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PLANNING, SPEECH ACTS E DIALOGO Planning:un metodo di soluzione automatica di problemi Planner: un linguaggio per la soluzione automatica di problemi.

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Presentazione sul tema: "PLANNING, SPEECH ACTS E DIALOGO Planning:un metodo di soluzione automatica di problemi Planner: un linguaggio per la soluzione automatica di problemi."— Transcript della presentazione:

1 PLANNING, SPEECH ACTS E DIALOGO Planning:un metodo di soluzione automatica di problemi Planner: un linguaggio per la soluzione automatica di problemi

2 SOLUZIONE AUTOMATICA DI PROBLEMI STATO INIZIALE STATO FINALE O STATO PROBLEMA concatenazione di stati del mondo collegati da azioni

3 SOLUZIONE AUTOMATICA DI PROBLEMI STATO INIZIALE: - il vaso contiene fiori vecchi STATO FINALE O STATO PROBLEMA: - il vaso contiene fiori nuovi concatenazione di stati Problema: cambiare i fiori in un vaso il vaso contiene acqua sporca il vaso è vuoto il vaso contiene acqua pulita

4 SOLUZIONE AUTOMATICA DI PROBLEMI STATO INIZIALE: - il vaso contiene fiori vecchi STATO FINALE O STATO PROBLEMA: - il vaso contiene fiori nuovi togliere fiori vecchi Problema: cambiare i fiori in un vaso il vaso contiene acqua sporca il vaso è vuoto il vaso contiene acqua pulita vuotare lacqua mettere acqua pulita

5 RAPPRESENTAZIONE STATO INIZIALE: - il vaso contiene fiori vecchi STATO FINALE O STATO PROBLEMA: - il vaso contiene fiori nuovi togliere fiori vecchi Togli_da(x, y) il vaso contiene acqua sporca il vaso è vuoto il vaso contiene acqua pulita vuotare lacqua mettere acqua pulita Rovescia (x)Versa_in (x,y) contiene (vaso, {fiori, acqua}) contiene (vaso, fiori) non_contiene (vaso) ecc.

6 RAPPRESENTAZIONE stato #1 contiene (vaso, fiori1) contiene (vaso, acqua) su_tavolo (fiori2) stato #2 contiene (vaso, acqua) su_tavolo (fiori2) in_spazzatura(fiori1) stato #3 su_tavolo (fiori2) stato #4 contiene (vaso, acqua) su-tavolo (fiori2) stato problema contiene (vaso, fiori2) contiene (vaso, acqua) togli_da (x, y) prec: contiene (x, y) x = vaso y = fiori1 disasserisci precondizione

7 UN ESEMPIO DIVERSO PRENDERE UN TRENO possiede (A, biglietto)si_trova (A, loc (treno))è_in (A,treno) compra (A, x) prec: possiede (A, mezzo_pagamento) x = biglietto va_a (A, l) prec:conosce (A, l) l = loc(treno) domanda (A, l) prec1: conosce (A, t) domanda (A, t) t = orario_partenza Overanswer: A che ora parte il treno per Roma? Alle 12,40 dal binario 11.

8 GLI ATTI LINGUISTICI Austin: How to do things with words Searle: Speech Acts Una teoria complessa verbi performativi (comandare, domandare ecc.) frasi senza un valore di verità Un modello semplificato

9 SPEECH ACTS In una prospettiva computazionale J. Searle &D Vanderveken, Foundaitons of illocutionary logic, Cambridge University Press, …elementary speech acts have the form f(p), where f is the indicator of illocutionary force and p expresses the propositional content…. (p. 8) One way to understand tho notion of an illocutionary act is in terms of the notion of the conditions of its successful and non-defective performance. (p. 12) In general we can say that the illocutionary point of a type of illocutionary act is that purpose which is essential to its being an act of that type (p.14) …the type of force F will impose certain conditions on what can be in the propositonal content P (p.16) Preparatory conditions determine a class of presuppositions peculiar to illocutionary force (p.17) The propositional content of the illocutionary act is in general identical with the propositional content of the expressed psychological state (sincerity conditon p.18)

10 SPEECH ACTS In una prospettiva computazionale J. Searle &D Vanderveken, Foundations of illocutionary logic, Cambridge University Press, …a promise to do act A is to commit the speaker to doing A (p.14) (point)..if a speaker makes a promise, the content of the promise must be that the spaker will perform some future course of action (p.16) (content) In making a promise the speaker presupposes that he can do the promised act and that it is the hearers interest to do it (p.17) (preparatory)

11 SPEECH ACTS In una prospettiva computazionale J. Searle &D Vanderveken, Foundations of illocutionary logic, Cambridge University Press, ask….Questions are always directives… …directive illocutions….have the general propositional content condition that their propositional content represents a future course of action of the hearer …have the common preparatory condition that the hearer is capable of doing what he is directed to do … … have the general sincerity condition that the speaker wants or desires the hearer to do what he attempts to get him to do… …crete reasons for the hearer to do the actions that he is directed to do...(p.56)

12 SPEECH ACTS In una prospettiva computazionale ask….sia Q chi fa la domanda e R chi risponde Inform (R, Q, p) Know (R, p) want (Q, Inform (R, Q, p)) want (R, Inform (R, Q, p))

13 SPEECH ACTS In termini di pianificazione ask (Q, R, p) sia Q chi fa la domanda e R chi risponde Inform (R, Q, p) Prec: believe (Q, know (R, p)) want (Q, inform ( R, Q, p)) Body: Ask (Q, R, p) Postc: want (R, inform (R,Q,p)) ULTERIORE SOTTOSPECIFICAZIONE Inform-ify/n questions Inform-refwh-questions

14 IL MODELLO DI ALLEN A che ora parte il treno per Milano? REQUEST (Q, R, Informref (R, Q, t1)) Want (R, informref (R, Q, t1)) Bel (R, want (Q, ACT)) --> ACT informref (R, Q, t1)) Informref (R, Q, p) Knowref (Q, p) Knowref (Q, t1) At (Q, loc1, t1) Selezione: piano1: prendere il treno piano 2: ricevere un ospite Valutazione euristica Identificazione Possibili Ostacoli --> overanswer Bel (R, want (Q, ACT)) --> Bel (R, want (Q, Effect))

15 IL MODELLO DI ALLEN PARSER Frase in input Inferenza di intenzioni Regole di inferenza Plan matching Forma logica ???? Plan scoring Forward planning Identificazione di ostacoli Risposta overanswer

16 IL MODELLO DI ALLEN PARSER Frase in input Inferenza di intenzioni Regole di inferenza Plan matching Forma logica ???? Plan scoring Forward planning Identificazione di ostacoli Risposta overanswer Knowledge-based processing


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