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MODELÉ ET PROCÉDÉ D'IMPLÉMENTATION D'UN AGENT RATIONNEL
DIALOGUANT, SERVEUR ET SYSTEME MULTI-AGENT POUR LA MISE
EN OEWRE .
L'invention concerne un modèle et un procédé
d'implémentation d'un agent rationnel dialoguant comme
noyau d'un système de dialogue ou d'un système multi-
agent.
L'invention s'applique aux systèmes d'interaction
humain-agent (dialogue homme-machine) mais également
aux systèmes d'interaction agent-agent (communication
et coopération inter-agent).
Elle s'applique à des serveurs d'information.
l0 Bien que la conception de systèmes de dialogue
homme-machine soit étudiée sérieusement depuis plus
d'une trentaine d'année, peu de systëmes préfigurant un
usage réel sont aujourd'hui disponibles.
La plupart des démonstrateurs qui ont été
15 développés montrent au mieux la capacité d'un système à
enchaîner quelques échanges simples avec un utilisateur
dans une structure stéréotypée (moulée à celle d'une
tâche particulière) et un cadre d'application
restreint.
20 Ces systèmes se limitent généralement à illustrer
telle ou telle caractéristique d'une interaction
évoluée comme par exemple la compréhension par la
machine d'énoncés plus ou moins complexes (contextuels
en langage naturel oral ou écrit éventuellement
25 combinés à d'autres média de communication) ou dans
certains cas assez limités à la production de réponses
coopératives.
Ces systèmes sont encore assez loin de remplir
toutes les conditions requises pour un usage naturel
30 desdits systèmes comme des "partenaires" dialoguants
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conviviaux même dans des cadres applicatifs bien
banalisés.
Les raisons de cette situation sont de deux ordres.
D'une part la conception de systèmes de dialogue est
une entreprise complexe car elle cumule les problèmes
relatifs à la conception de systèmes artificiels
intelligents et ceux relatifs à la modélisation et à la
formalisation de la communication naturelle. Lorsque
l'on s'intéresse au dialogue oral, les problèmes liés à
l0 la reconnaissance automatique de la parole accroissent
cette difficulté.
D'autre part, beaucoup de travaux ont abordé le
dialogue comme un phénomène isolé dont il s'agissait
d'identifier les manifestations externes afin de les
inculquer en tant que telles à un système automatique.
Ces travaux ont (délibérément ou non) fait totalement
(ou partiellement) l'économie du lien entre le problème
du dialogue et celui de l'intelligence du système et
donc d'une étude formelle approfondie des fondements
cognitifs du dialogue.
On va maintenant rappeler brièvement les approches
cïassiques du dialogue qui ont été développées jusqu'à
présent.
Il y a d'abord les approches structurelles qu'elles
soient à vocation informatique ou à vocation
linguistique. Elles s'intéressent à la détermination a
priori d'une structure de l'interaction qui rend compte
des régularités des échanges dans un dialogue (dont les
plus simples sont les paires adjacentes telles que les
questions-réponses, les suggestions-acceptations).
Ces approches font l'hypothèse que cette structure
existe et qu'elle est représentable de façon finie et
que tous les dialogues ou du moins une large part
d'entre-eux peuvent y être circonscrits. Les approches
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structurelles considèrent que la cohérence d'un
dialogue est intrinsèque à sa structure et se concentre
ainsi sur le co-texte (le texte qui accompagne) en
faisant plus ou moins directement l'impasse sur le
caractère profondément contextuel de la communication.
Ces limitations sont sans appel pour ce qui est de
l'intérêt des approches structurelles comme base pour
des modèles de l'interaction intelligente.
On a également les approches différentielles
l0 classiques.
Ces approches dites aussi orientées plan
considèrent une intervention en situation de
communication non pas seulement comme une collection de
signes (par exemple une séquence de mots) mais comme la
réalisation observable d'actions communicatives
(appelées aussi selon le contexte, actes de langage ou
de dialogue) telles que informer, demander, confirmer,
s'engager.
Ces approches ont laissé entrevoir un formidable
potentiel pour l'étude de la communication et en
particulier du dialogue coopératif. Toutefois, elles
empruntent des raccourcis (qui les conduisent à faire
appel à des compléments empiriques ou structurels qui
les fragilisent) et à des représentations d'utilisation
des connaissances qui hélas les conduisent souvent à
des aberrations.
Le déposant a développé une nouvelle approche
reposant sur l'interaction rationnelle ou agent
rationnel dialoguant.
3o Dans cette nouvelle approche, le déposant a cherché
d'abord à rendre maximale la convivialité des
interactions entre des utilisateurs et des services
automatiques.
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On pourra se reporter aux publications suivantes
faites sur le sujet:
Sadek 91a: Sadek M.D. Attitudes mentales et
interaction rationnelle: vers une théorie formelle de
la communication. Thèse de Doctorat Informatique,
Université de Rennes I, France, 1991.
Sadek 91b: D. Sadek Dialogue acts are rational
plans. Proceedings ESCA Tutorial and Research Workshop
on the Structure of Multimodal Dialogue, Maratea,
lo Italy, 1991.
Sadek 92: Sadek M.D. A study in the logic of
intention. Proceedings of the 3rd Conference on
Principles of Knowledge Representation and Reasoning
(KR'92), pages 462-473, Cambridge, MA, 1992.
Sadek 93: Sadek M.D. Fondements du dialogue:
l'interaction rationnelle. Actes de la 4ème école d'été
sur les Traitements des langues naturelles, pages 229-
255, Lannion, France, 1993.
Sadek 94a: Sadek M.D. Attitudes mentales et
fondement du comportement coopératif. Pavard, B.,
editor, Systèmes coopératifs: de la modélisation à la
conception, Octares Eds., pages 93-117, 1994.
Sadek 94b: Sadek M.D. Communication theory
rationality principles + communicative act models.
Proceedings of the AAI'94 Workshop on Planning for
Interagent Communication, Seattle, WA, 1994.
Sadek 99c: Sadek M.D. Towards a theory of belief
reconstruction: application to communication. In
(SPECOM94): 251-263.
Sadek et al 94: Sadek M.D., Ferrieux A., & Cozannet
A. Towards an artificial agent as the kernel of a
spoken dialogue system: A progress report. Proceedings
of the AAI'94 Workshop on Integration of Natural
Language and Speech Processing, Seattle, WA, 1994.
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Sadek et al 95 . D. Sadek, P. Bretier, V. Cadoret,
A. Cozannet, P. Dupont, A. Ferrieux, & F. Panaget . A
cooperative spoken dialogue system based on a rational
agent model . A firs,t implementation on the AGS
5 application. Proceedings of the ESCA Tutorial and
Research Workshop on Spoken Dialogue Systems,
Hanstholm, Danemark, 1995.
