Razonamiento basado en la tolerancia a la inconsistencia

En los últimos 20 años se ha dado un gran incremento en la proliferación masiva de datos originado por la aplicación de nuevas tecnologías. Estas cantidades de información se almacenan en grandes repositorios de datos que quedan disponibles para su uso cotidiano como bases de conocimiento (KB), por ejemplo para utilizar como soporte en la toma de decisiones. En este contexto la presencia de información conflictiva (inconsistencia) es ubicua; dada la cantidad y variedad de procesos y aplicaciones que modelan situaciones del mundo real, las actualizaciones de los mismos producen inevitablemente inconsistencias que se almacenan en las KB. Por lo tanto, la inconsistencia es ineludible y esperable en KBs del mundo real. Dependiendo del dominio de aplicación pueden aparecer inconsistencias que necesitan ser resueltas pero la decisión de resolverlas, el enfoque de la resolución y cuando deben ser resueltas deberían ser procesos sensibles al contexto. Por ejemplo, ciertos tipos de conflictos en los datos puede ser visto como aceptable y hasta deseable en un sistema con razonamiento utilizado para detectar fraudes; en otros escenarios la resolución inmediata de inconsistencias puede resultar en pérdida de información valiosa. Esta línea de investigación propone explorar el área de razonamiento basado en tolerancia a la inconsistencia en Inteligencia Artificial y en Teoría de Base de Datos. Esta tarea consiste en realizar la recolección, análisis y critica de los diferentes métodos propuestos en la literatura sobre el manejo de inconsistencias en el proceso de razonamiento y respuesta a consultas y su consolidación en un trabajo que relacione estas perspectivas diferentes.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Razonamiento basado en la tolerancia a la inconsistencia

En los últimos 20 años se ha dado un gran incremento en la proliferación masiva de datos originado por la aplicación de nuevas tecnologías. Estas cantidades de información se almacenan en grandes repositorios de datos que quedan disponibles para su uso cotidiano como bases de conocimiento (KB), por ejemplo para utilizar como soporte en la toma de decisiones. En este contexto la presencia de información conflictiva (inconsistencia) es ubicua; dada la cantidad y variedad de procesos y aplicaciones que modelan situaciones del mundo real, las actualizaciones de los mismos producen inevitablemente inconsistencias que se almacenan en las KB. Por lo tanto, la inconsistencia es ineludible y esperable en KBs del mundo real. Dependiendo del dominio de aplicación pueden aparecer inconsistencias que necesitan ser resueltas pero la decisión de resolverlas, el enfoque de la resolución y cuando deben ser resueltas deberían ser procesos sensibles al contexto. Por ejemplo, ciertos tipos de conflictos en los datos puede ser visto como aceptable y hasta deseable en un sistema con razonamiento utilizado para detectar fraudes; en otros escenarios la resolución inmediata de inconsistencias puede resultar en pérdida de información valiosa. Esta línea de investigación propone explorar el área de razonamiento basado en tolerancia a la inconsistencia en Inteligencia Artificial y en Teoría de Base de Datos. Esta tarea consiste en realizar la recolección, análisis y critica de los diferentes métodos propuestos en la literatura sobre el manejo de inconsistencias en el proceso de razonamiento y respuesta a consultas y su consolidación en un trabajo que relacione estas perspectivas diferentes.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Razonamiento basado en la tolerancia a la inconsistencia

