La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones

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Published 12-11-2015
Gustavo Adrián Bodanza

Abstract

El modelo de marcos argumentativos abstractos es actualmente la herramienta más utilizada para caracterizar la justificación de argumentos derrotables en Inteligencia Artificial. Las justificciones se determinan en base a los ataques entre argumentos y se formalizan a través de semánticas de extensiones. Aquí sostenemos que, o bien algunos marcos argumentativos carecen de sentido bajo ciertas concepciones de ataque específicas, o bien las semánticas más usadas en la literatura, basadas en el concepto de defensa conocido como admisibilidad, no resultan adecuadas para justificar, en particular, argumentos para la toma de decisiones.

How to Cite

Bodanza, G. A. (2015). La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones. THEORIA. An International Journal for Theory, History and Foundations of Science, 30(3), 395–414. https://doi.org/10.1387/theoria.13150
Abstract 2323 | PDF Downloads 2508

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Keywords

argumentación abstracta, relaciones de ataque, semánticas de extensiones, toma de decisiones

Section
ARTICLES