Sadek et al 96a . Sadek M.D., Ferrieux A., Cozannet
A " Bretier P., Panaget F., & Simonin J. Effective
human-computer cooperative spoken dialogue: The AGS
demonstrator. In (ISSD 96) (and also Proceedings of
ICSLP'96, Philadelphia, 1996).
Sadek et a1 97 . M.D. Sadek, P. Bretier, & F.
Panaget. ARTIMIS . Natural Dialogue Meets Rational
Agency. Proceedings l5th Tnternational Joint Conference
on Artificial Intelligence (IJCAI'97), Nagoya, Japon,
pp 1030-1035, 1997.
Bretier 95 . P. Bretier. La communication orale
coopérative . contribution à la modélisation logique et
à la mise en oeuvre d'un agent rationnel dialoguant.
Thèse de Doctorat Informatique, Université de Paris
XIII, 1995.
Bretier et a1 95 . P. Bretier, F. Panaget, & D.
Sadek. Integrating linguistic capabilities into the
formai model of a rational agent . Application to
cooperative spoken dialogue. Proceedings of the AAAI'95
Fall Symposium on Rational Agency, Cambrige, MA, 1995.
Bretier ~ Sadek 95 . P. Bretier & D. Sadek.
Designing and implementing a theory of rational
interaction to be the kernel of a cooperative spoken
dialogue system. Proceedings of the AAAI'95 Fall
Symposium on Rational Agency, Cambrige, MA, 1995.
La convivialité de l'interaction se manifeste entre
autres par la capacité du système à négocier avec
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G
l'utilisateur, par sa capacité à interpréter des
demandes en prenant en compte le contexte, par sa
capacité à déterminer les intentions sous-entendues de
l'utilisateur et à mener avec lui une interaction
flexible qui ne suit pas un plan préconçu une fois pour
toute.
Un tel système doit ëtre capable également d'
apporter à l'utilisateur des solutions qu'il n'avait
pas explicitement demandées mais qui sont néanmoins
pertinentes.
I1 n'existe pas véritablement à l'heure actuelle de
système de dialogue intelligent en service pour une
application réelle du fait de la complexité de chacune
de ces tàches et du fait de la difficulté à rassembler
toutes ces caractéristiques afin que l'interaction
puisse être qualifiée réellement de conviviale.
La technologie développée par le déposant repose
sur le principe de base qui est que: pour qu'un système
automatique puisse mener à bien des dialogues
intelligents, ce systême ne peut pas être simulé par un
automate.
Plus précisément la convivialité du dialogue ne
peut pas ëtre conçue comme w nabitlage exzer~eur u-um
système préexistant . cette convivialité doit au
contraire émerger naturellement de l'intelligence du
système.
L'objet de la présente invention est la réalisation
d'un agent logiciel qui de par sa construction est
rationnel. L'adjonction de principes appropriés le rend
également communicatif et coopératif.
En outre, la technologie développée par le déposant
permet tout aussi bien l'implémentation d'un agent
rationnel dialoguant comme noyau d'un système de
dialogue que comme agent d'un système multi-agent.
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Dans cette deuxième application (système multi-
agent), la communication entre de tels agents ne se
fait plus alors en utilisant la langue naturelle mais
un langage formel (logique) adapté aux capacités
d'interaction desdits agents.
L'invention a plus particulièrement pour objet un
modèle et un procédé d'implémentation d'un agent
rationnel dialoguant comme noyau d'un système de
l0 dialogue ou d'un système multi-agent.
Selon l'invention, le procédé d'implémentation d'un
agent rationnel dialoguant comme noyau d'un système de
dialogue et/ou comme élément (agent) d'un système
multi-agent comprend les étapes suivantes .
- définition d'une architecture conceptuelle d'un
agent rationnel dialoguant,
- spécification formelle des différents composants
de cette architecture et de leur combinaison permettant
d'obtenir un modèle formel, et est principalement
caractérisé en ce qu'il comprend également les étapes:
- définition d'une architecture logicielle
implémentant l'architecture formelle,
- définition des mécanismes de mise en oeuvre des
spécifications formelles, l'agent rationnel étant apte
ainsi à dialoguer avec un autre agent ou avec un
utilisateur du système à travers un quelconque média de
communication (vocal ou, écrit . écran, clavier, souris
etc . ) .
Les différents composants du modèle formel sont
dans le même cadre formel unifié (théorie logique) et
avec le même formalisme. Le caractère générique des
mécanismes et des principes donne au modèle une
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indépendance par rapport à l'application, aux média de
communication et à la langue.
La définition des mécanismes de mise en oeuvre est
réalisée de manière à obtenir une correspondance
directe entre ces mécanismes et ledit modèle.
La spécification formelle des différents composants
de l'architecture formelle et de leur combinaison
comporte un niveau d'axiomes de rationalité, un niveau
d'axiomes de communication, un niveau d'axiomes de
t0 coopération.
La définition de l'architecture logicielle
implémentant l'architecture formelle comporte . une
unité rationnelle comprenant une couche
d'implémentation du niveau d'axiomes de rationalité,
une couche d'implémentation du niveau d'axiomes de
communication, une couche d'implémentation du niveau
d'axiomes de coopération, correspondants respectivement
aux axiomes du modèle formel.
La définition de l'architecture logicielle
implémentant l'architecture formelle comporte en
outre .
- un module de génération et un module de
compréhension implémentant une couche de niveau langage
naturel.
L' unité rationnelle, le module de génération et le
module de compréhension implémentent des mécanismes de
mise en oeuvre du modèle formel.
Le module de génération est apte à transcrire un
énoncé logique produit par l'unité rationnelle en
langage naturel pour l'utilisation du système.
Le module de compréhension est apte à interpréter
un énoncé de l'utilisateur en un énoncé logique
compréhensible de l'unité rationnelle.
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L'invention à également pour objet agent rationnel
dïaloguant placé comme noyau d'un système de dialogue
et/ou comme élément (agent) d'un système multi-agent,
comportant .
- une définition d'une architecture conceptuelle,
- une spécification formelle des différents
composants de cette architecture et de leur combinaison
permettant d'obtenir un modèle formel,
principalement caractérisé en ce qu'il comporte .
- une définition d'une architecture logicielle
implémentant l'architecture formelle,
- une définition des mécanismes de mise en oeuvre
des spécifications formelles réalisées par une unité
rationnelle qui comporte:
- des données comportant des schémas d'axiomes
prédéfinis et des schémas d'axiomes dépendant de
l'application,
- une base de connaissances dépendant de
l' application comportant un réseau sémantique et
des distances inter-concepts,
- un moteur d' inférence pour mettre en aeuvre des
mécanismes de spécifications formelles au moyen
des données et de la base de connaissance afin
de pouvoir recevoir un énoncé logique, le
comprendre et de pouvoir fournir un énoncé
logique en réponse,
Selon une autre caractéristique les données
comportent des données d'implémentation d'un modèle
formel comprenant .
