Existen diversas maneras de modelar un sistema de agentes racionales interactuando. Cada una de ellas puede ser natural para cierto tipo de aplicación y menos significativa para otro.
Nuestro trabajo de investigación se centrará en un modelo abstracto que captura…

La lógica clásica es un sistema formal muy bien establecido cuyo objetivo podría describirse como el de razonar con conocimiento verdadero e inmutable. En la lógica clásica las inferencias son de-ductivas, lo cual tiene la propiedad de validez, es decir,…

La Programación en Lógica Rebatible [GS99, GSC98, Gar00] (de ahora en más P.L.R.) es una extensión de la Programación en Lógica (P.L.) con una nueva clase de reglas, las reglas rebatibles.
Estas reglas permiten representar conocimiento tentativo, aumentando, de este…

El Aprendizaje por Refuerzo (en inglés Reinforcement Learning y de ahora en más AR) ataca el problema de aprender a controlar agentes autónomos, mediante interacciones por prueba y error con un ambiente dinámico desconocido, el cual le provee señales de…

Entre los problemas que encara la Inteligencia Artificial (IA) se encuentra la representación formal de determinados aspectos del mundo real, como la representación de conocimiento y el razonamiento. En el mundo real, la argumentación es utilizada para diferentes propósitos, y…

La negociación es el mecanismo básico de interacción, mediante el cual los agentes de un sistema interactúan intentando influir en los planes y preferencia de los demás miembros del grupo, hasta alcanzar un acuerdo compartido. En nuestro trabajo cada diálogo…

El propósito de este trabajo es presentar la motivación de nuestra línea de investigación, metas y desarrollos futuros. Fundamentalmente, nuestro interés se centrará en poder capturar el potencial de las técnicas y paradigmas basadas en conocimiento semántico para la representación…

La Programación en Lógica Inductiva es una propuesta de aprendizaje de conceptos a partir de observaciones que utiliza Programación en Lógica como herramienta de representación de conocimiento y razonamiento. Una de las ventajas de las técnicas ILP es la expresividad…

Planificar eficientemente requiere de heurísticas de búsqueda específicas a cada dominio de planificación. Sin embargo, construir heurísticas apropiadas para cada nuevo dominio es una tarea difícil. Una alternativa es utilizar técnicas de aprendizaje para adquirir conocimiento automáticamente que permita guiar…

La inducción puede definirse como la inferencia de una ley general a partir de casos particulares.
La inducción fue de especial importancia dentro de la Epistemología y Teoría de la Ciencia, como modelo del razonamiento científico. En este proyecto buscamos…