Made available in DSpace on 2016-04-29T14:23:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciana Akemi Nakabayashi.pdf: 390381 bytes, checksum: a5f04f61e556536db3c6dfab97227bb0 (MD5) Previous issue date: 2009-05-12 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The current research has as central theme investigate the concept of intelligence, and specifically of Artificial Intelligence (AI), derived from the Computer Science and its effect on research of Philosophy of Mind. It tries to consider and to understand such perspective to the light of Technoscience and Cybernetics, in view of the concepts that look for to understanding the human mind by the imitation of its behavior, applying the concepts to the investigation and simulation of dialogues: called Chatterbots. The research stars from a methodological and bibliographic study diverse from the concepts of Artificial Intelligence (AI) and the concepts of Philosophy of Mind, focusing on the prominence of the issue in its interdisciplinary aspects. Discusses the prospects consolidated in the community about the issue, especially the approaches of Searle (1984, 1992, 1997), Gardner (1994, 1995) and, in the Brazilian landscape, from Teixeira (1990, 1994, 1995, 1998, 2000, 2004, 2008), focusing on relations between the concepts of intent, brain, mental and cognitive experiment, as well as some trends of criticism and defense of its formal limits. Drawing up of previous searches on the subject and methodology that merges computing elements and philosophy of mind, analyzes the conceptual experiment of the Chinese Room of Searle (in aspects of syntax and semantics). From this experiment and its results, it presents the prospect of Artificial Intelligence (AI) investigation as belonging to the nature of cognition, supported by the theory of cognition, particularly for phenomena such as categorization and identification of objects, problem solving, decision and conscience. The search culminates in the analysis of the concept of Artificial Intelligence (AI) in Philosophy of Mind, proposed as a noematic element, being constituted as prerequisite for the production of scientific knowledge, implemented in the areas of Intelligence Technology and Digital Design. Applies the concepts and achievements to the definition and extension of the concept of hypertext, taking it as a computational mechanism capable of structuring hierarchical dialogues, indexed, so as to the formulation of Robot Primo (2001) and Roth Coelho (2001). Finally, the assumptions investigated are shown in results observed in the so-called Chatterbots in the area of Artificial Intelligence (AI), highlighting its characteristics and its importance in the current context of its computer utilization in cyberspace / A presente pesquisa tem como tema central investigar o conceito de Inteligência e, especificamente, de Inteligência Artificial (IA), derivado das Ciências da Computação e sua repercussão nas pesquisas da Filosofia da Mente. Procura conceituar e entender tal perspectiva à luz da Tecnociência e da Cibernética, tendo em vista os conceitos que buscam compreender a mente humana pela imitação de seu comportamento, aplicando os conceitos à investigação e simulação de diálogos: os chamados chatterbots. A pesquisa parte de um estudo metodológico e bibliográfico diversificado dos conceitos de Inteligência Artificial (IA) e das concepções de Filosofia da Mente, enfocando a proeminência do tema em seus aspectos interdisciplinares. Discute as perspectivas consolidadas na comunidade acerca do tema, especialmente as abordagens de Searle (1984, 1992, 1997), Gardner (1994, 1995) e, no panorama brasileiro, de Teixeira (1990, 1994, 1995, 1998, 2000, 2004, 2008), incidindo nas relações entre os conceitos de intencionalidade, cérebro, experimento mental e cognitivismo, bem como algumas tendências críticas e de contestação de seus limites formais. Valendo-se de pesquisas anteriores sobre o tema e de metodologia que mescla elementos computacionais e de filosofia da mente, analisa o experimento conceitual do quarto chinês de Searle (em seus aspectos de sintaxe e semântica). A partir deste experimento e seus resultados, apresenta a perspectiva da investigação da Inteligência Artificial (IA), como pertencente à natureza da cognição, apoiada na teoria da cognição, nomeadamente de fenômenos como categorização e identificação de objetos, resolução de problemas, decisão e consciência. A pesquisa culmina na análise do conceito de Inteligência