- une couche d'implémentation d'axiomes de
rationalité, une couche d'implémentation d'axiomes de
communication, une couche d'implémentation d'axiomes de
coopération, correspondants respectivement aux axiomes
du modèle formel.
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Selon une autre caractéristique, l'agent comporte
en outre .
- un module de génération d'énoncé en langage
naturel à partir d'un énoncé logique issu de l'unité
5 rationnelle et un module de compréhension pour fournir
un énoncé en langage logique à l'unité rationnelle à
partir d'un énoncé en langage naturel, ces modules
implémentant ainsi une couche de niveau communication
en langage naturel.
l0 L'invention a également pour objet un serveur
d'information, comportant des moyens pour mettre en
oeuvre un système de dialogue homme-machine dont le
noyau repose sur l'implémentation d'un agent rationnel
dialoguant tels que définis précédemment
i5 L'invention concerne également un système multi-
agent comportant des agents communicants, chaque agent
comportant des moyens pour mettre en oeuvre une
interaction, le système comprenant au moins un agent
dont le noyau repose sur l'implémentation d'un agent
2o rationnel dialoguant tels que décrit précédemment.
D'autres particularités et avantages de l'invention
apparaîtront clairement à la lecture de la description
qui est faite ci-après à titre d'exemple non limitatif
25 et en regard des figures sur lesquelles .
- la figure 1 représente l'architecture logicielle
d'un agent rationnel dialoguant,
- la figure 2 représente l'architecture de l'unité
rationnelle et de sa base de connaissance,.
30 - la figure 3 représente de manière plus détaillée
l'architecture logicielle d'un agent dialoguant en tant
que noyau d'un système de dialogue (notamment oral),
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la figure 4 représente une architecture montrant
un agent rationnel dialoguant en tant que noyau d'un
système multi-agent.
On rappelle que l'approche agent rationnel
dialoguant qui a été faite par le déposant et qui a
fait l'objet de publications est guidée par des
principes de rationalité, de communication et de
coopération formalisés dans une théorie de
lo l'interaction rationnelle. On pourra se reporter à
cette fin aux publications citée précédemment qui
portent l'approche "agent rationnel dialoguant".
La définition de l'architecture conceptuelle d'un
agent rationnel dialoguant est donnée en annexe de la
description. Cette définition a fait l'objet d'une
publication dans "Conseil Scientifique de France
Télécom, Mémento Technique n°8: Interfaces
Intelligentes et Images" Octobre 1996, pp 37-61.
On peut se reporter pour la suite au schéma de la
figure 1.
Selon l' invention, le déposant a mis en oeuvre ces
principes au moyen d'une unité rationnelle 100 qui
constitue le noyau de chaque agent et qui détermine ses
réactions aux évènements externes, que ceux-ci soient
des sollicitations (requêtes, réponses, confirmations
etc) d'utilisateurs humains ou bien des sollicitations
d'autres agents logiciels (c'est le cas lorsqu'un agent
est le noyau d'un système multi-agent).
L'unité rationnelle 100 est animée par un moteur
d'inférence qui automatise les raisonnements selon les
principes de l'interaction rationnelle que le
programmeur de l'agent peut adapter ou enrichir, de
manière déclarative, en fonction de la tâche à
accomplir.
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A cette fin, comme cela va être précisé dans la
suite, ces raisonnements sont guidés par des schémas
d'axiomes prédéterminés (énumérés en annexes) et entrés
dans l'unité par le programmeur de l'agent de manière
déclarative en fonction de la tâche que doit remplir
ledit agent.
La figure 1 illustre le schéma d'une architecture
logicielle d'un agent dans le cas où une telle
architecture est appliquée à la constitution d'un
système de dialogue avec des utilisateurs.
La figure 1 représente donc l'architecture d'un
agent en interaction avec un utilisateur, à travers
comme on va le voir, un module de compréhension 150 et
un module de génération 160. Cette architecture
correspond à une première famille d'application
possible qui est l'interaction (conviviale)
utilisateur-service.
Afin de permettre le dialogue avec des
utilisateurs, l'unité rationnelle 100 est reliée à une
interface vers l'extérieur 140.
Cette interface comprend donc le module de
compréhension 150 qui reçoit des énoncés en langue
naturelle et interprète ces énoncés en un énoncé
logique qui sert d'entrée à l'unité rationnelle 100.
L'interface comprend également le module de
génération 160 qui exprime la réaction de l'unité
rationnelle 100 en un énoncé de langue naturelle à
destination de l'utilisateur.
Dans ce cadre, l'unité rationnelle 100 est l'entité
centrale du service à rendre que ce soit la fourniture
de renseignements (horaires de trains, cours de la
bourse, prévisions météo...) les réservations ou achats
ou encore la recherche d'informations à partir du
réseau Internet.
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Les principes de coopération implantés dans l'unité
rationnelle et les modules de traitement de la langue
naturelle assurent une interaction conviviale avec
l'utilisateur. Cette interaction peut s'effectuer
directement par la parole en intégrant au système de
dialogue ainsi formé des modules de reconnaissance et
de synthèse de la parole (non représentés sur cette
f figure ) .
Cependant, l'unité rationnelle 100 peut toute seule
constituer le noyau d'un agent logiciel autonome. Dans
ce cadre, cette unité interagit avec d'autres agents
logiciels par le biais d'un langage de communication
entre agents tel que 1"'Agent Communication Langage"
(A.C.L. adopté comme standard par le consortium FIPA).
Les services que l'agent peut rendre sont alors par
exemple des transactions sur des marchés électroniques,
des tâches d'administration de réseaux, des diffusions
d'informations.
Ces deux formes d'interaction peuvent être
combinées de manière qu'après l'interaction en langue
naturelle avec un utilisateur, un agent remplisse une
tâche quelconque par des interactions en langage ACL
avec d'autres agents logiciels répartis sur les réseaux
publics ou privés.
On va maintenant détailler les fonctionnalités de
l'architecture logicielle de l'unité rationnelle 100,
cette architecture détaillée été illustrée par le
schéma de la figure 2.
Tout d'abord, l'unité rationnelle 100 implémente
des principes issus de la théorie de l'interaction
rationnelle dont l'objectif est de formaliser et
d'automatiser le comportement rationnel d'un agent en
situation d'interaction avec d'autres agents ou des
utilisateurs de services.
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Cette théorie s'appuie sur deux grandes notions .
la notion de logique modale d'une part, dont l'objectif
est de permettre de représenter des attitudes mentales
d'agents autonomes et, la notion d'actes de langage
d'autre part, dont l'objectif est de préciser les
effets de communication sur les attitudes mentales des
agents.
L'apport de la théorie de l'interaction rationnelle
est de formaliser ces deux domaines et surtout
l'interaction entre-eux.
