Commonsense Agent Reasoning by Exploiting Knowledge Graphs and Computational Argumentation
Creators: name: Βασιλειάδης, Αλέξανδρος Ε.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Αναπαράσταση Γνώσης
Γράφοι Γνώσης
Συλλογιστική Κοινής Λογικής
Γνώση Κοινής Λογικής
Ανάκτηση Γνώσης
Θεωρία Επιχειρηματολογίας
Πράκτορες Κοινής Λογικής
Knowledge representation
Knowledge Graphs
Commonsense Reasoning
Commonsense Knowledge
Information Retrieval
Computational Argumentation
Commonsense Agents

description: Οι πράκτορες κοινής λογικής είναι ευφυείς πράκτορες που χρησιμοποιούν κοινή/γενική γνώση και συλλογιστική κοινής λογικής για να φέρουν σε πέρας μια αποστολή ή να πάρουν μια απόφαση για ένα χρήστη, συνήθως σε ανοιχτά περιβάλλοντα, τα οποία είναι δυναμικά, μερικώς παρατηρήσιμα, και μη-ντετερμινιστικά, μέσα στα οποία οι πράκτορες κατέχουν ατελή, ανακριβή, ή αντιφατική γνώση. Ο στόχος αυτής της διατριβής είναι να μελετήσει τους πράκτορες κοινής λογικής και να προτείνει νέα μοντέλα και μεθοδολογίες για αναπαράσταση γνώσης και συλλογιστική κοινής λογικής. Για να το πετύχουμε αυτό: (i) προτείνουμε μεθόδους για τους πράκτορες κοινής λογικής με τις οποίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν γνώση κοινής λογικής από Γράφους Γνώσης του Σημασιολογικού Ιστού (ΣΙ), επιτρέποντας τους να έχουν πρόσβαση σε γνώση που σχετίζεται με συγκεκριμένους τομείς και την δυνατότητα ανάπτυξης συλλογιστικής που θα τους βοηθήσει να απαντήσουν ερωτήματα κοινής λογικής, και (ii) προτείνουμε νέα πλαίσια επιχειρηματολογίας που θα επιτρέψουν στους πράκτορες κοινής λογικής να αναπαραστήσουν επιχειρήματα με γνώση κοινής λογικής, και να παρουσιάζουν στον χρήστη τους λόγους που τους ώθησαν σε μια απόφαση ή τον λόγο που εφάρμοσαν μια λειτουργία, χρησιμοποιώντας γνώση κοινής λογικής, επομένως οι πράκτορες θα γίνουν πιο διαφανείς και επεξηγηματικοί. Ένας γράφος γνώσης είναι μια βάση γνώσης που χρησιμοποιεί μια αναπαράσταση γράφων για την ενσωμάτωση των δεδομένων. Οι γράφοι γνώσης συνήθως χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση αλληλένδετων περιγραφών οντοτήτων, αντικειμένων, γεγονότων, καταστάσεων, ή αφηρημένων εννοιών, καθώς παράλληλα κωδικοποιούν την σημασιολογική γνώση που είναι υποκείμενη στην ορολογία. Από την ανάπτυξη του ΣΙ, οι γράφοι γνώσης συχνά σχετίζονται με τα Ανοιχτά Διασυνδεδεμένα Δεδομένα, εστιάζοντας κυρίως στην σύνδεση μεταξύ εννοιών και οντοτήτων. Ένας γράφος γνώσης μπορεί να περιέχει μια οντολογία που επιτρέπει τόσο τους ανθρώπους όσο και τις μηχανές να καταλάβουν και να βγάζουν συμπεράσματα σχετικά με τις έννοιες της οντολογίας καθώς και να παράγουν καινούργια γνώση. Η θεωρία της Επιχειρηματολογίας, είναι η διεπιστημονική μελέτη του πώς μπορούν τα συμπεράσματα να υποστηριχθούν ή υπονομευθούν από υποθέσεις που βασίζονται στην συλλογιστική κοινής λογικής. Η θεωρία της επιχειρηματολογίας μελετά κανόνες συμπερασμάτων, λογικής και διαδικαστικούς κανόνες τόσο στο πλαίσιο της τεχνητής νοημοσύνης όσο και σε ένα φυσικό πλαίσιο. Η θεωρία της επιχειρηματολογίας περιέχει διάφορα πρότυπα διαλόγων, όπως για παράδειγμα, διαλόγους σύσκεψης και διαπραγμάτευσης που αφορούν τις συνεργατικές διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Αξίζει να τονιστεί ότι έχουν γίνει αρκετές προσπάθειες στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης για την αναπαράσταση της επιχειρηματολογίας. Η θεωρία επιχειρηματολογίας έχει χρησιμοποιηθεί για να παρέχει θεωρητική σημασιολογία βασισμένη σε αποδείξεις για τη μη-μονοτονική λογική, ξεκινώντας από την σημαντική δουλεία του Dung (1995). Συστήματα υπολογιστικής επιχειρηματολογίας έχουν βρει αρκετές εφαρμογές σε τομείς όπου η τυπική-μαθηματική λογική και η κλασική θεωρία αποφάσεων αποτυγχάνουν να αναπαραστήσουν την ευελιξία που