A pragmatic approach to translation : vocabulary alignment through multiagent interaction and observation

Bibliografia. Uno de los objetivos de los sistemas multiagente es permitir la colaboración entre agentes heterogéneos. Esto puede resultar en la interacción entre participantes con distintos tipos de conocimiento, habilidades, y recursos, creando un ambiente abierto y diverso. Para que esta colaboración funcione, es necesario tener en cuenta los diferentes tipos de heterogeneidad que pueden existir entre los agentes; por ejemplo, la heterogeneidad lingüística. Para poder coordinar sus acciones, es necesario que los agentes puedan comunicarse entre ellos; y esta comunicación sólo puede ser exitosa si todos usan el mismo vocabulario, y lo entienden de la misma manera. El problema del entendimiento mutuo entre agentes con diferentes vocabularios ha sido, mayoritariamente, analizado con técnicas que asumen la existencia de elementos externos comunes, como un meta-lenguaje, un ambiente físico, o recursos semánticos. Sin embargo, estos elementos no siempre están disponibles. Incluso cuando lo están, es posible que generen alineamientos que no sean útiles, en particular, para las interacciones que los agentes quieren completar, dado que no están contextualizados. Esta tesis propone una visión diferente del alineamiento entre vocabularios, considerando agentes que solamente comparten el conocimiento sobre como llevar a cabo una tarea. Esta información está especificada en un protocolo de interacción. Específicamente, proponemos la idea de alineamiento basado en la interacción, en la cual los agentes aprenden un alineamiento a base de interactuar entre ellos, observando lo que funciona y lo que no en una conversación. La situación en la cual un turista intenta pedir un café en un idioma que no domina es una analogía útil. Aún cuando no hay un lenguaje común, es probable que esta interacción termine exitosamente, dado que está compuesta de pasos simples en los cuales todos coinciden. Más aún, si la interacción se repite varias veces, es posible que el turista aprenda como se pide café en el idioma extranjero. A pesar de que este tipo de adaptación resulta natural para humanos, esta idea aún no ha sido explorada en detalle para agentes artificial. A lo largo de esta tesis estudiamos como agentes que tienen especificaciones formalizadas de diferentes maneras pueden aprender un vocabulario nuevo. Concretamente, proponemos técnicas de alineamiento basadas en la interacción para protocolos especificados con autómatas, con restricciones lógicas, y con semánticas sociales.