L'état d'un agent à un moment donné dans un échange
communiquant est ainsi caractérisé par un ensemble
d'attitudes mentales.
Les attitudes mentales pouvant être représentées
sont par exemple la croyance notée habituellement par
l'opérateur K et l'intention notée par l'opérateur I.
Ces opérateurs sont indicés par l'agent dont il
s'agit de représenter l'attitude mentale.
Dans un dialogue avec le système s et l'utilisateur
2o u, Ks désigne l'opérateur de croyance pour le système
et Ku ce même opérateur pour l'utilisateur.
Les actes de langage pouvant être modélisés sont
entre autres des actes d'information et des demandes.
La modélisation consiste en un énoncé logique ou
langage logique, par exemple:
Ks Iu Fait (<s, informe Si (u, p) >)
cet énoncé logique se traduit comme suit .
le système s sait (opérateur K) que l'utilisateur u
a l'intention (opérateur I) que soit effectué un
certain acte communicatif qui est que s informe u si
une certaine proposition p est vraie ou fausse,
soit en plus court: "s sait que u veut que s
l'informe de la véracité de p".
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Le langage logique défini permet d'exprimer des
principes de comportement généraux qui vont déterminer
les réactions de l'unité rationnelle.
Un agent s sera coopératif s'il adopte les
5 intentions de l'utilisateur u. Ceci peut s'exprimer
ainsi .
Ks Iu ~ -> Is G
De tels schémas d'axiomes d'une portée très
générale sont déjà pr'edéfinis par la théorie de
10 l'interaction et fant partie de l'unité rationnelle
d'un agent.
Cependant, le programmateur de l'unité rationnelle
peut définir de nouveaux schémas plus spécialisés pour
une application donnée.
15 L'ensemble des schémas guide le raisonnement de
l'unité rationnelle 100 et donc ses réactions aux
sollicitations de l'environnement.
Le calcul de ces réactions est effectué par le
moteur d'inférence 101.
2o L'unité rationnelle 100 comporte donc un ensemble
de données 102 qui comprend les axiomes du modèle
formel de l'agent rationnel dialoguant. Ces données
implémentent les couches de rationalité de
communication et de coopération de l'agent.
Les sollicitations de l'environnement par exemple
les demandes des utilisateurs, ou celles d'autres
agents logiciels sont transmises à l'unité rationnelle
100 sous la forme d'un énoncé logique ACL de lâ théorie
de l'interaction rationnelle.
Le moteur d'inférence 101 est apte à calculer les
conséquences de cet énoncé et en particulier les
réponses ou demandes de précisions éventuelles à
fournir à l'interlocuteur (qu'il s'agisse d'un agent
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logiciel ou d'un utilisateur humain) mais aussi
d'autres actions non communicatives.
Concrètement pour un énoncé donné, le moteur
d'inférence 101 examine s'il ne dispose pas d'un
principe de comportement qui puisse s'appliquer à cet
énoncé pour en déduire la ou les conséquences logiques.
Cette procédure est alors appliquée à ces nouvelles
conséquences jusqu'à épuisement des possibilités.
Parmi toutes ces conséquences, le moteur
l0 d'inférence 101 isole les actions de communication ou
autres qu'il doit effectuer et qui forment alors la
réaction de l'agent rationnel.
La première étape de la procédure d'inférence est
une mise sous forme normale des énoncés traités afin
d'assurer que chaque énoncé ne se présente que sous une
seule forme syntaxique donnée pour pouvoir assurer le
tri et la comparaison des énoncés.
Cette mise sous forme normale permet également
d'assurer une première application des principes
simples de raisonnement.
La procédure d'inférence consiste ensuite pour
chaque énoncé traité à vérifier si cet énoncé
correspond à l'un des schémas d'axiomes 102 qui codent
les principes de comportement rationnels retenus.
Le mécanisme de cette vérification repose
principalement sur l'opération d'unification du langage
Prolog.
L'ensemble de ces schémas d'axiome peut être
modifié par le programmeur de l'unité rationnelle 101
qui peut retirer ou ajouter des schémas d'axiomes ou
bien modifier ceux déjà existant pour affiner le
comportement de l'unité rationnelle.
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Ces modifications peuvent s'effectuer
dynamiquement. Dans ce cas, l'unité rationnelle modifie
son comportement au fur et à mesure.
L'ensemble de la procédure d'inférence est contrôlé
de manière à ce que L'unité rationnelle n'entre pas
dans des raisonnements infinis. La terminaison de cette
procédure est ainsi assurée.
Le raisonnement de l'unité rationnelle prend appui
sur un ensemble de données qui dépendent fortement de
l0 l'application recherchée pour l'agent rationnel.
Lorsque l'on souhaite qu'un agent fournisse des
horaires de train, il faut que soit à sa disposition
des données sur les gares et les connexions entre elles
ainsi que les notions temporelles.
L'ensemble de ces données est structuré dans une
base de connaissances 120 sous la forme d'un réseau
sémantique .
Le réseau sémantique 120 permet d'exprimer des
notions de classes et de sous-classes, et d'instance de
chaque classe. I1 définit également la notion de
relation entre classes qui s'applique aux différentes
instances des classes.
Par exemple, pour une application de type agenda,
le réseau sémantique 120 comprendra au moins les
classes "personne" (dont les instances seront
l'ensemble des personnes connues dans l'agenda) et
"fonction" (dont les instances seront les fonctions
connues).
Ces deux classes sont en relation la-fonction-de.
Pour indiquer que la personne Jean est Publicitaire, le
réseau sémantique comprend le fait Prolog: la-fonction
de (Jean, Publicitaire).
Un accês au réseau sémantique 120 est réalisé à
tout moment durant la procédure d'inférence lorsque les
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consquences de l'infrence dpendent de la nature des
donnes.
Dans l'application agenda, par exemple, si
l'utilisateur demande quel est le mtier de Jean, la
rponse de l'agent rationnel va dpendre de son
interrogation du rseau smantique 120.
Le rseau smantique 120 peut disposer galemen t
de
notions de proximit smantique qui sont partiellement
utiles pour produire des ractions coopratives de
l'agent rationnel.
Il s'agit de donner des distances relatives aux
diffrentes instances du rseau smantique, ces
distances sont dtermines suivant l'application lors
de la cration du rseau smantique.
Les instances du rseau smantique 120 se trou vent
ainsi projetes dans un espace mtrique dont les
dimensions sont les diffrentes relations du rseau.
Par exemple, la fonction publicitaire sera
probablement dtermine comme smantiquement plus
proche de la fonction ingnieur marketing que de
garagiste.
Cette construction permet d'effectuer deux
oprations symtriques appeles relachement (ou
relaxation) et restriction de contraintes.
Le relchement de contraintes vise donner des
rponses proches des requtes proches de la requte
initiale quand la rponse celle-ci n'existe pas .
