Enfoque de argumentación en sistemas multiagente basados en entornos de web semántica para la resolución de conflictos de conocimiento

Resumen

Resumen La gestión de conocimiento en computadores es una línea activa de investigacion desde los inicios de las Ciencias de la Computación. Las primeras alternativas para esta tarea se desarrollaron en forma de sistemas expertos, demostrando ser útiles cuando el conocimiento se encuentra centralizado en un punto. Sin embargo, los avances en la creación de computadores mas pequeñoos, portátiles y potentes han dado lugar a una nueva era de aplicaciones basadas en el despliegue de múltiples dispositivos de este tipo. El conocimiento que debe ser gestionado en dichas aplicaciones está ahora distribuido entre las distintas entidades de computación que participan en ellas. Como resultado, el uso de un sistema experto centralizado no es suficiente para la tarea de gestión de conocimiento requerida en este caso. Durante la última década, los sistemas multiagente (SMA) han sido adoptados como una alternativa natural para el desarrollo de aplicaciones en entornos distribuidos. Estos sistemas se componen de agentes software que representan a las distintas entidades que participan en la aplicación. Los agentes son responsables de gestionar el conocimiento de la entidad que representan y también de la interacción con el resto de agentes del sistema para conseguir tanto el objetivo común de la aplicación como sus propios objetivos. Debido al aumento de complejidad en las áreas donde se están empleando estos SMAs recientemente, tales como en Computación Ubicua o Inteligencia Ambiental, los agentes tienen que gestionar conocimiento con un alto nivel de expresividad. Además, la naturaleza distribuida de este conocimiento hace que los agentes tengan una visión parcial, y probablemente inconsistente, del estado del mundo. Como consecuencia, los agentes tienen que enfrentarse a los conictos que surgen cuando intercambian creencias inconsistentes sobre el estado de ciertos hechos. Normalmente, las líneas de investigación enfocadas a desarrollar SMAs en entornos distribuidos estudian por separado los problemas de representación de conocimiento y de gestión de conictos, pero no se enfrentan a ambos problemas al mismo tiempo. Así, existen diferentes propuestas de representación de conocimiento con una alta expresividad que pueden ser procesadas y compartidas por los agentes de forma eficiente. Sin embargo, la existencia de conictos en estas propuestas es ignorada o simplemente se deja sin resolver. Por otro lado, en aquellos enfoques en los que se estudia la gestión de conictos entre agentes, el tipo de representación de conocimiento adoptado no es especificado o se utilizan representaciones abstractas. De acuerdo con los párrafos anteriores, creemos que es necesario proponer una alternativa para desarrollar agentes que combinen un modelo de representación de conocimiento expresivo, eficiente y fácil de compartir con un mecanismo para gestionar conictos sobre dicho conocimiento. Esta tesis está dirigida en esta línea, ofreciendo una solución integral para desarrollar agentes capaces de representar y razonar con conocimientos complejo y al mismo tiempo resolver los conictos que aparezcan al interactuar con otro agentes. En v particular, nuestra propuesta se basa en integrar las tecnologías de la Web Semántica y la teoría de argumentación para desarrollar este tipo de agente. En primer lugar, las tecnologías de Web Semántica han demostrado ser útiles para modelar dominios complejos, como por ejemplo en aplicaciones context-aware. Las principales contribuciones de laWeb Semántica son el lenguaje estándar OWL (Web Ontology Language) para definir ontologías y los motores de razonamiento sobre dichas ontologías. Las ontologías OWL permiten definir una representación formal y expresiva de cualquier dominio por medio de conceptos y sus relaciones. La característica clave de estas ontologías reside en su capacidad de capturar la semántica del dominio mediante axiomas. Además, gracias al uso de motores de razonamiento es posible procesar estas ontologías para inferir nuevo conocimiento y evaluar la consistencia del estado del mundo expresado en ellas. Este razonamiento con ontologías puede combinarse con razonamientos basados en reglas para aumentar las capacidades de inferencia ofrecidas. Sin embargo, un mecanismo para gestionar inconsistencias una vez detectadas no ha sido desarrollado todavía como parte de las tecnologías de Web Semántica. En segundo lugar, la teoría de argumentación es una disciplina consagrada en el área de la Inteligencia Artificial enfocada a resolver conictos entre diferentes puntos de vista. La metodología de esta teoría está basada en la evaluación de las justificaciones {es decir, argumentos{ que sustentan estos puntos de vista conictivos para seleccionar el más plausible. El proceso de evaluación