Embedding abduction in nonmonotonic theories

An important ampliative inference schema that is commonly used is abduction. Abduction plays a central role in many applications, such as diagnosis, expert systems, and causal reasoning. In a very broad sense we can state that abduction is the inference process that goes from observations to explanations within a more general context or theoretical framework. That is to say, abductive inference looks for sentences (named explanations), which, added to the theory, enable deductions for the observations. Most of the times there are several such explanations for a given observation. For this reason, in a narrower sense, abduction is regarded as an inference to the best explanation. However, a problem that faces abduction is the explanation of anomalous observations, i. e., observations that are contradictory with the current theory. It is perhaps impossible to do such inferences in monotonic theories. For this reason, in this work we will consider the problem of characterizing abduction in nonmonotonic theories. Our inference system is based on a natural deduction presentation of the implicational segment of a relevant logic, much similar to the R! system of Anderson and Belnap. Then we will discuss some issues arising the pragmatic acceptance of abductive inferences in nonmonotonic theories.Eje: Aspectos teóricos de inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Towards collaborative applications using web services

Web services are becoming popular as a system integration solution for distributed applications. They allow for publishing, finding and binding of distributed software components over a Wide Area Network like the Internet and are platform and operating system independent. In a traditional scenario, ontologies are defined and published by a consortium or enterprise group for each application discourse. These specifications can later be implemented by many web service providers.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Razonamiento abductivo en teorías no monotónicas

El razonamiento abductivo es aquel tendiente a encontrar explicaciones para observaciones sorprendentes o anómalas en algún sentido. Como tal, es utilizado y posee diversas aplicaciones, particularmente en la inteligencia artificial (sistemas de diagnóstico, resolución de problemas, planificación de tareas, aprendizaje, depuración algorítmica de programas, interpretación del lenguaje natural, y muchos otros). Sin embargo, hasta ahora ha recibido escasa atención la incorporación de patrones abductivos de inferencia en teorías no monotónicas. El objetivo de este trabajo consiste en investigar los modelos de integración del razonamiento no monotónico con la inferencia abductiva. Para ello es necesario generalizar los mecanismos de generación, comparación y aceptación de explicaciones en teorías no monotónicas, y encontrar en cada caso los mecanismos de resolución de conflictos y las estrategias computacionales asociadas.Eje: Teoría (TEOR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una formalización del razonamiento hipotético e inductivo en teoría de la ciencia

Se presenta una formalización del razonamiento hipotético adecuada para integrarse dentro del contexto del razonamiento científico. Dicha formalización está fundamentada en la importancia epistémica que se asigna a la información factual. Esto permite caracterizar los distintos tipos de conocimiento que se utilizan, es decir, el conocimiento lógico-deductivo, conocimiento tentativo proveniente de reglas default y el conocimiento proveniente de opiniones o hipótesis. Cada tipo de conocimiento tiene una importancia epistémica diferente. En [2] se presentó una correspondencia entre los aspectos formales de la teoría de la ciencia y un modelo de razonamiento revisable. El comportamiento de una teoría científica dentro del contexto de explicación es visto como un caso particular de razonamiento no monotónico con importancia epistémica. El modelo de razonamiento hipotético e inductivo presentado aquí extiende dicha correspondencia al contexto de descubrimiento, dentro del cual una teoría es utilizada para generar y testear hipótesis experimentales.Eje: 2do. Workshop sobre aspectos teóricos de la inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Abducción, razonamiento revisable y explicación científica

La necesidad de contar con modelos de razonamiento no monotónico en los sistemas inteligentes fue rápidamente reconocida en la comunidad del KR&R [3], especialmente para poder manejar los problemas originados al aplicar deducción en teorías incompletas. Las reglas derrotables en particular, y la inferencia ampliativa en general, pueden considerarse como un mecanismo heurístico para cOllstruir nuevo conocimiento a partir del conocimiento ya disponible. Este conocimiento generado es de naturaleza tentativa, es decir, es aceptable en tanto que no se modifique el contexto dentro del cual fue producido. En el razonamiento revisable surgido a partir de la década del 80 se buscó la manera de respetar la forma de la deducción por medio de esquemas de inferencia similares al modus ponens. De esa manera, representamos con una premisa 'Normalmente, cuando a sucede, entonces b también sucede' la predisposición a realizar la inferencia no monotónica de b cuando en el contexto de la teoría es posible demostrar a pero no es posible demostrar .... b. Dicha premisa asume la forma de una regla y por lo tanto se suele denominar regla revisable. Los sistemas de razonamiento no monotónico surgidos recientemente buscan solucionar el problema del encadenamiento de una línea de razonamiento, es decir, la construcción de una secuencia análoga a una demostración para una conclusión. Estas demostraciones con reglas revisables suelen denominarse argumentos o teorías.Eje: Aspectos teóricos de inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Inducción y analogía en el razonamiento revisable

