Context-based Assistant Systems: First Results

The evolution of AI systems from expert systems, knowledge-based systems, joint cognitive systems, intelligent systems, intelligent assistant systems (IASs) and the coming generation of Context-based IASs (CIASs). CIASs require a deep focus on context and its relations with the users, the task at hand, the situation and the environment in which the task is accomplished by the user; the observation of users through their action and behaviors and not a profile library; a robust conceptual framework for modeling and managing context; and a computational tool for representing in a uniform way pieces of knowledge, of reasoning and of contexts.

L’évolution des systèmes d’Intelligence Artificielle depuis les systèmes experts, les systèmes à base de connaissances, les systèmes cognitifs associés, les systèmes intelligents, les systèmes d’assistance intelligent (SAI) et les SAI basé sur le contexte. Les SAIC requièrent une attention particulière sur le contexte et ses liens avec l’utilisateur, la tâche considérée, la situation et l’environnement dans lequel la tâche est accomplie par l’utilisateur ; l’observation de l’utilisateur à partir de ses actions et de ses comportements ; un cadre conceptuel robuste pour modéliser et manager le contexte ; et un logiciel qui permettent de représenter d’une manière uniforme les connaissances, raisonnements et contextes.

Context modelling task realization activity contextual graphs (CxG) formalism CxG-based simulation

Modélisation du contexte réalisation d‘une tâche activité formalisme des graphes contextuels simulation basée sur les graphes contextuels