Artificial (IA), na Filosofia da Mente, proposto como um elemento noemático, constituindo-se como condição para a produção do conhecimento científico, aplicado este nas áreas de Tecnologia da Inteligência e Design Digital. Aplica os conceitos e resultados alcançados à definição e extensão do conceito de hipertexto, tomando-o como um mecanismo computacional capaz de estruturar diálogos hierarquizados, indexados, ao modo da formulação de Robot de Primo (2001) e Roth Coelho (2001). Por fim, os pressupostos investigados são apresentados em resultados observados nos chamados chatterbots na área de Inteligência Artificial (IA), destacando suas características e sua importância no atual contexto de sua utilização computacional no ciberespaço

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Desde finales de la década de 1980 e inicio del siglo XXI han acaecido una serie de hechos que, tomados en conjunto, dibujan un nuevo panorama dentro del mundo de las organizaciones. Estos nuevos tiempos están caracterizados por la incertidumbre y la complejidad del entorno en el que éstas tienen que desarrollarse e interactuar. Bajo estas condiciones las organizaciones han visto la necesidad de cambiar su modelo y su estructura, evolucionando hacia otros modelos y estructuras que garanticen una mayor participación de los grupos implicados de la organización, que posibiliten la toma de decisiones de forma distribuida y que, además, proporcionen a la organización un incremento de la flexibilidad y de la agilidad para adaptarse rápidamente a los constantes cambios que sufre el entorno que le rodea. El conocimiento y el aprendizaje son hoy en día las piezas fundamentales de este nuevo modelo por ser el medio clave a través del cual es posible reducir la complejidad e incertidumbre que caracteriza este entorno organizacional. Este cambio conlleva la necesidad de una revisión del resto de los procesos vinculados a la organización tradicional en aras de adaptarlos al nuevo enfoque. Entre estos procesos destacan, por su relación con el conocimiento y el empleo del mismo para la dirección estratégica, el proceso de Aprendizaje Organizacional y el de Planificación Estratégica. En este trabajo de tesis se propone una revisión al proceso de planificación estratégica que esté en consonancia con el nuevo modelo de organización y que dé solución a la problemática actual que tienen las organizaciones para llevarlo a cabo de forma eficaz y eficiente. En esta revisión se propone un modelo que permite diseñar el proceso de planificación estratégica, ejecutarlo para obtener el plan estratégico y, posteriormente, poder realizar el seguimiento de dicho plan. Dada la vinculación e importancia que dentro del proceso de planificación estratégica tiene el proceso de aprendizaje organizacional éste es integrado también dentro del modelo. Debido a la necesidad en la actualidad de ajuste del plan estratégico por los cambios constantes en el entorno y la dificultad para hacerlo, el modelo permite el rediseño ágil y flexible del proceso de planificación estratégica para obtener nuevos planes estratégicos en periodos de tiempo más cortos, logrando así que la organización tenga una mejor sincronía con su entorno. A nivel de diseño el modelo que se propone está basado en la tecnología multiagente que emplea un sistema de pizarra multicapa para el almacén de la información que se genera durante el diseño y ejecución del proceso y posterior seguimiento del plan estratégico. Dicha información es descrita empleando una ontología que permite la formalización tanto de los pasos del proceso de planificación estratégica que se va a realizar y sus dependencias como de la información que se maneja en cada uno de ellos. La combinación de ambos elementos posibilita que en la ejecución del proceso de planificación estratégica sea posible que los participantes en el mismo puedan participar, interactuar, generar información y conocimiento que sirva para realizar cada uno de los pasos del proceso y para constituir una experiencia aprovechable para la realización de futuros procesos de planificación estratégica. Esta experiencia constituye además el elemento clave que el modelo propone que puede ser empleado para automatizar los pasos del proceso y mejorar la toma de decisiones. En definitiva, el modelo propuesto es una solución formal, integral, ágil y flexible para llevar a cabo el proceso de planificación estratégica en las organizaciones actuales y bajo las condiciones que rodean a éstas.

