Intelligence Artificielle Argumentative Générative – GRAIL

Le projet GRAIL vise à étudier et à développer de nouveaux modèles d'IA génératifs argumentatifs applicables à divers domaines. Notre objectif est de créer une nouvelle génération de systèmes d'IA qui apprennent à raisonner comme les humains en utilisant le raisonnement argumentatif, contrairement aux systèmes d'IA génératifs actuels. Ces systèmes utiliseront un mécanisme de raisonnement argumentatif explicable basé sur des fondements théoriques solides pour construire des arguments acceptables en appliquant une sémantique compréhensible et en obtenant ainsi des décisions explicables et théoriquement prouvées. Le mécanisme de raisonnement proposé implique la construction d'arguments pour ou contre une croyance ou une action. La décision du raisonneur (c'est-à-dire ce qu'il faut croire ou faire) repose sur l'argument le plus fort, évalué à l'aide d'une relation de préférence qui compare les arguments fondés sur des critères subjectifs (par exemple, des croyances ou des opinions) ou objectifs (par exemple, des faits, des normes sociales ou juridiques), ainsi que sur une sémantique d'acceptabilité claire et établie. Cette décision dépend du choix de la sémantique d'acceptabilité appliquée. Ce mécanisme de raisonnement garantit que les systèmes développés se comporteront systématiquement comme prévu. Les systèmes seront également en mesure d'expliquer la trace de leur raisonnement et les données sur lesquelles ce raisonnement est basé.
Notre projet vise à développer une IA générative argumentative qui combine les avancées actuelles dans la modélisation du langage et les méthodes classiques d'IA générative avec le travail dans l'argumentation computationnelle. Ainsi, nous cherchons à (1) mieux identifier et traiter les limites des modèles purement statistiques dans les tâches de raisonnement, et (2) faire le lien entre la théorie de l'argumentation et le NLP pour générer automatiquement les entrées nécessaires à un mécanisme de raisonnement argumentatif.