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Título: Abducción, razonamiento revisable y explicación científica
Autores: Delrieux, Claudio
Fecha: 2012-10-09
2000-05
2000
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: Abducción
explicación científica
razonamiento revisable
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Ciencias Informáticas
Descripción: La necesidad de contar con modelos de razonamiento no monotónico en los sistemas inteligentes fue rápidamente reconocida en la comunidad del KR&R [3], especialmente para poder manejar los problemas originados al aplicar deducción en teorías incompletas. Las reglas derrotables en particular, y la inferencia ampliativa en general, pueden considerarse como un mecanismo heurístico para cOllstruir nuevo conocimiento a partir del conocimiento ya disponible. Este conocimiento generado es de naturaleza tentativa, es decir, es aceptable en tanto que no se modifique el contexto dentro del cual fue producido. En el razonamiento revisable surgido a partir de la década del 80 se buscó la manera de respetar la forma de la deducción por medio de esquemas de inferencia similares al modus ponens. De esa manera, representamos con una premisa 'Normalmente, cuando a sucede, entonces b también sucede' la predisposición a realizar la inferencia no monotónica de b cuando en el contexto de la teoría es posible demostrar a pero no es posible demostrar .... b. Dicha premisa asume la forma de una regla y por lo tanto se suele denominar regla revisable. Los sistemas de razonamiento no monotónico surgidos recientemente buscan solucionar el problema del encadenamiento de una línea de razonamiento, es decir, la construcción de una secuencia análoga a una demostración para una conclusión. Estas demostraciones con reglas revisables suelen denominarse argumentos o teorías.
Eje: Aspectos teóricos de inteligencia artificial
Idioma: Español