de argumentos se desarrolla en base a patrones de razonamiento y criterios de comparación incluidos en esta teoría. El desarrollo de la teoría de Argumentación en los últimos veinte años ha dado lugar a la definición de diferentes formalismos de argumentación. Estos formalismos definen el concepto de argumento a diferentes niveles de abstracción, así como la noción de estado de un argumento basada en su relación de conicto con respecto a otros argumentos. Al especificar estos formalismos con un lenguaje lógico para representar el conocimiento sobre el que se va a argumentar, se obtienen sistemas de argumentación preparados para ser usados por computadores. Tradicionalmente, los sistemas de argumentación creados han estado enfocados a estudiar cómo argumentar {es decir, qué es un argumento y qué tipo de relaciones existen con otros argumentos{ más que en sobre qué se argumenta, es decir, cuál es el tipo de conocimiento sobre el que se puede argumentar. Nosotros creemos que este último enfoque debe ser revisado y mejorado para fomentar el uso de sistemas de argumentación en sistemas y aplicaciones basadas en conocimiento. Combinando los enfoques de Web Semántica y teoría de argumentación anteriores, hemos desarrollado un sistema de argumentación llamado ASBO (Argumentation System Based On Ontologies)1. ASBO está basado en el formalismo de argumentación rebatible y emplea ontologías OWL y reglas definidas sobre ellas como lenguaje para representar conocimiento. Mediante ASBO los agentes son capaces de crear argumentos para justificar los hechos inferidos mediante el razonamiento con ontologías y reglas. Además, los conictos entre argumentos se corresponden con la ocurrencia de inconsistencias en las ontologías, y por tanto pueden ser detectados de forma automática a través del razonamiento con ontologías. ASBO también incluye un marco para desarrollar diálogos entre agentes mediante los que éstos intercambian argumentos para justificar sus creencias conictivas y llegar a un acuerdo sobre el estado de dichas creencias. A través del uso de ontologías y de ASBO, nuestra propuesta para gestionar conocimiento en agentes está dise~nada como una arquitectura de capas en la que estos elementos juegan 1En castellano, Sistema de Argumentación Basado en Ontologías. un papel fundamental. Mediante esta arquitectura es posible crear SMAs en los que todos los agentes comparten una representación común del dominio dada por una ontología OWL. Además, cada agente mantiene sus propias creencias acerca del estado del mundo a través de hechos y reglas definidos con el vocabulario dado en esta ontología del dominio. De este modo, obtenemos dos resultados importantes: primero, un corpus global de conocimiento que representa el esquema del dominio y su semántica, separado del conocimiento local de cada agente; y segundo, un lenguaje común entre agentes que les permite \entender" la información intercambiada. Los agentes usan su conocimiento para inferir nuevos hechos y justificarlos con argumentos creados mediante ASBO. Cuando surgen conictos entre los agentes al intercambiar información, éstos establecen un diálogo a través de ASBO para evaluar los argumentos dados por su interlocutor y así poder resolver el conicto. El uso de los SMAs creados a partir de esta propuesta puede ser de utilidad en el desarrollo de aplicaciones distribuidas que requieren un modelo ontológico para representar su conocimiento y mantener la coherencia de la información que uye en el sistema. Además, nuestro enfoque permite a los usuarios finales entender los motivos de las decisiones tomadas por estas aplicaciones. Esta característica es posible gracias al proceso de argumentación llevado a cabo en el SMA, que puede ser convenientemente mostrado al usuario para que éste pueda reproducir el razonamiento que la aplicación ha llevado a cabo para dar una respuesta. Con el objetivo de ilustrar la aplicabilidad y viabilidad de nuestra propuesta, en esta tesis hemos incluido el desarrollo de dos aplicaciones del tipo indicado en el párrafo anterior. Ambas aplicaciones forman parte de proyectos de investigación realizados en la Universidad de Murcia y sus resultados han sido publicados en congresos internacionales y revistas científicas. Para concluir, en esta tesis hemos presentado una arquitectura de agente que integra la representación de conocimiento mediante modelos ontológicos con un mecanismo para resolver conictos con otros agentes. Esta arquitectura está basada en la combinación de dos áreas relevantes dentro de las Ciencias de Computación: la Web Semántica y la teoría de argumentación. El dise~no de esta arquitectura se ha realizado desde un punto de vista ingenieril listo para ser implementado en plataformas de agente, ofreciendo así una alternativa para avanzar el estado del arte en el desarrollo de sistemas multiagente para la gestión de conocimiento en entornos distribuidos.