Lógica da argumentação
A Lógica da Argumentação (AL) é uma descrição formalizada das maneiras pelas quais os seres humanos raciocinam e discutem sobre proposições. Ele é usado, por exemplo, em sistemas de inteligência artificial de computador nos campos de diagnóstico médico e prognóstico, e química de pesquisa.
Krause et al.[1] parece ter sido um dos primeiros autores a utilizar o termo "lógica da argumentação" em um artigo sobre o seu modelo modelo para usar a argumentação para o raciocínio qualitativo sob incerteza, embora a abordagem tenha sido usada anteriormente em protótipos de aplicativos de computador para apoiar o diagnóstico médico.[2][3] Suas idéias foram desenvolvidos mais adiante,[4][5] e utilizado em aplicações para a prever toxicidade química e metabolismo xenobiótico, por exemplo.[6][7] Em LA argumentos a favor e argumentos contra uma proposição são distintos; um argumento para uma proposição contribui em nada para o caso contra ele, e vice-versa. Entre outras coisas, isto significa que LA pode suportar a contradição – a prova de que um argumento é verdadeiro e o que é falso. Argumentos que fundamentam o caso "para" e os argumentos que fundamentam o caso "contra" são agregados separadamente, levando a uma única avaliação de veracidade no caso e uma única avaliação de veracidade no caso contra. Em seguida, os dois são resolvidos para fornecer uma única medida de confiança na proposição.
Na maioria das implementações de LA, o valor agregado padrão é igual ao valor mais forte no conjunto de argumentos para ou contra a proposição. Ter mais de um argumento em concordância não aumenta automaticamente a veracidade porque não se pode supor que os argumentos são independentes quando raciocinamos sob incerteza. Se houver evidência de que os argumentos são independentes e há um caso de maior veracidade quando eles concordam, isso às vezes é expresso em regras adicionais da forma "Se A e B então ...".
O processo de agregação e resolução pode ser representado da seguinte forma:
T = Resolve [Max {Para (Ca, x, Cb, y, ...)}, Max {Contra (Ca, x, Cb, y, ...)
Onde T é a avaliação global da veracidade em uma proposição; Resolve [] é uma função que retorna o único valor veracidade que é a resolução de qualquer par de valores; Por e Contra são os conjuntos de argumentos que apoiam e se opõem à proposição, respectivamente; Ca, x, Cb, y, ..., são os valores de confiança para esses argumentos; Max {...} é uma função que retorna o membro mais forte do conjunto no qual ele opera (Para ou Contra).
Argumentos podem atribuir veracidade a proposições que influenciam a veracidade em outros argumentos, e uma regra pode ser subestimada por outra. Uma implementação de computador pode reconhecer essas inter-relações para construir árvores de raciocínio automaticamente.
Referências[editar | editar código-fonte]
- ↑ Paul J. Krause, Simon Ambler, Morten Elvang-Gøransson, and John Fox, A Logic of Argumentation for Reasoning Under Uncertainty, Computational Intelligence, 1995, 11(1), 113-131.
- ↑ Morten Elvang-Gøransson, Paul J. Krause, and John Fox, Dialectic Reasoning with Inconsistent Information. in Uncertainty in Artificial Intelligence: Proceedings of the Ninth Conference, eds.
- ↑ John Fox, David W. Glasspool, and Jonathan Bury, Quantitative and Qualitative Approaches to Reasoning under Uncertainty in Medical Decision Making, in 8th Conference on Artificial Intelligence in Medicine in Europe, AIME 2001 Cascais, Portugal, July 2001, Proceedings, eds.
- ↑ Philip N. Judson and Jonathan D. Vessey, A Comprehensive Approach to Argumentation, J. Chem.
- ↑ Leila Amgoud and Henri Prade, Towards a Logic of Argumentation, Lecture Notes in Comput.
- ↑ Philip N. Judson; Carol A. Marchant; Jonathan D. Vessey.
- ↑ William G. Button, Philip N. Judson, Anthony Long, and Jonathan D. Vessey.