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Título: Contracción de creencias de sistemas no monótonos
Autores: Vaucheret, Claudio A.
Simari, Guillermo Ricardo
Fecha: 2012-11-13
1997
1997
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: Contracción de creencias
sistemas no monótonos
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Ciencias Informáticas
Conocimiento
Descripción: En este trabajo, presentamos un modelo general de Cambios de Creencias para aquellos casos en los que el estado epistémico o las creencias de un agente se definen implícitamente como las consecuencias no monotónicos de un conjunto de premisas. En la teoría de Camcios de Creencias, los sistemas de conocimiento son revisados al adquirir nuevo conocmiento que es incosistente con el que ya existe. Hasta ahora, la teoría de Cambios de Creencias establecía la revisión de teorías cuyo operador de inferencia era monótono. Pero los sistemas de conocimiento a ser revisados o contraídos, pueden tener de por si un funcionamiento no monótono. La base de conocimiento en un Sistema de Razonamiento No Monótono, produce la inferencia anticipada de sentencias que dejarán de inferirse al agregarse al sistema nueva información. La combinación de estas aproximaciones, puede ser la revisión o contracción de la base de conocimientos de Sistemas No Monótonos. Tal es el caso de la depuración (debuging) de programas lógicos cuya máquina de inferencia tiene un carácter no monótono debido a la suposición de mundo cerrado. En este trabajo se estudia la influencia de la monotonía del operador de consecuencia en el modelo de AGM [1] de cambio de creencias. Se propone un modelo alternativo que contemple un operador de consecuencia no monótono y se dan nuevos postulados de racionalidad que caracterizan el caso particular de contracciones maxichoice.
Eje: Workshop sobre Aspectos Teoricos de la Inteligencia Artificial
Idioma: Español