Logic-based Cognitive Planning : from theory to implementation
Planification cognitive basée sur la logique : de la théorie à l'implémentation
Résumé
In this thesis, we introduced a cognitive planning framework that can be used to endow artificial agents with the necessary skills to represent and reason about other agents' mental states. Our cognitive planning framework is based on an NP-fragment of an epistemic logic with a semantics exploiting belief bases and whose satisfiability problem can be reduced to SAT. We detail the set of translations for the reduction of our fragment to SAT. In addition, we provide complexity results for checking satisfiability of formulas in our NP-fragment. We define a general architecture for the cognitive planning problem. Afterward, we define two types of planning problem: informative and interrogative, and we find the complexity of finding a solution for the cognitive planning problem in both cases. Furthermore, we illustrated the potential of our framework for applications in human-machine interaction with the help of two examples in which an artificial agent is expected to interact with a human agent through dialogue and to persuade the human to behave in a certain way. Moreover, we introduced a formalization of simple cognitive planning as a quantified boolean formula (QBF) with an optimal number of quantifiers in the prefix. The model for cognitive planning was implemented. We describe how to represent and generate the belief base. Furthermore, we demonstrate how the machine performs the reasoning process to find a sequence of speech acts intended to induce a potential intention in the human agent. The implemented system has three main components: belief revision, cognitive planning, and the translator module. These modules work integrated to capture the human agent's beliefs during the human-machine interaction process and generate a sequence of speech acts to achieve a persuasive goal. Finally, we present an epistemic language to represent the beliefs and actions of an artificial player in the context of the board game Yokai. The cooperative game Yokai requires a combination of theory of mind (ToM), temporal and spatial reasoning for an artificial agent to play effectively. We show that the language properly accounts for these three dimensions and that its satisfiability problem is NP-complete. We implement the game and perform experiments to compare the cooperation level between agents when they try to achieve a common goal by analyzing two scenarios: when the game is played between a human and the artificial agent versus when two humans play the game.
Dans cette thèse, nous définissons un cadre de planification cognitive permettant de doter des agents artificiels des compétences nécessaires pour représenter et raisonner sur les états mentaux d'autres agents. Notre cadre de planification cognitive est basé sur un fragment NP d'une logique épistémique avec une sémantique exploitant des bases de croyances et dont le problème de satisfiabilité peut être réduit à SAT. Nous détaillons l'ensemble des traductions pour la réduction de notre fragment à SAT. De plus, nous fournissons des résultats de complexité pour vérifier la satisfiabilité des formules dans notre fragment NP. Nous définissons une architecture générale pour le problème de planification cognitive. Ensuite, nous définissons deux types de problème de planification : informatif et interrogatif, et nous calculons la complexité pour trouver une solution au problème de planification cognitive dans chacun de ces deux cas. De plus, nous illustrons le potentiel de notre cadre pour les applications en interaction humain-machine à l'aide de deux exemples dans lesquels un agent artificiel est censé interagir avec un agent humain par le dialogue et persuader l'humain de se comporter d'une certaine manière. Enfin, nous introduisons une formalisation de la planification cognitive simple en tant que formule booléenne quantifiée (QBF) avec un nombre optimal de quantificateurs dans le préfixe. Le modèle de planification cognitive a été mis implémenté. Nous décrivons comment représenter et générer la base de croyance. De plus, nous démontrons comment la machine exécute le processus de raisonnement pour trouver une séquence d'actes de langage destinés à induire une intention potentielle chez l'agent humain. L'implémentation comporte trois composants principaux : la révision des croyances, la planification cognitive et le module de traduction. Ces modules fonctionnent de manière intégrée pour capturer les croyances de l'agent humain au cours du processus d'interaction humain-machine et générer une séquence d'actes de parole pour atteindre un objectif persuasif. Finalement, nous présentons un langage épistémique pour représenter les croyances et les actions d'un joueur artificiel dans le contexte du jeu de société coopératif Yokai. Ce jeu nécessite une combinaison de théorie de l'esprit (ToM), de raisonnement temporel et de raisonnement spatial pour qu'un agent artificiel joue efficacement. Nous montrons que le langage rend bien compte de ces trois dimensions et que son problème de satisfiabilité est NP-complet. Nous implémentons le jeu et réalisons des expériences pour comparer le niveau de coopération entre les agents lorsqu'ils tentent d'atteindre un objectif commun en analysant deux scénarios : lorsque le jeu se joue entre un humain et l'agent artificiel versus lorsque deux humains jouent ensemble.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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