thesis makes the following contributions: 1. Combining BDI Logics through fibring/dovetailing: BDI systems modeling rational agents have a combined system of logics of belief, time and intention which in turn are basically combinations of well understood modal logics. The idea behind combining logics is to develop general techniques that allow to produce combinations of existing and well understood logics. To this end we adopt Gabbay's fibring/dovetailing technique to provide a general framework for the combinations of BDI logics. We show that the existing BDI framework is a dovetailed system. Further we give conditions on the fibring function to accommodate interaction axioms of the type G [superscript k,l,m,n] ([diamond][superscript k] [superscript l] [phi] [implies] [superscript m] [diamond][superscript n] [phi]) based on Catach's multimodal semantics. This is a major result when compared with other combining techniques like fusion which fails to accommodate axioms of the above type. 2. Extending the BDI framework to accommodate Composite Actions: Taking motivation from a recent work on BDI theory, we incorporate the notion of composite actions, [pi]-1; [pi]-2 (interpreted as [pi]-1 followed by [pi]-2), to the existing BDI framework. To this end we introduce two new constructs Result and Opportunity which helps in reasoning about the actual execution of such actions. We give a set of axioms that can accommodate the new constructs and analyse the set of commitment axioms as given in the original work in the background of the new framework. 3. Intention reasoning as Defeasible reasoning: We argue for a non-monotonic logic of intention in BDI as opposed to the usual normal modal logic one. Our argument is based on Bratman's policy-based intention. We show that policy-based intention has a defeasible/non-monotonic nature and hence the traditional normal modal logic approach to reason about such intentions fails. We give a formalisation of policy-based intention in the background of defeasible logic. The problem of logical omniscience which usually accompanies normal modal logics is avoided to a great extend through such an approach.