Si par exemple on demande l'agenda quels sont les
ingnieurs marketing et qu'il n'en existe pas, la
procdure d'infrence peut dclencher une tape de
relaxation pour pouvoir donner les coordonnes des
publicitaires.
La restriction, au contraire, vise chercher
comment prciser une demande trop large. S'il y a 500
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publicitaires enregistrés dans l'agenda, une étape de
restriction donnera la dimension la plus discriminante
de ce trop gros ensemble (par exemple la société ou
travaille le publicitaire? afin de pouvoir poser une
question pertinente pour identifier la demande de
l'utilisateur .
La figure 2 permet également d'illustrer que
l'unité rationnelle 100 d'un agent rationnel comporte
une partie générique indépendante de l'application et
l0 une partie dépendante de l'application.
On peut considérer que les entrées et sorties de
l'unité rationnelle 100 sont des énoncés en ACL. La
mise en forme sous forme normale de ces énoncés et la
procédure d'inférence sont indépendantes de
l'application ainsi qu'une majorité des schémas
d'axiomes qui guide le comportement du système.
Cependant certains d'entre eux sont adaptés ou créés
spécialement pour l'application de même que le réseau
sémantique qui contient les données de l'application.
Le réseau 120 doit, la plupart du temps, pouvoir
répondre à des demandes de restriction et/ou de
relaxation de la part du moteur d'inférence 101 comme
on va le voir plus en détail dans la suite.
Ce réseau doit dans ce cas, disposer de notions de
distance sémantique entre les instances comme cela a
été dit.
Le schéma de la figure 3 illustre avec plus de
détails l'architecture logicielle d'un agent selon
l'invention.
Le module de compréhension de la langue naturelle
150 interprète un énoncé de l'utilisateur en un énoncé
logique compréhensible par l'unité rationnelle 100.
Le vocabulaire traité par ce module dépend en
partie du service que doit rendre l'agent rationnel.
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Cette partie dépendante de l'application est
principalement présente dans le réseau sémantique 120
de l'unité rationnelle, ce qui explique que le module
de compréhension 150 utilise de nombreuses données
5 provenant du réseau sémantique 120.
Le module de compréhension 150 est apte à prendre
en compte l'énoncé de l'utilisateur comme une suite de
petites structures syntaxiques (le plus souvent des
mots) qui vont chacune activer une (ou plusieurs en cas
!0 de synonymes) notions) issues) du réseau sémantique
120.
Le lien entre le vocabulaire d'entrée de
l'utilisateur et le réseau sémantique 120 se fait donc
au moyen d'une table d'activation des concepts 131 qui
15 indique quelles) notions) sémantique correspondent)
aux mots (ou suite de mots) du vocabulaire.
Ces notions activées dépendent en partie de
l'application voulue, mais représentent aussi des
concepts beaucoup plus généraux comme la négation, les
20 intentions et connaissances de l'utilisateur,
l'existence, les cardinalités etc...
Le module de compréhension dispose donc alors d'une
liste de concepts activés (voire de plusieurs en cas de
synonymes).
I1 est apte à les transformer en un énoncé logique
formé par un processus de complétion sémantique. Ce
processus part de l'hypothèse de connexité sémantique
de l'énoncé de l'utilisateur, c'est à dire que les
concepts qu'il a évoqués sont en relation les uns avec
les autres.
Le module 150 est apte à relier entre eux, par des
relations présentes dans le réseau sémantique, y
compris en créant si nécessaire de nouveaux concepts.
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Le processus détermine les notions sous entendues dans
l'énoncé de l'utilisateur.
I1 est possible d'indiquer que certaines relations
sont incompatibles entre elles dans un énoncé de
l'utilisateur. On contrôle ainsi les possibilités de
recherche du processus de complétion.
La complétion sémantique fait appel à une fonction
de pondération 132 qui permet de fixer un poids
numérique pour chaque relation du réseau sémantique,
i0 représentant la vraisemblance des vocations de cette
relation.
De cette manière, le processus de complétion prend
en compte une notion de vraisemblance quand il doit
déterminer quels sont les concepts sous-entendus par
l'utilisateur. Ces poids permettent également
d'associer un coût à chaque interprétation possible en
cas de synonyme. Ainsi, un seul énoncé sera finalement
retenu par le module de compréhension, celui au cot~t le
plus faible.
Pour faciliter la complétion sémantique, il est
également possible de spécifier que certains couples
concept-relation ou concept-concept sont implicites. Si
seul l'un des concepts a été évoqué et même si l'énoncé
étudié est connexe, la relation correspondante sera
rajoutée car elle est sous-entendue de manière quasi
certaine.
Par exemple, dans une application donnant les cours
de la bourse, l'énoncé "je voudrais le CAC 40" sera
complété de manière implicite en "je voudrais le cours
du CAC 90".
D'autre part, le module de compréhension 150 doit
prendre en compte le contexte de l'énoncé de
l'utilisateur.
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Pour cela, il dispose des concepts précédemment
évoqués à la fois par l'utilisateur et par l'agent lui
même dans ses réponses à l'utilisateur. Une partie de
ceux-ci peuvent donc être utilisés lors du processus de
complétion.
Là encore, on indiquera pour toutes les relations
du réseau sémantique, s'il est pertinent de les
conserver dans le contexté.
Le module de compréhension 150 n'utilise pas
l0 d'analyseur syntaxique ou grammatical. Ceci lui permet
d'interpréter correctement des énoncés syntaxiquement
incorrects, ce qui est particulièrement important dans
un contexte de dialogue oral (et d'utilisation de
reconnaissance vocale), la syntaxe du discours spontané
étant plus lâche,.
De plus, l'analyse étant faite par petits
composants syntaxiques, il n'est pas nécessaire de
construire une grammaire qui va essayer de prévoir à
l'avance l'ensemble des énoncés possibles des
utilisateurs.
Enfin, la seule partie dépendant de la langue de
l'utilisateur est la table reliant le vocabulaire
utilisé aux concepts du réseau sémantique.
Les données sémantiques du réseau représentent en
effet des notions universelles. Ce point facilite
particulièrement le transfert d'une application d'un
langue vers une autre langue.
Le module de génération 160 accomplit la tâche
inverse du module de compréhension. I1 est apte à
transcrire une séquence d'actes communicatifs produite
par l'unité rationnelle 100 en un énoncé de la langue
naturelle de l'utilisateur.
Le processus de génération opère en deux phases.
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La première phase consiste à prendre toutes les
décisions quant au choix linguistique qui s'offre pour
verbaliser la séquence d'actes communicatifs fournie en
entrée du module.
Pour cela le générateur 160 utilise entre autre des
éléments du contexte du dialogue pour construire
l'énoncé le plus adapté â la situation courante.
