L'analisi del Linguaggio Naturale ha un ruolo importante nello sviluppo di interfacce intelligenti: infatti, per rendere un sistema amichevole nei confronti dei suoi utenti, e` importante arricchirlo con una teoria del linguaggio che descrive le strategie comunicative adottate dalle persone per interagire. Inoltre, e` necessario esplicitare nel sistema i concetti basilari di razionalita` e cooperativita`. L'idea e` costruire un sistema intelligente capace di reagire all'input tenendo conto non solo degli scopi espressi dall'utente, ma anche dei propri obiettivi e delle proprie credenze. Un sistema cooperativo deve interpretare l'input per identificare anche gli obiettivi dell'utente non espressi esplicitamente [6]; se tali scopi sono soddisfacibili e non contrastano con gli obiettivi del sistema, questo li adottera`, cooperando con l'utente per realizzarli.
Il riconoscimento di piani ha avuto un ruolo importante nello sviluppo di
interfacce cooperative: storicamente, e` stato introdotto per identificare i
piani di un agente osservandone il comportamento. Successivamente, e` stato
applicato all'interpretazione del LN, per superare l'interpretazione letterale
dell'input e di identificare i piani che motivano le interazioni con un
sistema: cosi, il sistema puo` reagire in modo cooperativo alle frasi
dell'utente, aggiungendo alle risposte dirette informazioni supplementari, che
ritiene utili nella particolare circostanza [1]. Negli ultimi anni,
le tecniche di riconoscimento di piani sono state applicate all'interpretazione
delle strategie linguistiche nel dialogo. Inoltre, si e` tenuto conto
dell'attivita` di problem-solving di un parlante, per modellare i passi di
ragionamento eseguiti da un agente che costruisce un piano. Le analisi
dell'attivita` di problem-solving proposte in letteratura permettono di vedere
piu` chiaramente quale relazione sussiste tra le frasi e le azioni di
dominio;
tuttavia, non tengono conto del
fatto che anche le azioni linguistiche di un agente possono essere spiegate
analizzando i suoi obiettivi. In questo articolo, vogliamo usare i piani di
problem-solving, che assumiamo siano il nucleo di tutti i processi di
ragionamento, per seguire l'intera attivita` di un agente che produce un piano,
trattando omogeneamente la sua attivita` di base, sia essa linguistica o di
dominio. L'obiettivo della nostra ricerca e` la definizione di un'architettura
di agente BDI per costruire un sistema che partecipi
attivamente a dialoghi coerenti e, in particolare, ad un'istanza di questo
modello, in cui l'agente e` un consulente cooperativo. Nella prospettiva
piu` ampia degli agenti, i piani di problem-solving (PS) sono ricette che
descrivono l'attivita` di pianificazione ed esecuzione di azioni per ottenere
goal; questi piani possono essere usati sia per interpretare il comportamento di
un agente, che per generarlo.