Outline of a Theory of Strongly Semantic Information

Peer reviewe

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

Philosophical conceptions of information

I love information upon all subjects that come in my way, and especially upon those that are most important. Thus boldly declares Euphranor, one of the defenders of Christian faith in Berkley’s Alciphron (Berkeley, (1732), Dialogue 1, Section 5, Paragraph 6/10). Evidently, information has been an object of philosophical desire for some time, well before the computer revolution, Internet or the dotcompandemonium (see for example Dunn (2001) and Adams (2003)). Yet what does Euphranor love, exactly? What is information? The question has received many answers in different fields. Unsurprisingly, several surveys do not even converge on a single, unified definition of information (see for example Braman 1989, Losee (1997), Machlup and Mansfield (1983), Debons and Cameron (1975), Larson and Debons (1983))

Reasoning with Inconsistent Information

In this thesis we are concerned with developing formal and representational mechanisms for reasoning with inconsistent information. Strictly speaking there are two conceptually distinct senses in which we are interested in reasoning with inconsistent information. In one sense, we are interested in using logical deduction to draw inferences in a symbolic system. More specifically, we are interested in mechanisms that can continue to perform deduction in a reasonable manner despite the threat of inconsistencies as a direct result of errors or misrepresentations. So in this sense we are interested in inconsistency-tolerant or paraconsistent deduction. … ¶ In this thesis we adopt a novel framework to unify both logic-as-deduction and logic-as-representation approaches to reasoning with inconsistent information. …