En los últimos 20 años se ha dado un gran incremento en la proliferación masiva de datos originado por la aplicación de nuevas tecnologías. Estas cantidades de información se almacenan en grandes repositorios de datos que quedan disponibles para su uso cotidiano como bases de conocimiento (KB), por ejemplo para utilizar como soporte en la toma de decisiones. En este contexto la presencia de información conflictiva (inconsistencia) es ubicua; dada la cantidad y variedad de procesos y aplicaciones que modelan situaciones del mundo real, las actualizaciones de los mismos producen inevitablemente inconsistencias que se almacenan en las KB. Por lo tanto, la inconsistencia es ineludible y esperable en KBs del mundo real. Dependiendo del dominio de aplicación pueden aparecer inconsistencias que necesitan ser resueltas pero la decisión de resolverlas, el enfoque de la resolución y cuando deben ser resueltas deberían ser procesos sensibles al contexto. Por ejemplo, ciertos tipos de conflictos en los datos puede ser visto como aceptable y hasta deseable en un sistema con razonamiento utilizado para detectar fraudes; en otros escenarios la resolución inmediata de inconsistencias puede resultar en pérdida de información valiosa. Esta línea de investigación propone explorar el área de razonamiento basado en tolerancia a la inconsistencia en Inteligencia Artificial y en Teoría de Base de Datos. Esta tarea consiste en realizar la recolección, análisis y critica de los diferentes métodos propuestos en la literatura sobre el manejo de inconsistencias en el proceso de razonamiento y respuesta a consultas y su consolidación en un trabajo que relacione estas perspectivas diferentes.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A functional perspective on argumentation schemes

In multi-agent systems (MAS), abstract argumentation and argumentation schemes are increasingly important. To be useful for MAS, argumentation schemes require a computational approach so that agents can use the components of a scheme to construct and present arguments and counterarguments. This paper proposes a syntactic analysis that integrates argumentation schemes with abstract argumentation. Schemes can be analysed into the roles that propositions play in each scheme and the structure of the associated propositions, yielding a greater understanding of the schemes, a uniform method of analysis, and a systematic means to relate one scheme to another. This analysis of the schemes helps to clarify what is needed to provide denotations of the terms and predicates in a semantic model

Ace-Cast : uma ferramenta de apoio à argumentação colaborativa

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia de Software, 2014.A argumentação possui um papel essencial na sociedade. Diariamente, as pessoas participam de atividades em que o ato de argumentar é constante. Seja ela para defender uma ideia ou para tomar uma decisão. Apesar da importância, várias ferramentas permitem apenas a representação textual dos elementos de uma argumentação. A avaliação da aceitabilidade dos argumentos fica a critério da interpretação de cada participante. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta web colaborativa que facilite o processo de argumentação online. Esta ferramenta deve permitir que as pessoas possam estruturar e verificar a validade de seus argumentos de forma gráfica em tempo real. Para isto, um processo de desenvolvimento de software baseado em princípios ágeis foi elaborado. Ao término deste processo, a ferramenta ACE-CAST1 foi implementada. Esta ferramenta permite a representação de uma argumentação através de grafos que são atualizados e avaliados em tempo real na medida em que os participantes adicionam novas informações. Para obter as impressões iniciais dos usuários que testaram a ferramenta ACE-CAST, um cenário de uso baseado na técnica de pesquisa-ação foi definido e executado.The argument has an essential role in society. Every day, people participate in activities in which the act of arguing is constant. Whether to defend an idea or to make a decision. Despite its importance, several tools allow only the textual representation of the elements of an argument. The evaluation of the acceptability of arguments is up to the interpretation of each participant. The objective of this work is the development of a collaborative web tool that facilitates the online process of argumentation. This tool should allow multiple people to structure and evaluate their arguments in real time. For this, a software development process based on agile principles was prepared. At the end of this process, the tool ACE-CAST2 was developed. This tool allows the representation of the argument in graphs that are updated and evaluated in real time as participants add new information. Finally, a use scenario based on action research technique was performed to obtain the initial impressions of users who tested the tool ACE-CAST

A formal analysis of the AIF in terms of the ASPIC framework

In order to support the interchange of ideas and data between different projects and applications in the area of computational argumentation, a common ontology for computational argument, the Argument Interchange Format (AIF), has been devised. One of the criticisms levelled at the AIF has been that it does not take into account formal argumentation systems and their associated argumentationtheoretic semantics, which are part of the main focus of the field of computational argumentation. This paper aims to meet those criticisms by analysing the core AIF ontology in terms of the recently developed ASPIC argumentation framework