Ainsi, dans une application agenda, le module 160
devra effectuer un choix entre des formulations
équivalentes comme" le numéro de téléphone de Jean est
le" ou "le numéro de Jean est le" ou "son numéro est
le", "c'est le..." suivant le contexte du dialogue.
L'objectif de cette première phase est de
construire une représentation intermédiaire de l'énoncé
en utilisant une notion de ressources linguistiques
abstraites 133. Une ressource linguistique abstraite
représente soit une ressource lexicale 135, par
exemple les noms communs, les verbes, les adjectifs,
soit une ressource grammaticale, c'est à dire la
structure syntaxique.
La seconde phase utilise cette représentation
abstraite pour construire l'énoncé définitif.
I1 s'agit d'une étape de traitement qui ne requiert
que l'application stricte des règles de grammaire.
Parmi ces phénomènes on retrouve par exemple la
détermination de l'ordre des constituants de l'énoncé,
l'accord entre ces constituants et la déclinaison des
verbes.
Les modules de compréhension 150 et de génération
160 utilisent comme format d'entrée, respectivement de
sortie, des textes écrits.
Si l'on souhaite réaliser une interaction vocale
avec un agent rationnel, il faut lui adjoindre des
modules de reconnaissance et de synthèse de la parole.
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Le module de reconnaissance 170 inscrit un signal vocal
de l'utilisateur en un texte correspondant à l'énoncé
prononcé. Ce module 170 est par exemple indispensable
quand un agent rationnel est utilisé comme serveur
téléphonique . la seule interaction possible est alors
vocale.
L'unité rationnelle y compris le réseau sémantique
qui modélise les données que cette dernière manipule,
forment ensemble le noyau d'un agent logiciel.
l0 Tel quel, cet agent peut communiquer avec d' autres
agents logiciels par exemple à travers le réseau.
Les primitives de communication ACL définies par la
théorie de l'interaction rationnelle constituent un
langage de communication entre agents qui leur
IS permettent de réaliser des interaction non-ambigües.
Les agents formés par une unité rationnelle 100 et
leur réseau sémantique 120 sans les composants
d'interaction en langue naturelle (modules 140 et 150)
sont particulièrement bien adaptés à l'utilisation du
20 langage de communication ACL entre agents logiciels
pour former des systèmes multi-agent tels que
représentés sur la figure 4.
L'invention a été mise en oeuvre avec une station
SUN Ultral (muni d'un processeur 166 megahertz) et sur
25 une station SUN Ultra2 ( possédant deux processeurs à
64 bits et une fréquence de 300 megahertz).
On utilise une mémoire vive dont la taille peut
être aux environ de 32 megaoctets minimum. Le temps de
réponse maximal du système est de 2 secondes sur la
30 plate-forme Ultra2 et de 5 secondes sur Ultral. On peut
réaliser la connexion avec un réseau numérique au moyen
d'une carte réseau numérique â intégration de service
RNIS-Basic Rate Interface.
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Les trois modules qui ont été décrits, de
compréhension 150, de génération 160 et l'unité
rationnelle 100 ont été implémentés en Prolog (Quintus
version 3.3 pour Solaris 2.5). La communication entre
5 les différents modules et les systèmes de
reconnaissance et de synthèse de la parole est réalisé
par un programme écrit en langage C, un prototype de
l'invention a été développé sous Solaris, mais une
version ne comprenant pas les modules de reconnaissance
10 et de synthëse de la parole a été portée sous WINDOWS
NT 4Ø
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ANNEXE
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ELEMENTS DU CADRE DE FORMALISATION LOGIQUE:
SPECIFICATIONS FORMELLES
Les concepts d'attitudes mentales (croyance,
incertitude, intention) et d'action que l'on manipule
ici sont formalisés dans le cadre d'une logique modale
du premier ordre (cf. la publication: Sadek 91a, 92,
pour les détails de cette logique). On introduit
brièvement les aspects du formalisme, dont on se sert
dans l'exposé qui suit. Dans la suite, les symboles -,
v et ~ représentent les connecteurs logiques
classiques de négation, conjonction, disjonction et
implication, et ~J et ~, les quantificateur universel et
existentiel ; p représente une formule close (dénotant
une proposition), ~, V~ et b, des schémas de formules, et
i et j (parfois h) des variables schématiques dénotant
des agents. On note ~ = c~ le fait que la formule ~ est
valide.
Les attitudes mentales considérées comme
sémantiquement primitives, à savoir la croyance,
l'incertitude et le choix (ou la préférence) sont
formalisées respectivement par les opérateur modaux K,
U, et C. Des formules telles que K (i, p) , U (i. p) , et
C(i,p) peuvent être lues respectivement "i croit (ou
pense que) p (est vraie)", "i est incertain de (la
vérité de) p" et "i désire que p soit actuellement
vraie". Le modéle logique adopté pour l'opérateur K
rend compte des propriétés intéressantes pour un agent
rationnel, telles que la consistance de ses croyances
ou sa capacité d'introspection, formellement
caractérisées par la validité de schémas logiques tels
que
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K(i.~)~ ~K(i,-,~) .
R(i.~)~ K(i.K(i.~) ) et
-,K(i.~)~ K(i.~K(i.~) ) -
Pour ce qui est de l'incertitude, le modèle logique
garantit également la validité de propriétés
souhaitables comme, par exemple, le fait qu'un agent ne
peut ëtre incertain de ses propres attitudes mentales
( ~-,U (i , M (i , ~) ) , M appartenant à (K, -,K, C, --~C, U, --~U
etc }). Le modèle logique pour le choix entrafne des
l0 propriétés telles que le fait qu'un agent "assume" les
conséquences logiques de ses choix
( ~ c(i~~)~K(i.~ ~V) )~ c(i~4~) ) .
ou qu'un agent ne peut pas ne pas choisir les cours
d'événements dans lesquels il pense s'y trouver déjâ
( ~ K(i.~)~ C(i.~) )
L'attitude d'intention qui elle n'est pas
sémantiquement primitive, est formalisée par
l'opérateur I qui est défini (de façon complexe) à
partir des opérateurs C et K. Une formule telle que
I(i,p) peut étre lue "i â l'intention de réaliser p".
La définition de l'intention impose à un agent de ne
chercher à atteindre que ce qu'il pense non déjà
atteint ( ~ I(i,~)~ K(i,~) ) , et garantit le fait qu'un
agent n'a pas l'intention de réaliser les effets de
bord de ses intentions (ainsi "avoir l'intention de se
connecter sur un réseau et savoir que cela peut
contribuer à l'encombrer, n'implique pas
(nécessaîrement !) avoir l'intention de contribuer à
encombrer le réseau").
