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TIN2017-87330-R

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RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS PARA LA EXPLICACION DE SISTEMAS INTELIGENTES

EL AUGE DE LOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) HA GENERADO INNUMERABLES CASOS DE EXITO, ESTOS AVANCES CONTINUOS ESTAN LLEVANDO A CONSTRUIR SISTEMAS AUTONOMOS QUE SON CAPACES DE PERCIBIR, RAZONAR, DECIDIR Y ACTUAR, DESAFOR... ver más

01/01/2017

UCM

80K€

Presupuesto del proyecto: 80K€

Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3281

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

Universidad Complutense de Madrid No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3281

Presupuesto del proyecto 80K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL AUGE DE LOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) HA GENERADO INNUMERABLES CASOS DE EXITO, ESTOS AVANCES CONTINUOS ESTAN LLEVANDO A CONSTRUIR SISTEMAS AUTONOMOS QUE SON CAPACES DE PERCIBIR, RAZONAR, DECIDIR Y ACTUAR, DESAFORTUNADAMENTE, EN MUCHOS CASOS, LOS SISTEMAS FUNCIONAN COMO CAJAS NEGRAS Y SU UTILIDAD ESTA LIMITADA POR SU INCAPACIDAD PARA EXPLICAR SUS ACCIONES Y DECISIONES A LOS USUARIOS HUMANOS, EL PROBLEMA DE LA GENERACION DE EXPLICACIONES PARA ESTOS SISTEMAS INTELIGENTES NO ES NUEVO PERO EL CRECIENTE EXITO DE LA IA EN LOS ULTIMOS AÑOS HA GENERADO UNA NECESIDAD ADICIONAL PARA COMPRENDER LAS RAZONES QUE LLEVAN A UN SISTEMA DE IA A LLEGAR A UNA CONCLUSION, REALIZAR UNA PREDICCION, UN RAZONAMIENTO, UNA RECOMENDACION O TOMAR UNA DECISION Y QUE DE ESTA MANERA LOS USUARIOS CONFIEN EN EL SISTEMA, MAS AUN, LA UNION EUROPEA HA INCORPORADO A SU NORMATIVA PARA LA PROTECCION DE DATOS UNA DIRECTIVA QUE ENTRARA EN VIGOR EN MARZO DE 2018 DONDE SE CONTEMPLA LA OBLIGACION DE FACILITAR INFORMACION SOBRE LA EXISTENCIA DE DECISIONES AUTOMATICAS EN BASE A DATOS PERSONALES OBTENIDOS DEL INTERESADO, ASI COMO INFORMACION SIGNIFICATIVA SOBRE LA LOGICA APLICADA EN TALES DECISIONES, EN CONSECUENCIA, ESTA NORMATIVA OBLIGARA A LA EXPLICACION DE LOS RESULTADOS PRODUCIDOS POR SISTEMAS INTELIGENTES EN BASE A LOS CUALES SE TOMEN ESAS DECISIONES AUTOMATICAS,LA APORTACION PRINCIPAL DEL PROYECTO ES PLANTEAR EL USO DEL RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS (CBR, CASE-BASED REASONING) COMO TECNICA BASICA PARA INCORPORAR EXPLICACIONES A LAS DISTINTAS TECNICAS DE IA MEDIANTE EL RAZONAMIENTO CON EJEMPLOS, LOS SISTEMAS CBR PROPORCIONAN UN MARCO ADECUADO PARA GENERAR EXPLICACIONES DE FORMA INTERACTIVA, EN ESTE PROYECTO LA MEMORIA DE SUCESOS Y DECISIONES ANTERIORES ES CONSIDERADA COMO EL MECANISMO BASICO PARA EXPLICAR EL RAZONAMIENTO DE OTROS SISTEMAS DE IA, ESPECIFICAMENTE SE INVESTIGARA EN TECNICAS DE EXPLICACION GENERICAS QUE SE PUEDAN APLICAR EN DOMINIOS MULTIDISCIPLINARES, SOBRE TECNICAS DE IA SIMBOLICAS Y SUBSIMBOLICAS Y QUE PERMITAN PERSONALIZAR LAS EXPLICACIONES APROVECHANDO LAS NUEVAS FORMAS DE INTERACTUAR CON LOS SISTEMAS INTELIGENTES MEDIANTE SISTEMAS DE REALIDAD AUMENTADA,PARA OBTENER EL RETORNO SOCIAL DE ESTA INVESTIGACION QUE CONFIRME EL IMPACTO ESPERADO Y ENRIQUEZCA EL TRABAJO REALIZADO, SE ABORDARA EL DESARROLLO DE ESTE TIPO DE SISTEMAS EN VARIOS DOMINIOS DE EXPERIMENTACION CON USUARIOS REALES PARA DEMOSTRAR LA REUSABILIDAD DE LAS TECNICAS PROPUESTAS, PROPONEMOS EXPERIMENTACION EN SISTEMAS RECOMENDADORES ENRIQUECIDOS CON EXPLICACIONES EN DOS AREAS DE INTERES: LOS SISTEMAS DE TURISMO Y OCIO Y LOS ENTORNOS COLABORATIVOS DE ENSEÑANZA, EN EL DOMINIO DE LOS VIDEOJUEGOS APLICAREMOS DISTINTAS TECNICAS DE IA PARA ANALIZAR DATOS MASIVOS DE TRAZAS DE JUGADORES HUMANOS Y CREAR MODELOS QUE PERMITAN DESPLEGAR JUGADORES ARTIFICIALES AUTONOMOS QUE SON CAPACES DE EXPLICAR SUS DECISIONES, ASI MISMO, INVESTIGAREMOS EN HERRAMIENTAS DE AUTOR QUE PERMITAN A USUARIOS SIN CONOCIMIENTOS DE PROGRAMACION DESARROLLAR JUEGOS EN TORNO A ARTEFACTOS CULTURALES, EN EL DESARROLLO DEL PROYECTO ABORDAREMOS NUEVOS DOMINIOS DE EXPERIMENTACION APLICANDO IAS EXPLICABLES A LOS DATOS MASIVOS OBTENIDOS DE SISTEMAS DE SENSORES, COMO RESULTADO FINAL DEL PROYECTO SE OFRECERAN UN CONJUNTO DE TECNICAS DE IA QUE, COMBINADAS CON EL CBR COMO TECNICA PRINCIPAL DE GENERACION DE EXPLICACIONES, PERMITAN QUE LAS NUEVAS GENERACIONES DE SISTEMAS DE IA SEAN EXPLICABLES Y AUMENTAR LA CONFIANZA EN ELLOS, EXPLICACIONES\SISTEMAS DE RAZONAMIENTO BASADOS EN CASO\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\ENSEÑANZA\RECOMENDADORES

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