En el ámbito de la Vida Artificial, el termino de agentes virtuales autónomos (AVA) es utilizado para definir personajes que habitan en un mundo virtual 3D, y cuya apariencia y comportamiento intentan imitar las de seres vivientes reales, con la intención de crear la ilusión de que ellos también lo son. Pero para que un personaje virtual resulte convincente, no solo debe parecer real, sino también comportarse de manera real. El presente trabajo hace un aporte al desarrollo de sistemas de animación del comportamiento para AVAs, enfocándose principalmente en la animación de humanos virtuales autónomos; presentando un marco general de simulacion para la incorporacion de tecnicas computacionales que faliciten el desarrollo de simulaciones de actores virtuales, a la vez que introduce un nuevo esquema de animacion del comportamiento, el cual incorpora diferentes modulos que intentan emular el proceso cognitivo que genera la toma de desiciones. La integracion de los elentos graficos y el sistema de control de comportamiento desarrollado dan origen a la generacion de simulaciones donde humanos virtuales exhiben comportamientos realistas, basados en objetivos, y motivados por parametros emocionales, estados internos, y conocimiento sobre el entorno y sobre si mismos. / One of the most exciting topics in Computer Graphics is the realistic animation of the behavior of virtual agents. In this field (also known as Artificial Life), the challenge is to create a behavioral system for the virtual agents so that they behave as realistic as possible. To this aim, a number of different techniques have been applied during the last few years. Among them, the most powerful and appealing ones seem to be those based on Artifcial Intelligence (AI) techniques. After all, most of the AI techniques (such as neural networks or expert systems) are based on the idea of reproducing the structure and behavior of the human brain. Consequently, they are optimal candidates to be applied to this goal. This work is focused on describing a general framework for simulating the behavior of virtual actors evolving within a virtual 3D world, and achive realistically to simulate the mental processes of those virtual agents and the application of some well-known AI techniques to this purpose. In particular, we explore some of these techniques and discuss how can they be successfully applied to tackle this issue. For each technique, a discussion about how can it be applied to perform specific tasks is given. We also describe how can some mental processes such as memory, reasonning, recognition, perception and others be realistically simulated by using a carefully chosen combination of these techniques.

Se estudian y caracterizan los sistemas expertos en su aplicación a la gestión de la empresa y particularmente a los problemas de toma de decisiones de inversión. La conexión entre sistemas expertos y bases de datos ofrece, en el ámbito de la empresa, un marco de actuación que incorpora a las técnicas de almacenamiento y control de grandes volúmenes de información, aquéllas que significan conocimiento heurístico, capacidad de razonamiento, aprendizaje y comunicación con el usuario. El objetivo es establecer un marco de acción, que consiga acercarse a un control efectivo y global de la información que se requiere en los procesos de toma de decisión. La optimización de la interacción entre sistema experto y base de datos, se concreta en compartir un mismo diseño lógico de la información, para obtener tanto el esquema conceptual de la bases de datos, como la base de conocimiento del sistema experto. / This Thesis studies and characterizes the application of Expert Systems in the management of companies, particularly in problems related to decision making. The connection between Expert Systems and Databases offer new possibilities in the study of Business Management. Expert Systems provide techniques for; the control of large volumes of information and heuristic knowledge, reasoning and learning capabilities and interactive user communication. The objective of knowledge and data base integration is to establish a framework for effective and global control of decision making processes. The interaction of Expert Systems and Databases could be improved by sharing one logical design for information in order to obtain a unique Conceptual Scheme of the Database and Knowledge Base of Expert Systems.

