La lógica de la argumentación (LA) es una descripción formalizada de las formas en que los humanos razonan y discuten sobre las proposiciones . Se utiliza, por ejemplo, en sistemas informáticos de inteligencia artificial en los campos del diagnóstico y pronóstico médico y la química de investigación .
Origen del término
Krause y col. [1] parecen haber sido los primeros autores en utilizar el término "lógica de la argumentación" en un artículo sobre su modelo para utilizar la argumentación para el razonamiento cualitativo en condiciones de incertidumbre, aunque el enfoque se había utilizado anteriormente en aplicaciones informáticas prototipo para respaldar el diagnóstico médico. [2] [3] Sus ideas se han desarrollado aún más, [4] [5] y se han utilizado en aplicaciones para predecir la toxicidad química y el metabolismo xenobiótico , por ejemplo. [6] [7]
Implementaciones
En LA, los argumentos a favor y en contra de una proposición son distintos; un argumento a favor de una proposición no aporta nada al caso en su contra, y viceversa. Entre otras cosas, esto significa que LA puede respaldar la contradicción , una prueba de que un argumento es verdadero y falso. Los argumentos que apoyan el caso a favor y los argumentos en contra se agregan por separado, lo que lleva a una única evaluación de la confianza en el caso a favor y a una única evaluación de la confianza en el caso en contra. Luego, los dos se resuelven para proporcionar una única medida de confianza en la propuesta.
En la mayoría de las implementaciones de LA, el valor agregado predeterminado es igual al valor más fuerte en el conjunto de argumentos a favor o en contra de la proposición. Tener más de un argumento de acuerdo no aumenta automáticamente la confianza porque no se puede suponer que los argumentos son independientes cuando se razona bajo incertidumbre . Si hay pruebas de que los argumentos son independientes y hay motivos para aumentar la confianza cuando están de acuerdo, esto a veces se expresa en reglas adicionales de la forma "Si A y B entonces ...".
El proceso de agregación y resolución se puede representar de la siguiente manera:
T = Resolver [Max {For (Ca, x, Cb, y, ...)}, Max {Against (Ca, x, Cb, y, ...)}]
donde T es la evaluación general de la confianza en una propuesta; Resolver [] es una función que devuelve el valor de confianza único que es la resolución de cualquier par de valores; A favor y en contra son los conjuntos de argumentos que apoyan y se oponen a la proposición, respectivamente; Ca, x, Cb, y, ..., son los valores de confianza para esos argumentos; Max {...} es una función que devuelve el miembro más fuerte del conjunto sobre el que opera (a favor o en contra).
Los argumentos pueden asignar confianza a proposiciones que influyen por sí mismas en la confianza en otros argumentos, y una regla puede ser socavada por otra. Una implementación de computadora puede reconocer estas interrelaciones para construir árboles de razonamiento automáticamente.
Ver también
Referencias
- ^ Paul J. Krause, Simon Ambler, Morten Elvang-Gøransson y John Fox, Una lógica de argumentación para razonar bajo incertidumbre, Inteligencia computacional, 1995, 11 (1), 113-131.
- ^ Morten Elvang-Gøransson, Paul J. Krause y John Fox, Razonamiento dialéctico con información inconsistente. en Incertidumbre en Inteligencia Artificial: Actas de la Novena Conferencia, eds. D. Heckerman y A. Mamdani, Morgan Kaufmann, San Francisco, 1993, págs. 114-121.
- ^ John Fox, David W. Glasspool y Jonathan Bury, Enfoques cuantitativos y cualitativos del razonamiento bajo incertidumbre en la toma de decisiones médicas, en la octava conferencia sobre inteligencia artificial en medicina en Europa, AIME 2001 Cascais, Portugal, julio de 2001, Actas, eds. S. Quaglini, P. Barahone y S. Andreassen, Springer, Berlín, 2001, págs. 272-282.
- ^ Philip N. Judson y Jonathan D. Vessey, Un enfoque integral de la argumentación, J. Chem. Inf. Computación. Sci., 2003, 43, 1356-1363.
- ^ Leila Amgoud y Henri Prade, Towards a Logic of Argumentation, Lecture Notes in Comput. Sci., 2012, 7520, 558-565.
- ^ Philip N. Judson; Carol A. Marchant; Jonathan D. Vessey. Uso de la argumentación para el razonamiento absoluto sobre la toxicidad potencial de las sustancias químicas. Revista de información química y ciencias de la computación, 2003, 43, 1364-1370.
- ^ William G. Button, Philip N. Judson, Anthony Long y Jonathan D. Vessey. Usando el razonamiento absoluto y relativo en la predicción del metabolismo potencial de los xenobióticos, J. Chem. Inf. Computación. Sci., 2003, 43, 1371-1377.