Un Sistema di Creatività Computazionale basato su Logiche Non Monotòne per la Generazione di Nuovi Personaggi/Storie/Format in Ambienti Multi-Mediali Antonio Lieto*a, Gian Luca Pozzato* * Università di Torino, Dipartimento di Informatica a ICAR-CNR (Palermo) antonio.lieto@unito.it, gianluca.pozzato@unito.it Abstract In questo contributo descriviamo un sistema di creatività computazionale in grado di generare automaticamente nuovi concetti utilizzando una logica descrittiva non monotòna che integra tre ingredienti principali: una logica descrittiva della tipicalità, una estensione probabilistica basata sulla semantica distribuita nota come DISPONTE, e una euristica di ispirazione cognitiva per la combinazione di più concetti. Una delle applicazioni principali del sistema riguarda il campo della creatività computazionale e, più specificatamente, il suo utilizzo come sistema di supporto alla creatività in ambito mediale. In particolare, tale sistema è in grado di: generare nuove storie (a partire da una rappresentazione narrativa di storie pre-esistenti), generare nuovi personaggi (ad es. il nuovo "cattivo" di una serie tv o di un cartone animato) e, in generale, può essere utilizzato per proporre nuove soluzioni e format narrativi da esplorare nell'ambito dell'industria creativa. 1 Introduzione Combinare la conoscenza di senso comune che possediamo per generare nuovi concetti e nuova conoscenza è uno dei tratti creativi più importanti della cognizione umana e rappresenta, allo stesso tempo, una delle facoltà più difficili da modellare da un punto di vista computazionele [Boden, 1998]. Affrontare questo tipo di abilità dal punto di vista dell'Intelligenza Artificiale (IA), infatti, richiede l'armonizzazione di due caratteristiche tra loro in conflitto: la necessità di avere una composizionalità di tipo sintattico (tipica dei sistemi logici) e, contemporanemente, quella di essere in grado di gestire gli effetti semantici di tipicalità e di senso comune (si veda [Frixione e Lieto, 2012] per una discussione approfondita). In base ad un ben noto argomento [Osherson e Smith, 1981], infatti, i concetti prototipici (o di senso comune) non sono composizionali. L'argomento è il seguente: consideriamo un concetto come PET FISH. Esso risulta composto dai concetti primitivi PET e FISH. Tuttavia, il prototipo di PET FISH non risulta dalla composizione dei prototipi di PET e FISH: un tipico PET ("animale domestico") è infatti peloso, un animale "caldo", affettuoso etc.; un tipico FISH ("pesce") è invece grigiastro, squamoso, etc. Tuttavia, un tipico PET FISH non è, ad esempio, né peloso né grigiasto (tipicamente, anzi, il "pesce domestico" è il classico pesce rosso da salotto che nuota in una boccia di vetro). L'esempio del PET FISH è paradigmatico, dato che tutti i concetti di senso comune affrontano lo stesso tipo di problema quando devono essere combinati per generare nuovi concetti. 2 Combinazione creativa di concetti con TCL Al fine di poter ottenere un sistema in grado di combinare in modo plausibile e creativo nuovi concetti, a partire da una base di conoscenza iniziale, abbiamo proposto una logica descrittiva non monotòna in grado di modellare la tipicalità: TCL (Typicality-based Compositional Logic). Questa logica combina tre elementi principali (per i dettagli rimandiamo a [Lieto e Pozzato, 2018b], [Lieto e Pozzato, 2019b]: il primo è la logica descrittiva con tipicalità ALC +TR [Giordano et al., 2015]. In tale logica, proprietà "tipiche" possono essere direttamente specificate tramite un operatore di "typicalità" T in grado arricchire una base di conoscenza espressa in logiche descrittive standard e in grado di rappresentare inclusioni del tipo T(C) v D, il cui significato è "i tipici C sono anche D". In ALC + TR è possibile rappresentare eccezioni