Alternating-time Temporal Logic, Coalition Logic and STIT theory of agency and their epistemic extensions

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Seminário do Grupo de Lógica, Inteligência Artificial
e Métodos Formais - LIAMF
Seminário Registrado na CPG do IME/USP
Página: http://www.ime.usp.br/~liamf/seminarios/index.html
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Título: Alternating-time Temporal Logic, Coalition Logic and STIT theory of
agency and their epistemic extensions

Palestrante:  Andreas Herzig (prof. Visitante IME-USP), IRIT-CNRS (Toulouse,
France)

Data:   27/10/2008, 14h30
Local:  Sala 03B, IME-USP

Resumo:
Alternating-time Temporal Logic (ATL), Coalition Logic and so-called STIT
theories of agency (`seeing-to-it-that') are three different formalisms to
model the capability of agents and groups of agents to ensure some
outcome. While they come from 3 different traditions (theoretical computer
science, game theory and philosophy of action), in all of them the notion
of independence of agents is fundamental. I shall give an overview, and
explain that only STIT theories allow to reason about uniform strategies,
i.e. strategies where it does not suffice that the agent has the
capability to ensure some fact, but he must also know that he has that
ability.


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 Marcelo Finger
 Departamento de Ciencia da Computacao
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Depuração de programas baseada em modelos: uma abordagem hierárquica

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Título: Depuração de programas baseada em modelos: uma abordagem hierárquica
Palestrante:  Wellington Pinheiro

Data:   20/10/2008, 14h30
Local:  Sala 03B, IME-USP

Resumo:

Diagnóstico baseado em modelos (Model based diagnosis - MBD) é uma técnica
de Inteligência Artificial usada para encontrar componentes falhos em
dispositivos físicos (sistemas). MBD também tem sido utilizado para auxiliar
programadores experientes a encontrarem falhas em seus programas, sendo essa
técnica chamada de depuração de programas baseada em modelos (Model
based software debugging - MBSD). Embora o MBSD possa auxiliar programadores
experientes a entenderem e corrigirem seus erros, essa abordagem precisa ser
aprimorada para aprendizes de programação.

Nesse seminário, mostraremos uma proposta de uso da técnica de diagnóstico
hierárquico para dar suporte a aprendizes de programação explorando a idéia de
componentes abstratos, tais como: padrões elementares, funções e
procedimentos. Com a utilização de uma abordagem de diagnóstico hierárquico,
será possível encontrar falhas no programa do aluno em diversos níveis de
abstração. Com isso, espera-se que o aluno seja capaz de compreender a origem
de seus erros e aprender durante esse processo.


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 Marcelo Finger
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Existência e Verdade

O Departamento de Filosofia da UFRN, através da Base de Pesquisa "Lógica, Conhecimento e Ética", dá continuidade a sua programação anual dos Seminários de Lógica e Filosofia Formal, com a mesa redonda:

Existência e Verdade
Prof. João Branquinho - Universidade de Lisboa
Prof. Cláudio Ferreira Costa - UFRN
Prof. Daniel Durante Alves - UFRN (moderador)

Data: 22/10/2008 às 19h
Local: UFRN, CHLA, Auditório da Filosofia

An optimal method for reasoning about actions

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Seminário do Grupo de Lógica, Inteligência Artificial
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Título: An optimal method for reasoning about actions
Palestrante:  Andreas Herzig (prof. Visitante IME-USP), IRIT-CNRS (Toulouse,
France)

Data:   13/10/2008, 14h30
Local:  Sala 03B, IME-USP

Resumo:
(paper with Hans van Ditmarsch and Tiago de Lima "Optimal regression for
reasoning about knowledge and actions" at AAAI'07; later version available
at http://drops.dagstuhl.de/portals/index.php?semnr=07351)

The frame problem is one of the major obstacles on the road towards
logical reasoning about actions in AI. Two versions can be distinguished.
The representational version is the problem of designing a logical
language and a semantics such that domains can be described without
stating all the non-effects of each action. The inferential version is to
design an efficient reasoning method for a given solution to the
representational problem. Several solutions to the representational
problem where proposed in the past. The solution of Reiter (1991), further
extended by Scherl and Levesque (1993), relies on the hypothesis of
inertia: each action only changes the truth value of a small number of
facts, leaving all the others unchanged. Reiter's associated regression
inference method eliminates action symbols from formulas by rewriting them
to formulas of propositional logic (or formulas of epistemic logic in
Scherl and Levesque's case). In the general case, however, the regressed
formula may be exponentially larger than the original formula, and hence
non-optimal. We here present the first optimal reasoning method for
Reiter's and Scherl and Levesque's solution. We first show that their
solution to the representational frame problem can be encoded into dynamic
epistemic logic of van Ditmarsch, van der Hoek and Kooi (2005). We then
give a polynomial reduction to epistemic logic. We also establish some
complexity results for our reasoning method: NP-completeness for a single
agent, PSPACE-completeness for multiple agents, and EXPTIME-completeness
when common knowledge is involved.

Construção de mapas semânticos com robôs móveis

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Seminário do Grupo de Lógica, Inteligência Artificial
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Título: Construção de mapas semânticos com robôs móveis
Palestrante:  Fabiano Rogério Corrêa

Data:   06/10/2008, 14h30
Local:  Sala 03B, IME-USP

Resumo:

A robótica móvel teve um avanço considerável na última década devido ao
emprego de modelos probabilísticos e técnicas de aprendizado computacional.
Hoje em dia é possível mapear de maneira eficiente e robusta um ambiente e
simultaneamente localizar o robô móvel, apenas com as informações espaciais
obtidas de seus sensores. No entanto, novos desafios estão sendo abordados
na área, e a incorporação de informação semântica (classificação das
informações espaciais) vem sendo adotada por alguns pesquisadores como a
direção a ser seguida na solução dos problemas.

Nessa palestra será exposto um panorama dos trabalhos mais recentes na área
de construção de mapas semânticos, seguida de uma indicação de que modelos
probabilísticos de primeira ordem possibilitam um melhor tratamento da
natureza relacional dos dados obtidos pelos robôs móveis para classificação
semântica.


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 Marcelo Finger
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