χρειάζεται η συλλογιστική σε τομείς όπως η νομική και η ιατρική. Η θεωρία επιχειρηματολογίας μπορεί να τυποποιήσει την συλλογιστική κοινής λογικής με εμπειρικές γενικεύσεις. Στην συλλογιστική κοινής λογικής, οι άνθρωποι συχνά εφαρμόζουν γενικεύσεις αν δεν υπάρχουν γνωστές εξαιρέσεις στην λογική, ωστόσο είναι έτοιμοι να αναιρέσουν το συμπέρασμά τους αν υπάρξουν καινούργια δεδομένα που υποδηλώνουν μια εξαίρεση. Αύτη ακριβώς η συλλογιστική μπορεί πολύ εύκολα να αναπαρασταθεί από την θεωρία επιχειρηματολογίας. Στο πρώτο τμήμα της διατριβής, παρουσιάζουμε διάφορες καινοτόμες μεθοδολογίες που αναπτύξαμε για την κατασκευή γράφων γνώσης που περιέχουν γνώση κοινής λογικής, για το οικιακό περιβάλλον. Αυτοί οι γράφοι γνώσης είναι εφοδιασμένοι με μηχανισμούς ανάκτησης πληροφορίας που επιτρέπουν σε γνωσιακούς πράκτορες, που χρησιμοποιούν τους γράφους σαν την βάση γνώσης τους, να απαντούν σύνθετες ερωτήσεις που απαιτούν κοινή λογική και έτσι να επιτύχουν συλλογιστική κοινής λογικής. Επιπλέον, οι μηχανισμοί ανάκτησης πληροφορίας χρησιμοποιούν γνώσεις από εξωτερικές πηγές γνώσεις του ΣΙ όπως ConceptNet, DBpedia, και WordNet, οπότε αν οι πράκτορες δεν μπορούν να απαντήσουν στα ερωτήματα του χρήστη με την γνώση που έχουν στην εσωτερική βάση γνώσης τους, θα ανακτήσουν πληροφορία από τις προαναφερθείσες εξωτερικές βάσεις γνώσης. Στην συνέχεια, προτείνουμε μια μέθοδο η οποία αφαιρεί την λανθασμένη πληροφορία που περιέχουν οι γράφοι γνώσης, προκειμένου να μπορέσουν να αναπαραστήσουν την γνώση της κοινής λογικής με μεγαλύτερη ακρίβεια. Τέλος, σε αυτό το πρώτο τμήμα της διατριβής συνδυάζουμε γράφους γνώσης και μια μέθοδο εκμάθησης μέσω επιχειρηματολογίας, που επιτρέπει στους πράκτορες κοινής λογικής να χρησιμοποιήσουν συλλογιστική κοινής λογικής προκειμένου να επιχειρηματολογήσουν υπέρ των αποφάσεων τους. Όμως αν ο πράκτορας αποδειχθεί ότι έχει λάθος, μέσω ενός διαλόγου επιχειρηματολογίας με τον άνθρωπο-χρήστη, τότε θα αποδεχθεί και θα εισάγει στην βάση γνώσης του την καινούργια γνώση. Στο δεύτερο τμήμα της διατριβής, παρουσιάζουμε διάφορα πλαίσια επιχειρηματολογίας που προτείνουμε ώστε τα επιχειρήματα να είναι εφοδιασμένα με περισσότερη γνώση και συλλογιστική κοινής λογικής από τα υπάρχοντα πλαίσια επιχειρηματολογίας. Ξεκινάμε με ένα πλαίσιο που παρουσιάζει μια ιδέα του τι θα μπορούσε να θεωρηθεί ένα επιχείρημα κοινής λογικής. Στην συνέχεια, παρουσιάζουμε ένα πλαίσιο επιχειρηματολογίας που κατηγοριοποιεί τις επιθέσεις που παράγουν τα επιχειρήματα βάσει της επίπτωσης που έχουν πάνω στα άλλα επιχειρήματα, καλύπτοντας έτσι το γεγονός πως δεν έχουν όλες οι επιθέσεις την ίδια ισχύ πάνω σε άλλα επιχειρήματα, παρά υπάρχει μια βαρύτητα στις επιθέσεις που δεν αποτυπώνεται πάντα εύκολα από ποσοτικά μοντέλα. Για παράδειγμα, η μαρτυρία ενός αυτόπτη μάρτυρα που είδε ένα έγκλημα σε ένα σκοτεινό δωμάτιο δεν έχει την ίδια βαρύτητα με την μαρτυρία ενός αυτόπτη μάρτυρα που είδε ένα έγκλημα στο φως της ημέρας. Ακόμη, παρουσιάζουμε ένα πλαίσιο επιχειρηματολογίας, που δίνει πεδίο και εύρος εφαρμογής στα επιχειρήματα του, καλύπτοντας έτσι την έννοια του πλαισίου συμφραζομένων ενός διαλόγου επιχειρηματολογίας. Το πλαίσιο επιχειρηματολογίας αυτό θέλει να τυποποιήσει τις περιπτώσεις εκείνες όπου παρόλο που κάποια επιχειρήματα μπορεί να είναι σωστά, εντούτοις δεν έχουν εφαρμογή γιατί είναι εκτός του πλαισίου συμφραζομένων της συζήτησης. Για παράδειγμα, ο ισχυρισμός ότι όλα τα αντικείμενα πέφτουν προς το κέντρο της γης, δεν είναι πάντα σωστός, καθώς δεν ισχύει, για παράδειγμα, στο Διεθνή Διαστημικό Σταθμό. Τέλος, παρουσιάζουμε ένα εργαλείο οπτικοποίησης των διαλόγων επιχειρηματολογίας, το οποίο απεικονίζει, τις επιθέσεις, τις υποστηρίξεις ενός επιχειρήματος, καθώς και αν ένα επιχείρημα μπορεί να θεωρηθεί αποδεκτό.
