[en] In supervised symbolic learning, examples are related to signs through strict associations. These associations, given by a third party, are considered as fixed by intelligent systems that received them. Agent systems with learning capabilities inherit this strict assumption on their example-sign associations. This thesis presents a different approach to example-sign associations for multiagent learning systems, where the example-sign associations are instead fluid and adaptive, being able to evolve during communication between two agents. We believe, in fact, that having strong assumptions about the signs associated with examples prevents agents to effectively communicate in situations of semantic heterogeneity. Our approach models elements from the fields of semiotics and anthropology in order to allow the agents of a multiagent system to dynamically change their example-sign associations, and therefore, when they observe disagreements in situations of semantic heterogeneity be able to resolve them and reach mutual intelligibility. This research work is presented into five stages. First, we introduce the problem of reaching mutual intelligibility in scenarios where disagreements are observed. The second stage is introducing a semiotic viewpoint that characterizes our approach and allows agents to communicate on their example-sign associations. The third stage is the presentation of an argumentation model that assumes error-free concept learning. The fourth stage is extending this model to an error-tolerant argumentation model, which can reach mutual intelligibility while assuming a certain degree of error in concept learning. The fifth stage is the presentation of two strategies adopting our approach and our argumentation model: the systematic and the lazy strategy. The systematic strategy is one where agents, upon meeting, start arguing about their concepts, in order to resolve their disagreements all at once. The lazy strategy considers two agents resolving disagreements one by one, as they arise in their interaction. We experimentally evaluate the performances of our error-tolerant argumentation model, using both argumentation strategies, and show that agents using our approach can resolve any disagreement, or combinations of them, while increasing their mutual intelligibility. Moreover, we show that the agents are able to resolve their disagreements and improve their mutual intelligibility in several application domains. Finally, we show that our argumentation model does not require extensive amount of information exchange between agents to attain the state of mutual intelligibility.

[es] En el aprendizaje simbólico supervisado, los ejemplos están relacionados con signos mediante asociaciones estrictas. Estas asociaciones, dadas por un tercero, se consideran fijadas por sistemas inteligentes que las han recibido. Los sistemas de agentes con capacidades de aprendizaje heredan este supuesto estricto de las asociaciones de signo-ejemplo.Esta tesis presenta un enfoque diferente a las asociaciones signo-ejemplo para sistemas de aprendizaje multiagente, donde las asociaciones signo-ejemplo son en cambio fluidas y adaptativas, pudiendo evolucionar durante la comunicación entre dos agentes. Creemos, de hecho, que tener hipótesis fuertes sobre los signos asociados a ejemplos impide a los agentes comunicarse eficazmente en situaciones de heterogeneidad semántica.Nuestro enfoque modela elementos de los campos de la semiótica y la antropología para permitir a los agentes de un sistema multiagente cambiar dinámicamente sus asociaciones signo-ejemplo y, por tanto, cuando observan desacuerdos en situaciones de heterogeneidad semántica, ser capaces resolverlos y llegar a la inteligibilidad mutua. Este trabajo de investigación se presenta en cinco etapas. Primero, introducimos el problema de llegar a la inteligibilidad mutua en los escenarios en los que se observan desacuerdos. La segunda etapa es introducir un punto de vista semiótico que caracteriza nuestro enfoque y permite a los agentes comunicarse sobre sus asociaciones signo-ejemplo. La tercera etapa es la presentación de un modelo de argumentación que asuma el aprendizaje de conceptos sin errores.La cuarta etapa es extender este modelo a un modelo de argumentación tolerante a los errores, que puede llegar a la inteligibilidad mutua a la vez que se asume un cierto grado de error en el aprendizaje de conceptos. La quinta etapa es la presentación de dos estrategias que adoptan nuestro enfoque y nuestro modelo de argumentación: la estrategia sistemática y la perezosa. La estrategia sistemática es aquella donde los dos agentes, cuando se encuentran, comienzan a argumentar sobre sus conceptos para resolver sus desacuerdos de inmediato. La estrategia perezosa considera que dos agentes resuelven los desacuerdos uno a uno, cuando van apareciendo durante su interacción.Evaluamos experimentalmente el rendimiento de nuestro modelo de argumentación tolerante a errores, utilizando las dos estrategias de argumentación, y mostramos que los agentes que utilizan nuestro enfoque pueden resolver cualquier desacuerdo o combinaciones de estos, aumentando su inteligibilidad mutua. Además, mostramos que los agentes son capaces de resolver sus desacuerdos y mejorar su inteligibilidad mutua en varios dominios de aplicación. Finalmente, mostramos que nuestro modelo de argumentación no requiere una gran cantidad de intercambio de información entre los agentes para alcanzar el estado de inteligibilidad mutua.