Título: Estrategias de selección basadas en plausibilidad
Autores: Parra, Gerardo
Hejda, Eric
Fecha: 2012-10-11
1999-05
1999
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: Inteligencia Artificial
Razonamiento Plausible
Fuentes Inconsistentes
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Ciencias Informáticas
Descripción: En el presente trabajo tomamos como punto de partida la noción de plausibilidad en el sistema de razonamiento plausible propuesto por Rescher [7]. A partir de este sistema se desarrollan esquemas alternativos para la selección de un conjunto de datos consistente a partir de un conjunto de datos inconsistente. Estos datos son suministrados por fuentes de información. Las fuentes de información pueden ser testimonios de expertos, testigos, fuentes históricas, observaciones personales, recuerdos, recursos intelectuales, etc., y suministran todos los datos disponibles al alcance del agente razonador. Todo dato aportado por un agente informante tiene algún grado de plausibilidad positiva, esto no quiere decir que el dato sea verdadero, sino candidato a ser verdad. Para el análisis de plausibilidad, partimos de dos enfoques opuestos: inclinación a la plausibilidad y fobia a la implausibilidad. Luego se van desarrollando métodos alternativos tratando de mantener la simplicidad y aumentando la flexibilidad. Se presenta un esquema para obtener una comparación entre las fuentes, y posiblemente llegar a obtener un orden total entre ellas. Este esquema apela a una relación auxiliar con la cual se trata de realizar una comparación entre fuentes que eran originalmente incomparables bajo plausibilidad. Generalizando estas comparaciones entre todas las fuentes originalmente incomparables bajo plausibilidad se puede llegar a establecer un orden total bajo la relación de plausibilidad, lo cual es de gran utilidad para operar y tomar decisiones en cuanto a los datos aportados por los informantes.
Eje: Aspectos teóricos de la inteligencia artificial
Idioma: Español