description: Commonsense agents are intelligent agents that use commonsense knowledge and commonsense reasoning in order to perform a task on behalf of or take a decision to help a human user, usually in open environments, which are dynamic, partially observable, and non-deterministic, where agents possess incomplete, imprecise, or even conflicting information. The aim of this thesis is to study commonsense agent reasoning and propose new models / methods for commonsense knowledge and commonsense reasoning. To do so, we (i) propose methods for commonsense agents to exploit commonsense knowledge from Semantic Web Knowledge Graphs (KGs), by allowing them to access domain-specific knowledge and use sophisticated reasoning techniques in order to answer commonsense questions, and (ii) propose new Argumentation Frameworks (AFs) that will allow commonsense agents to represent arguments with commonsense knowledge and provide the human users the reasons why a decision was made or a task was performed, by using commonsense knowledge, and therefore increase transparency and explainability. A Knowledge Graph is a knowledge base that uses a graph-structured data model or topology to integrate data. Knowledge graphs are often used to store interlinked descriptions of entities, objects, events, situations, or abstract concepts, while also encoding the semantics underlying the used terminology. Since the development of the Semantic Web, knowledge graphs are often associated with Linked Open Data projects, focusing on the connections between concepts and entities. A knowledge graph can include an ontology that allows both humans and machines to understand and reason about its contents and derive new knowledge. Argumentation theory, or argumentation, is the interdisciplinary study of how conclusions can be supported or undermined by premises through logical reasoning. Argumentation theory studies rules of inference, logic, and procedural rules in both artificial and real-world settings. Argumentation includes various forms of dialogue such as deliberation and negotiation which are concerned with collaborative decision-making procedures. Efforts have been made within the field of artificial intelligence to perform and analyze the act of argumentation with computers. Argumentation has been used to provide a proof-theoretic semantics for non-monotonic logic, starting with the influential work of Dung (1995). Computational argumentation systems have found particular application in domains where formal logic and classical decision theory fall short in capturing the richness of reasoning, domains such as law and medicine. Argumentation can formalise commonsense reasoning with empirical generalizations. In commonsense reasoning, people apply generalizations if nothing is known about exceptions, but they are prepared to retract a conclusion if further knowledge dictates that there is an exception. This kind of reasoning can be captured easily via argumentation. In the first part of the thesis, we present various novel methods we have developed for constructing commonsense KGs for cognitive agents that act in a household environment. These KGs are equipped with an information retrieval mechanism that allows any cognitive agent that uses the KGs as their knowledge base to answer sophisticated questions and achieve commonsense reasoning. Moreover, the information retrieval mechanism that accompanies the KGs uses external knowledge from SW KGs, such as ConceptNet, DBpedia, and WordNet, so that when it cannot answer a user’s questions, it will consult the external KGs and find an appropriate answer. Next, we propose a method on how the information noise found in KGs can be removed in order to provide commonsense knowledge more effectively and answer commonsense questions more accurately. Finally, we present a combination of KGs and learning through Argumentation, that allows a cognitive agent to use commonsense reasoning with the help of KGs in order to argue with a user over its decisions and, if the agent is proven wrong, to learn new knowledge from the user. In the second part of this thesis, we present various Argumentation Frameworks (AFs) that we proposed in order to represent and reason about commonsense knowledge than the already existing frameworks. We start by giving an initial notion of what can be considered a commonsense argument. We continue with an AF that classifies its attacks based on the application they can have over an argument, capturing the fact that not all attacks have the same affect in attacking or defending an argument, but rather there is a volume in their effect that cannot always be represented by a quantitative value. For instance, the testimony of an eyewitness who saw a crime in a dark room is not as strong as that of an eyewitness who saw a crime in daylight. Next, we present an AF where arguments have a domain and scope of application; with this framework, we capture the notion of context over the argument, meaning that an argument, though it might be correct, does not have an effect over some arguments because it is considered out of context. For example, an argument claiming that all objects will fall towards the center of the earth due to gravity, is context-dependent, as this argument is false on the international space station. Finally, we present a visualization tool for argumentation dialogues that displays the attacks, the defenders, and the acceptability of an argument.