La creciente necesidad de enriquecer la Web con grandes cantidades de ontologías que capturen el conocimiento del dominio ha generado multitud de estudios e investigaciones en metodologías para poder salvar el cuello de botella que supone la construcción manual de ontologías. Esta necesidad ha conducido a definir una nueva línea de investigación denominada Ontology Learning. La solución que proponemos en este trabajo se basa en el desarrollo de un nuevo entorno para extracción incremental de conocimiento desde texto en lenguaje natural. Se ha adoptado el punto de vista de la ingeniería ontológica, de modo que el conocimiento adquirido se representa por medio de ontologías. Este trabajo aporta un nuevo método para la construcción semiautomática de ontologías a partir de textos en lenguaje natural que no sólo se centra en la obtención de jerarquías de conceptos, sino que tiene en cuenta también un amplio conjunto de relaciones semánticas entre conceptos. / The need for enriching fue Web with large amounts of ontologies has increased. This need for domain models has generated several studies and research on methodologies capable of overcoming the bottleneck provoked by fue manual construction of ontologies. This need has led towards a new research area to obtain semiautomatic methods to build ontologies, which is called, Ontology Learning. The solution proposed in this work is based on the development of a new environment for incremental knowledge extraction from naturallanguage texts. F or this purpose, an ontological engineering perspective has been adopted. Hence, fue knowledge acquired through fue developed environment is represented by means of ontologies. This work presents a new method for fue semiautomatic construction of ontologies from naturallanguage texts. This method is not only based on obtaining hierarchies of concepts, but it uses a set of semantic relations between concepts.

El objetivo de esta tesis es proponer mejoras en modelos existentes de razonamiento espacial cualitativo con relaciones cardinales, y proponer nuevos modelos y técnicas de razonamiento utilizando algunos resultados previos del razonamiento temporal cualitativo. Los modelos propuestos se basan en dos formalismos muy utilizados para razonamiento cualitativo: los Problemas de Satisfacción de Restricciones y las Lógicas Modales. / The main goal of this PhD Thesis is to propose improvements to existing models for qualitative spatial reasoning with cardinal direction relations, and to propose new models and reasoning techniques using some previous results from qualitative temporal reasoning. The proposed models are based on two widely used formalisms for Qualitative Reasoning: Constraint Satisfaction Problems and Modal Logics.

La coordinació i assignació de tasques en entorns distribuïts ha estat un punt important de la recerca en els últims anys i aquests temes són el cor dels sistemes multi-agent. Els agents en aquests sistemes necessiten cooperar i considerar els altres agents en les seves accions i decisions. A més a més, els agents han de coordinar-se ells mateixos per complir tasques complexes que necessiten més d'un agent per ser complerta. Aquestes tasques poden ser tan complexes que els agents poden no saber la ubicació de les tasques o el temps que resta abans de que les tasques quedin obsoletes. Els agents poden necessitar utilitzar la comunicació amb l'objectiu de conèixer la tasca en l'entorn, en cas contrari, poden perdre molt de temps per trobar la tasca dins de l'escenari. De forma similar, el procés de presa de decisions distribuït pot ser encara més complexa si l'entorn és dinàmic, amb incertesa i en temps real. En aquesta dissertació, considerem entorns amb sistemes multi-agent amb restriccions i cooperatius (dinàmics, amb incertesa i en temps real). En aquest sentit es proposen dues aproximacions que permeten la coordinació dels agents. La primera és un mecanisme semi-centralitzat basat en tècniques de subhastes combinatòries i la idea principal es minimitzar el cost de les tasques assignades des de l'agent central cap als equips d'agents. Aquest algoritme té en compte les preferències dels agents sobre les tasques. Aquestes preferències estan incloses en el bid enviat per l'agent. La segona és un aproximació d'scheduling totalment descentralitzat. Això permet als agents assignar les seves tasques tenint en compte les preferències temporals sobre les tasques dels agents. En aquest cas, el rendiment del sistema no només depèn de la maximització o del criteri d'optimització, sinó que també depèn de la capacitat dels agents per adaptar les seves assignacions eficientment. Addicionalment, en un entorn dinàmic, els errors d'execució poden succeir a qualsevol pla degut a la incertesa i error de accions individuals. A més, una part indispensable d'un sistema de planificació és la capacitat de re-planificar. Aquesta dissertació també proveeix una aproximació amb re-planificació amb l'objectiu de permetre als agent re-coordinar els seus plans quan els problemes en