Generacin de Explicaciones en Asistentes Inteligentes

Este trabajo propone la generacin automtica de explicaciones a partir de modelos probabilistas. Cuando se analizan las explicaciones de un experto, se observa que las explicaciones se concentran en la "variable ms relevante", es decir, la variable que en el estado actual del sistema tiene la influencia ms alta sobre la accin ptima. As, para generar la explicacin, el primer paso es obtener la variable relevante; y en una segunda fase, construir la explicacin. En la primera fase se propone un mecanismo para la seleccin de una variable relevante en un proceso de decisin de Markov factorizado basado en la evaluacin del impacto de la variable en la utilidad y la evaluacin del impacto en la accin ptima. En una segunda fase, se propone un mecanismo para generacin de explicaciones que combina informacin del MDP, la variable relevante y una base de conocimiento del dominio. El mecanismo de explicaciones fue evaluado al incorporarlo a un asistente inteligente para entrenamiento de operadores.