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8 results on '"Jedwabny, Martin"'

1. Scrutable Robot Actions Using a Hierarchical Ontological Model

Author

Jedwabny, Martin, Bisquert, Pierre, Croitoru, Madalina, Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Braun, Tanya, editor, Cristea, Diana, editor, and Jäschke, Robert, editor

Published
2022
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2. Probabilistic Rule Induction for Transparent CBR Under Uncertainty

Author

Jedwabny, Martin, Bisquert, Pierre, Croitoru, Madalina, Goos, Gerhard, Founding Editor, Hartmanis, Juris, Founding Editor, Bertino, Elisa, Editorial Board Member, Gao, Wen, Editorial Board Member, Steffen, Bernhard, Editorial Board Member, Woeginger, Gerhard, Editorial Board Member, Yung, Moti, Editorial Board Member, Bramer, Max, editor, and Ellis, Richard, editor

Published
2021
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4. Une approche basée sur les préférences pour l'éthique des machines dans le contexte de la planification automatique

Author

Jedwabny, Martin, Jedwabny, Martin, Représentation de Connaissances et Langages à Base de Règles pour Raisonner sur les Données (BOREAL), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes (UMR IATE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM), Université de Montpellier (UM), Université de Montpellier, and Madalina Croitoru

Subjects
Logique, Logic, Logic-based systems, Apprentissage automatique, [INFO] Computer Science [cs], Automated planning, Programmation logique probabiliste, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Probabilistic logic programming, Éthique des machines, Planification automatique, Machine learning, Machine ethics, Ethique des machines, AI planning
Abstract

Machine ethics is an uprising sub-field of artificial intelligence fueled by the interest and concerns about the deployment of automated agents in our everyday life. As these agents gain independence from human intervention and make decisions with possible impact on human welfare, real concerns are rising across domains.Due to those reasons, various approaches have been proposed to imbue automated agents with ethical considerations. Several research currents have developed models stemming from psychology and philosophy in an effort to adapt decision-making algorithms to consider ethical values so that the impact of agents on people is bounded and guided by these notions.Most of these approaches consist of either reasoning and applying a set of well-known ethical restrictions, also known as principles (top-down), or inferring them based on carefully crafted datasets through learning algorithms (bottom-up).In this thesis, we look at the problem of implementing these ethical principles in the context of tasks involving sequences of interdependent decisions, i.e: automated planning. We show how certain notions can be modeled using preference-based frameworks, as in top-down approaches, and how these preferences can be inferred from a corpus of data like bottom-up methodologies, to develop a hybrid approach that can be applied to planning problems. An implementation for each facet of our approach is provided in order to test our ideas in practical scenarios., L'éthique des machines est un sous-domaine en plein essor de l'intelligence artificielle qui suscite intérêt et inquiétudes, en particulier en ce qui concerne le déploiement d'agents automatisés dansnotre vie quotidienne. À mesure que ces agents gagnent en indépendance vis-à-vis de l'intervention humaine et prennent des décisions susceptibles d'avoir un impact sur le bien-être humain, de réelles inquiétudes appraissent dans plusieurs domaines.Pour ces raisons, diverses approches ont été proposées pour apporter les agents automatisés de considérations éthiques. Plusieurs courants de recherche ont développé des modèles issus de la psychologie et de la philosophie dans le but d'adapter les algorithmes de prise de décision pour tenir compte des valeurs éthiques afin que l'impact des agents sur les personnes soit délimité et guidé par ces notions.La plupart de ces approches consistent soit à raisonner et à appliquer un ensemble de restrictions éthiques bien connues, également appelées principes (top-down), soit à les inférer sur la base d'ensembles de données soigneusement élaborés grâce à des algorithmes d'apprentissage (bottom-up).Dans cette thèse, nous examinons la mise en œuvre de ces principes éthiques dans le contexte de problèmes impliquant des séquences de décisions, c'est-à-dire : la planification automatique. Nous montrons comment certaines notions peuvent être modélisées à l'aide de cadres formels basés sur les préférences, comme dans les approches `top-down', et comment ces préférences peuvent être déduites d'un corpus de données comme les méthodologies `bottom-up', pour développer une approche hybride applicable à la planification automatique. Un logiciel pour chaque facette de notre approche est fournie afin de tester nos idées sur des scénarios pratiques.

Published
2022

5. Explaining ethical planning using ASP

Author

Jedwabny, Martin, Bisquert, Pierre, Croitoru, Madalina, Graphs for Inferences on Knowledge (GRAPHIK), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes (UMR IATE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)

Subjects
ComputingMilieux_THECOMPUTINGPROFESSION, InformationSystems_INFORMATIONSYSTEMSAPPLICATIONS, [INFO]Computer Science [cs], Software_PROGRAMMINGTECHNIQUES
Abstract

International audience; Ethical planning requires explanation capabilities. We demonstrate in this paper how to formalise consequentialist ethical planning with answer set programming (ASP) in order to benefit from ASP explanation approaches.

Published
2020

6. Gradual Semantics for Logic-Based Bipolar Graphs Using T-(Co)norms

Author

Jedwabny, Martin, Croitoru, Madalina, Bisquert, Pierre, Graphs for Inferences on Knowledge (GRAPHIK), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes (UMR IATE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), European Project: 688338,H2020,H2020-WASTE-2015-two-stage,NoAW(2016), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)

Subjects
Computer Science::Logic in Computer Science, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; In this paper we consider a bipolar graph structure encoding conflicting knowledge with logic formulas. Gradual semantics provide a way to assign strength values in the unit interval to nodes (i.e. logical inference steps) in the bipolar graph. Here, we introduce a new class of semantics based on the notions of T-norms and T-conorms and show that they handle circular reasoning and satisfy desirable properties such as provability and rewriting.

Published
2020
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8. PAPOW: Papow Aggregates Preferences and Orderings to select Winners

Author

Jedwabny, Martin, Bisquert, Pierre, Croitoru, Madalina, Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes (UMR IATE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Graphs for Inferences on Knowledge (GRAPHIK), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), European Project: 688338,H2020,H2020-WASTE-2015-two-stage,NoAW(2016), European Project: 773375,H2020,GLOPACK(2018), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), H2020 GLOPACK project (project ID 773375), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)

Subjects
Demographic Filtering, Voting Theory, Preference Aggregation, [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; In this demonstration paper, we introduce PAPOW: Papow Aggre-gates Preferences and Orderings to select Winners. The tool allows fordemographic filtering of voters depending on their characteristics. Weshow its application on a use-case from the NoAW H2020 project.

Published
2019
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