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IFT 702 Planification en intelligence artificielle Reconnaissance de plans Froduald Kabanza Département dinformatique Université de Sherbrooke planiart.usherbrooke.ca/kabanza/cours/ift702.

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1 IFT 702 Planification en intelligence artificielle Reconnaissance de plans Froduald Kabanza Département dinformatique Université de Sherbrooke planiart.usherbrooke.ca/kabanza/cours/ift702

2 © Froduald KabanzaIFT7022 Plan de lexposé l Énoncé du problème l Quelques approches

3 3 l Données: u Actions primitives u But »État à atteindre »Comportement (but temporellement étendu) u État initial l Sortie : u plan dactions »Séquence »Politique Rappel – Problème de planification © Froduald KabanzaIFT702 Quelle prochaine action?

4 4 l Données : u Séquence dobservations u Actions primitives u Pour certaines approches: librairie de plans l Sortie : u But expliquant les observations u Plan expliquant les observations l Problèmes reliés u Complex event processing u Pattern recognition u Abductive reasoning u Planning Problème de reconnaissance de plans © Froduald KabanzaIFT702 Quel est son but? Comment y arrivera-t-il?

5 5 l Jeux l Sécurité l Défense l Interfaces humain-machines l Domotique l Compréhension du langage naturel Facteurs de complexité © Froduald KabanzaIFT702

6 6 Facteurs de complexité © Froduald KabanzaIFT702 Quel est son but? Comment y arrivera-t-il? l Environnement complétement observable vs partiellement observable l Interaction vs pas dinteraction entre lagent observé et lagent observateur l Lagent observé est hostile vs coopératif l Un seul agent observateur vs une équipe dagents observateurs l Un seul agent observé vs des équipes dagents observateurs l Contraintes de temps réel

7 7 Planification comme outil de compréhension de la situation © Froduald KabanzaIFT702 l Architecture de contrôle inspirée de SAPHIRASAPHIRA

8 8 Basé sur des librairies de plans l On suppose que lagent agit en suivant des recettes l On peut modéliser ses recettes par une librairie de plans. l Le problème revient à reconnaître lequel des plans est suivi. l Problème: comment avoir les librairies de plans? u Apprentissage u Forage l Techniques: u Inférence probabiliste u Parsing probabiliste (HTN/Grammaires) Deux types dapproches vues dans ce cours © Froduald KabanzaIFT702 Basé sur les actions primitives l On suppose quun comportement rationnel (optimal) est plus probable que celui qui lest moins u Subtilité: différent de dire que lagent agit de façon rationnel (optimale) l On na pas besoin des recettes l Le problème revient à inverser le processus de planification: u Probabilité dun but dépend de la différence entre un comportement optimal vers le but et le comportement observé l Technique: Ramirez et Geffner (AAAI 2010).

9 9 Rappel – inférence probabiliste Contexte: Un gardien de sécurité passe un mois dans un édifice sous-terrain, sans sortir. Il samuse à prévoir le temps en observant si le patron amène un parapluie. Variables: X t = {R t } (pour « Rain ») et E t ={U t } (pour « Umbrella »). Modèle des transitions: P(R t | R t-1 ). Modèle dobservation: P(E t | R t ). © Froduald KabanzaIFT702

10 10 l D. Pynadath and M. Wellman. Accounting for Context in Plan Recognition, with Application to Traffic Monitoring. Proc. of Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 1995.Accounting for Context in Plan Recognition, with Application to Traffic Monitoring Reconnaissance de plan Par réseau bayésiens © Froduald KabanzaIFT702

11 11 Reconnaissance de plan par réseaux bayésiens dynamiques Kautz et al.

12 12 Reconnaissance de plan par réseaux bayésiens dynamiques Transportation mode x= GPS reading Goal Trip segment x k-1 z k-1 zkzk xkxk m k-1 mkmk t k-1 tktk g k-1 gkgk Kautz et al. © Froduald KabanzaIFT702

13 13 l A. Sadilek and H. Kautz, Location-Based Reasoning about Complex Multi- Agent Behavior, Journal of Articial Intelligence Research 43 (2012) Location-Based Reasoning about Complex Multi- Agent Behavior Reconnaissance de plans par une logique Markovienne (Markov logic) © Froduald KabanzaIFT702 l Application : jeu de capture du drapeau l Markov Logic u Mariage de la logique du premier ordre avec les probabilités. u Assigne des poids à des formules de logique du premier ordre u Interprétation probabiliste l Approche: u Utiliser la logique markovienne pour spécifier les règles du jeu u Utiliser linférence de la logique markovienne pour prédire les buts des joueurs étant donné les observations

14 14 l C. Geib and R. Goldman. A probabilistic plan recognition algorithm based on plan tree grammars. Artif. Intell. 173(11): (2009)A probabilistic plan recognition algorithm based on plan tree grammars Reconnaissance de plans par analyse (parsing) des grammaires © Froduald KabanzaIFT702

15 15 l C. Geib and R. Goldman. A probabilistic plan recognition algorithm based on plan tree grammars. Artif. Intell. 173(11): (2009) Reconnaissance de plans par analyse (parsing) des grammaires l Implémenté par lalgorithme YAPPR. l Pour avoir limplémentation: contacter planiart.usherbrooke.ca/~julienplaniart.usherbrooke.ca/~julien © Froduald KabanzaIFT702

16 16 Approche en inversant la planification © Froduald KabanzaIFT702

17 © Froduald KabanzaIFT70217 Résumé l La reconnaissance de plan vise à comprendre les plans, les buts, les intentions dautres agents à partir dobservations. l Problème plus compliqué que la planification. l Résolu en réduisant le problème à des algorithmes/théories dinférences utilisées pour dautres problèmes. u Filtrage et prédiction probabiliste u Inversion de la planification u Etc.


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