Afin de permettre le raisonnement sur l'action, on
inclut, en plus des objets individuels et des agents,
des séquences d'événements. Le langage contient des
termes (en particulier variables e, e1, ...) qui
parcourent l'ensemble de ces séquences. Une séquence
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peut être formée d'un seul événement (qui peut être
l'événement vide). Afin de pouvoir parler de plans
complexes, les événements (ou séquences al . a2, ou des
choix non déterministes aal~aa2. Les variables
schématiques a, al a2 ..., sont utilisées pour dénoter
des expressions d'action. Sont introduits également les
opérateurs Faisable, Fait et Agent(i,a) tels que les
formules Faisable(ap), Fait{ap) et Agent(i,a)
signifient respectivement que (l'action ou l'expression
d' action) a peut avoir lieu après quoi p sera vraie, a
vient juste d'avoir lieu avant quoi p était vraie, et i
dénote l'unique agent des événements apparaissant dans
a.
Une propriété fondamentale de la logique proposée
est que les agents modélisés .sont en parfait accord
avec eux-mêmes sur leurs propres attitudes mentales.
Formellement, le schéma ~ c~ K(i,~), où ~ est gouvernëe
par un opérateur modal formalisant une attitude mentale
de l'agent i, est valide (Sadek 91a, 92).
Les abréviation suivantes sont utilisées, Vrai
étant la constante promotionnelle toujours vraie:
Faisable(a) _ Faisable(a,Vrai)
Fait(a) _ Fait(a, Vrai)
2 5 . possible() (fie) Feasible(e,~)
-
Kift'i,~) - K(l~) ~ K(1,-~~)
Kref~'i,tx 8(x)) (~y) K(i,ix 8(x) = y) : l'agent i connat
- le (ou l'objet qui est
un) b, o t est l'oprateur de description
dfinie (produc-
teur de termes) tel que :*
~(~ s(x)) - ~,~ ~(a~) " s(y) ~ dZ (s(Z) _> Z=,~)
Uref(i.tx 8(x)) _ (~y) U(i,u (x) = y)
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PRINCIPES DE RATIONALITE ET MODELE D'ACTION
Deux principes de rationalité êtablissent le lien
entre les intentions d'un agent et ses plans et actions
(Sadek 91a, 94b). Le premier principe stipule qu'un
agent ne peut avoir l'intention de réaliser une
proposition donnée sans avoir par là-même l'intention
que soit faite l' une des actions qu' il pense qu' elle a
pour effet la proposition en question, et pour laquelle
il n'a pas d'objection particulière à ce qu'elle soit
faite. Formellement, ceci s'exprime par la validité du
schéma suivant .
I(i.p) _> I(Fait(al~...~a"))
où les a~ sont toutes les acti:~ns telles que
- p est~l'effet rationnel de ak (i.e., la raison pour laquelle a~ est
planifié) ;
- l' ment i connaît l' action a~ : Kref(i,a~)
--,C(i, -~ Possible(Fair(a~)))
Le second principe stipule qu'un agent qui a
l'intention que soit faite une action donnée, adopte
nécessairement l'intention que cette action soit
faisable, s'il ne pense pas qu'elle l'est déjà . ce qui
s'exprime formellement par la validité du schéma
suivant:
I(i,Fait(ak)) _> K(i,Faisable(ak) v I(i,K(i.Faisable(u~)))
La solution au problëme de l'effet d'une action est
directement liée à l'expression même des principes de
rationalité. On considère que si l'on ne peut prédire
les effets réels d'une action, on peut cependant dire
(de façon- valide) ce qu'on attend de l'action,
autrement dit, la raison pour laquelle on la
sélectionne. C'est en fait ce qui est exprimé par le
premier principe de rationalité ci-dessus. Cette
sémantique de l'effet d'une action, dans le cadre d'un
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modèle du comportement rationnel, permet de dépasser le
problème de la non-prédictibilité des effets.
A titre d'exemple, voici un modèle simplifié (pour
ce qui est de l'expression des prê-conditions) de
l'acte communicatif d'informer de la vérité d'une
proposition:
<i, Inforrn(j.~)>
Précondition : K(i,~) n --~K(i.K(j.~))
Effet : K(j,~)
Ce modèle est directement axiomatisé au sein cte la
théorie logique à travers les principes de rationalité
ci-dessus, et du schéma suivant (les actions ne sont
donc pars manipulées par un processus de planification
comme des structures de données, tel que cela est fait
dans le cadre de l'approche orientée-plan classique,
mais ont une sémantique logique au sein de la théorie
elle-même):
K(h, Faisable(<i. Inform(j,~)>~ <_> K(h~) ~ -,K(I,K(j.~)))
Notons que les deux principes ci-dessus spécif fient
à eux seuls (sans artifice extra-logiqûe) un algorithme
de planification, qui produit déductivement des plans
d'action par inférence de chaînes causales
d'intentions.
FORMALISATION DE QUELQUES PRINCIPES DU COMPORTEMENT
COOPERATIF
On peut voir (Sadek 91a, 94a) pour une proposition
détaillée d'un modéle du comportement coopératif au
sein d'une théorie formelle de l'interaction
rationnelle.
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L'ADOPTION D'INTENTION OU LE PRINCIPE MINIMAL DE
COOPERATION
A priori, rien sur le plan strictement rationnel ne
traint un agent à étre (un tant soit. peu) coopératif
con
t en particulier, à réagir aux sollicitations
trui (comme par exemple, répondre aux questions qui
d au
lui sont posées). Cette condition limite, que nous
a elons principe minimal de coopération, est un cas
PP
rticulier de la propriété suivante d'adoption
pa
'intention: si un agent i pense qu'un agent j a
d
'intention de réaliser une propriétê p, et que lui-
t
même n'a pas l'intention contraire, alors i va adopter
'intention que j sache (un jour) que p est réalisée.
1
tte ropriété se traduit formellement par la validité
Ce P
du schéma de formule suivant:
(K(i~r~~P)) ~-,1(i.--, P)) _> 1(i,KV ~p))
Conjointement, les deux propriétés prëcédentes
arantissent qu'un agent va agir sincèrement, et donc
g
coo érer. Par ailleurs, il est important de souligner
P
u'elles expriment beaucoup plus qu'un principe de
q
coopération minimale. En fait, elles expriment un
inci e de coopération "tout-court". Elles traduisent
pr P
le fait que dès lors qu'un agent est au courant des
ob'ectifs d'un autre agent, alors il va l'aider à les
7
atteindre, tant que cela ne contredit pas ses propres
objectifs.