e ragionare in modo rivedibile. Il secondo elemento è considerato dalla semantica probabilistica DISPONTE [Riguzzi et al., 2015], che permette di equipaggiare assiomi ontologici con probabilità che rappresentano "gradi di credenza" rispetto alle inclusioni di tipicalità. Ciò permette di rappresentare inclusioni del tipo "si crede con probabilità p (ad es. 0,7) che tipicamente i C siano anche D" (gli effettivi valori di probabilità sono desumibili e calcolabili da un qualsiasi dominio di applicazione). La base di conoscenza risultate da ALC + TR + DISPONTE definisce una serie di scenari con diverse probabilità. Come ulteriore elemento, TCL utilizza une euristica inspirata dalla semantica cognitiva [Hampton, 1988] per la determinazione di un effetto di dominanza tra i diversi concetti da combinare. In particulare, per ciascuna combinazione, viene distinto un concetto TESTA, che rappresenta la parte più forte delle combinazione (e quindi quello da cui ereditare il maggior numero di attributi), e uno o più concetti MODIFICATORI. L'idea di fondo, pertanto, è la seguente: data una base di conoscenza con n concetti (diviFigura 1: Alcune immagini dell'interfaccia grafica di COCOS. Il sistema permette di: i) includere descrizioni logiche dei concetti da combinare; ii) selezionare quale dei concetti intendere come TESTA o MODIFICATORE; iii) scegliere, tramite uno slider, quante proprietà ereditare negli scenari che saranno selezionati da TCL. si tra TESTA e MODIFICATORI),TCL seleziona solo alcuni scenari per definire una base di conoscenza rivista di concetti ricombinati. Lo scenario selezionato sarà: consistente, non triviale (non vengono prese tutte le proprietà della TESTA) e privilegerà proprietà del concetto TESTA rispetto a quelle dei concetti MODIFICATORI (rispettando l'euristica cognitiva TESTA-MODIFICATORE). 3 Il Sistema COCOS Le procedure di ragionamento della logica TCL sono implementate nel sistema COCOS (Typicality-based COnceptual COmbination System) [Lieto et al., 2018]. La versione attuale del sistema è implementata in Pyhton ed utilizza una traduzione di una base di conoscenza ALC + TR in ALC introdotta in [Giordano et al., 2015] e adottata dal sistema RAT-OWL [Giordano et al., 2017]. COCOS utilizza la libreria owlready2 che permette di utilizzare servizi di reasoning efficiente (ad es. il ragionatore HermiT). Oltre a presentare lo scenario combinatorio più adeguato per la combinazione concettuale, COCOS permette anche agli utenti di selezionare scenari alternativi utilizzando uno slider che consente di scegliere tra scenari con diversi livelli di "sorpresa". COCOS è stato attualmente utilizzato per modellare fenomeni come quello del PET FISH [Lieto e Pozzato, 2018b], per generare nuovi personaggi [Lieto e Pozzato, 2018a], [Lieto e Pozzato, 2019a] e per generare metafore [Lieto e Pozzato, 2019b]. Le sue future applicazioni nell'ambito dell'industria creativa riguardano l'esplorazione di raccomandazioni di nuovi contenuti editoriali in sistemi digitali. Riferimenti bibliografici [Boden, 1998] Margaret A Boden. Creativity and artificial intelligence. Artificial Intelligence, 103(1-2):347–356, 1998. [Frixione e Lieto, 2012] Marcello Frixione e Antonio Lieto. Representing concepts in formal ontologies: Compositionality vs. typicality effects. Logic and Logical Philosophy, 21(4):391–414, 2012. [Giordano et al., 2015] L. Giordano, V. Gliozzi, N. Olivetti, e G. L. Pozzato. Semantic characterization of Rational Closure: from Propositional Logic to Description Logics. Artificial Intelligence, 226:1–33, 2015. [Giordano et al., 2017] Laura Giordano, Valentina Gliozzi, Gian Luca Pozzato, e Riccardo Renzulli. An efficient reasoner for description logics of typicality and rational closure. 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