l'entorn no permeti la execució del pla. Totes aquestes aproximacions s'han portat a terme per permetre als agents assignar i coordinar de forma eficient totes les tasques complexes en un entorn multi-agent cooperatiu, dinàmic i amb incertesa. Totes aquestes aproximacions han demostrat la seva eficiència en experiments duts a terme en l'entorn de simulació RoboCup Rescue. / Distributed task allocation and coordination have been the focus of recent research in last years and these topics are the heart of multi-agent systems. Agents in these systems need to cooperate and consider the other agents in their actions and decisions. Moreover, agents may have to coordinate themselves to accomplish complex tasks that need more than one agent to be accomplished. These tasks may be so complicated that the agents may not know the location of them or the time they have before the tasks become obsolete. Agents may need to use communication in order to know the tasks in the environment, otherwise, it may take a long time to find the tasks into the scenario. Similarly, the distributed decisionmaking process may be even more complex if the environment is dynamic, uncertain and real-time. In this dissertation, we consider constrained cooperative multi-agent environments (dynamic, uncertain and real-time). In this regard, we propose two approaches that enable the agents to coordinate themselves. The first one is a semi-centralized mechanism based on combinatorial auction techniques and the main idea is minimizing the cost of assigned tasks from the central agent to the agent teams. This algorithm takes into account the tasks' preferences of the agents. These preferences are included into the bid sent by the agent. The second one is a completely decentralized scheduling approach. It permits agents schedule their tasks taking into account temporal tasks' preferences of the agents. In this case, the system's performance depends not only on the maximization or the optimization criterion, but also on the agents' capacity to adapt their schedule efficiently. Furthermore, in a dynamic environment, execution errors may happen to any plan due to uncertainty and failure of individual actions. Therefore, an indispensable part of a planning system is the capability of replanning. This dissertation is also providing a replanning approach in order to allow agents recoordinate his plans when the environmental problems avoid fulfil them. All these approaches have been carried out to enable the agents to efficiently allocate and coordinate all their complex tasks in a cooperative, dynamic and uncertain multi-agent scenario. All these approaches have demonstrated their effectiveness in experiments performed in the RoboCup Rescue simulation environment.

Artificial Intelligence Planning is about acting in order to achieve a desired goal. Under incomplete information, the task of finding the actions needed to achieve the goal can be modelled as a search problem in the belief space. This task is costly, as belief space is exponential in the number of states, which is exponential in the number of variables. Good belief representations and heuristics are thus critical for scaling up in this setting. The translation-based approach to automated planning with incomplete information deals with both issues by casting the problem of search in belief space to a search problem in state space, where each node of the search space represents a belief state. We develop plan synthesis tools that use translated versions of planning problems under uncertainty, with partial or null sensing available. We show formally under which conditions the introduced translations are polynomial, and capture all and only the plans of the original problems. We study empirically the value of these translations. / La Planificación es la disciplina de Inteligencia Artificial que estudia los procesos de razonamiento necesarios para conseguir las acciones que logren un objetivo dado. En presencia de información incompleta, el problema de planificación puede ser modelado como una búsqueda en el espacio de estados de creencia, cada uno de ellos representando un conjunto de estados posibles. Este problema es costoso ya que el numero de estados de creencia puede ser exponencial en el número de estados, lo cual es exponencial en el número de variables del problema. El uso de buenas representaciónes de los estados y de heurísticas informadas resultan cruciales para escalar en este espacio de búsqueda. En esta tesis se presentan traducciones para planificación con información incompleta, que transforman el problema de búsqueda en el espacio de estados de creencia, en búsqueda en espacio de estados, donde cada nodo representa un estado de creencia. Hemos desarrollado herramientas para la generación de planes para el problema traducido, ya sea con percepción parcial o nula. A su vez, demostramos formalmente bajo qué circunstancias las traducciones son polinómicas, completas y correctas. La evaluación empírica remarca el valor de dichas traducciones