LA PERTINENCE
La plupart des types remarquables de réponses
coo ératives se manifestent par la communication d'un
P
lément d'information par rapport à ce qui a été
supp
licitement demandé. Cependant, la quantité
exp
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d'information additionnelle dépend fortement de
l'intérêt présumé du demandeur pour cette information,
et en particulier, de ses intentions reconnues. La
notion d'intérêt est trës contextuelle et reste assez
délicate à établir dans le cas général. A l'inverse, il
est des informations qui, de toute évidence, ne sont
pas pertinentes pour l'interlocuteur: celles par
exemple, (supposées) déjà connues de lui. Autrement
dit, éviter la redondance est une composante du
l0 comportement coopératif, ce qui peut s'exprimer comme
suit, en termes de propriété élémentaire (qui, en
réalité, n'est pas primitive mais dérive directement de
la définition même du concept d' intention) : si un agent
i a l'intention de faire savoir à un agent j une
proposition p, alors i doit penser que j ne la sait pas
déjà. Ceci se traduit formellement par la validité du
schéma suivant:
I(l.Kfl.PII ~ K(t.-, K(j,P)~
L'AJUSTEMENT DE CROYANCES
Une réponse corrective est engendrée avec
l'intention de corriger une croyance de
l'interlocuteur, jugée erronée. Cette croyance
constitue généralement un présupposé inféré (par
implicature (Grice 75) ) à partir de l' acte communicatif
reconnu. L'intention en question est générêe chez un
agent à chaque fois que sa croyance au sujet d'une
proposition dont in ne croit pas son interlocuteur
compétent, se trouve en contradiction avec celle de son
interlocuteur. Ceci se traduit formellement par la
validité du schéma suivant:
K(t.(P ~ KU~''P)) _> I(i,K(j.P))
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REAGIR AUX SOLLICITATIONS
Dans un système communicant, un agent ne peut se
oudre à la non-reconnaissance par un phénomène qu'il
res
a observé.
Pour rendre compte de ce caractère, on formule la
ble propriété suivante: le premier volet de cette
dou
ro riété stipule qu'à l'issue d'un phénomène qu'un
p p
t erçoit et auquel, soit il ne peut associer
agen P
' énement intelligible, soit tout événement qu'il
d ev
eut lui associer est inacceptable au vu de ses
p
cro ances, l'agent va adopter l'intention de savoir ce
Y
ui a été réalisé, typiquement en générant une demande
q
é étition. Le second volet de cette propriété, qui
de r p
t moins général que le premier, concerne seulement le
es
s où l'agent ne peut conformément à sont état mental,
ca
acce ter aucun événement réalisable par ce qu'il a
P
ervé ; dans ce cas, l'agent va adopter l'intention
obs
de faire savoir à l'auteur de l'événement sa
désapprobation vis-à-vis de ce qu'il a "compris", ce
ui, en termes d'énoncés linguistiques, peut se
q ester, par exemple par l'énonciation de ce qui
manif
interdit à l'agent d'admettre l'acte en question.
Formellement, les deux volets de cette propriété
s'ex riment par la validité des deux schémas suivants,
p
es rédïcats Observe(i,o) et Réalise(o,e) signifiant
1 p
respectivement que l'agent i vient juste d'observer
'entité observable o (tel un énoncé, par exemple), et
1
ue l'entité observable o est une façon de réaliser
q
l'événement e:
(i) (fie) F'ait(e) n --~ Kref~'i,Fait(el)) => I(i,Kref(i. Fait(e~)))
(ii) (tao) (t~l e) (Observe(i,o) et Réalise(o,e) n Agent(j.e) et
-, Kref(i,Fait(el)) _> 1(~.K(J."~. K(i,Fait(e))))
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L'HARMONIE AVEC AUTRUI
le comportement d'un agent en univers multi-agent
coopératif doit apparaftre, dans ses composantes
principales, comme une généralisation de son
comportement vis-à-vis de lui-même. (Par exemple, il
doit être valide qu'un agent est sincëre, cohérent et
"coopératif" avec lui-même). Aussi un agent ne doit pas
faire en sorte de faire perdre de l'information aux
autres agents. En particulier, il ne doit pas
rechercher l'incertitude pour autrui comme une finalité
en soi, sauf, éventuellement, s'il pense que c'est la
"bonne" attitude à adopter vis-â-vis d'une proposition
donnëe: cela suppose que lui-même adopte déjà cette
attitude. Pour rendre compte de ce comportement, on
propose la propriété suivante:
(i) C(i,Possible(U(j,~))) _> r1
où rl peut, par exemple, rendre compte du fait que le
choix pour un autre agent d'un futur où il est
incertain d'un proposition, impose ce futur seulement
comme une étape transitoire vers une situation de
connaissance. Formellement ¿1 peut être:
C(i,(~le) (Faisable(e.U(j,p)) _> (3e') F'aisable(e;e', Kif(j,p))) v U(i,p)
Une propriété similaire peut être posêe à propos de
la recherche de l'ignorance pour autrui. Par exemple,
un agent i qui désire qu'un agent j ne croie plus
(resp. ne soit plus incertain d')une proposition p
donnée, doit lui-même ne pas croire (resp. ne pas être
incertain de) p et désirer que j adopte la même
attitude qui lui vis-à-vis de p. On propose alors la
propriété suivante:
CA 02356384 2001-06-20
WO 00/39672 35 PCT/FR99/03242
(i) C(i.Possible(-1K(j,~))) _> r2
(ü) C(i.Possible(-~U(j,~))) _> I'3
oü les conditions T2 et î3 auront une forme similaire
aux conditions T'1 (les schémas proposés (i), (ii) et
(iii) restant valides si l'opérateur de choix C est
remplacé par l'opérateur d'intention I). Nous laissons
ces conditions volontairement incomplètement
spécifiées, car leur expression précise dépend de la
façon dont on veut que l'agent modélisé se comporte.
Elles peuvent, par exemple, tout simplement être
réduites à la constante propositionnelle Faux. Quoi
qu'il en soit, elles n'ont pas d'incidence sur le reste
de la théorie.
Selon ce que l'on choisit de mettre dans les
conditions T'k, on peut valider des schémas tels que
-,I i.-,Kif(j,~)). -'i'(i,-,KrefU,~~(x))), I(i,-,Uif(j,~))=>I(i.Kif',~))~
(
ou I(i.-~Uref(j,~(x))) _> 1(i.Kref(j,tx$(x))).
L'ACCES LOGIQUE AUX "BOITES NOIRES" DE GESTION DES
CONTRAINTES DU DOMAINE
Les fonctions "boîtes noires" de gestion des
contraintes du domaine: relâchement, restriction, sur
information, sont directement "accessibles" â partir du
cadre logique formalisant le comportement de l'agent
rationnel (voir (Bretier 95)). A titre illustratif,
1"'accès" â la procédure de sur-information se fait â
travers le schéma suivant, oü SURINF est une méta-
prédicat:
K(i,(I(i.K~P))) ~ SURINF(p,q)) _> I(i,K(j,q)))
CA 02356384 2001-06-20
WO 00/39672 36 PCT/FR99/03242
Ce schéma exprime la propriété suivante: si un
agent i a l'intention qu'un agent j croie une
proposition p et que i pense (par sa fonction de sur-
information) que la proposition q peut être une sur-
s information pertinente de p, alors i va adopter
l'intention que j vienne à croire également la
proposition q.