La inducción puede definirse como la inferencia de una ley general a partir de casos particulares. La inducción fue de especial importancia dentro de la Epistemología y Teoría de la Ciencia, como modelo del razonamiento científico. En este proyecto buscamos incorporar inducción dentro del razonamiento revisable [8, 7, 9] La idea natural es que la ley inducida asuma la forma de un condicional derrotable más, dentro del conocimiento tentativo disponible. De esa manera, al sistema le es posible observar el conocimiento particular disponible, obtener alguna generalización al respecto, y luego generar nuevas conclusiones tentativas, compararlas, y elegir las que resulten ser más firmes. La analogía es otro mecanismo racional de inferencia utilizable para obtener conclusiones no alcanzables por la deducción. A partir de la evidencia disponible el sistema considera la posibilidad de inferir alguna propiedad que sea proyectable para algún término. La analogía también posee algunos problemas de fundamentación, y en consecuencia, para incluir inferencias por analogía debemos realizar algunas elecciones al diseñar nuestro sistema de razonamiento.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Alternativas en la enseñanza intensiva de posgrado en computación gráfica

En este trabajo presentamos la experiencia de diseñar e impartir un curso intensivo de Posgrado en Computación Gráfica. Se discuten las ventajas y desventajas de las diferentes propuestas de contenidos mínimos en general, y para el caso particular de cursos intensivos. Se sugiere que una metodología experimental es más adecuada para un curso intensivo. Se presenta un detalle de los contenidos del curso, los trabajos prácticos y se muestran los resultados obtenidos por los alumnos.Eje: Ateneo de profesoresRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una formalización del razonamiento hipotético e inductivo en teoría de la ciencia

Se presenta una formalización del razonamiento hipotético adecuada para integrarse dentro del contexto del razonamiento científico. Dicha formalización está fundamentada en la importancia epistémica que se asigna a la información factual. Esto permite caracterizar los distintos tipos de conocimiento que se utilizan, es decir, el conocimiento lógico-deductivo, conocimiento tentativo proveniente de reglas default y el conocimiento proveniente de opiniones o hipótesis. Cada tipo de conocimiento tiene una importancia epistémica diferente. En [2] se presentó una correspondencia entre los aspectos formales de la teoría de la ciencia y un modelo de razonamiento revisable. El comportamiento de una teoría científica dentro del contexto de explicación es visto como un caso particular de razonamiento no monotónico con importancia epistémica. El modelo de razonamiento hipotético e inductivo presentado aquí extiende dicha correspondencia al contexto de descubrimiento, dentro del cual una teoría es utilizada para generar y testear hipótesis experimentales.Eje: 2do. Workshop sobre aspectos teóricos de la inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Inferencia ampliativa y razonamiento no monotónico

La necesidad de contar con modelos de razonamiento no monotónico en los sistemas inteligentes fue rápidamente reconocida en la comunidad del KR&R [1], especialmente para poder manejar los problemas originados al aplicar deducción en teorías incompletas. Entendemos aquí por no monotónico a todo aquel sistema de razonamiento que carezca de la propiedad de aditividad o monotonía. Cualquier sistema de razonamiento que utilice reglas ampliativas de inferencia tiene necesariamente la propiedad de ser no monotónico. Es decir, esta propiedad no surge solamente por el uso de reglas o condicionales derrotables, sino también por el uso de otras reglas o patrones de inferencia (por ejemplo, inducción, abducción, analogía, probabilidades, etc.).Eje: Aspectos teóricos de la inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Alternativas en la enseñanza intensiva de posgrado en computación gráfica

En este trabajo presentamos la experiencia de diseñar e impartir un curso intensivo de Posgrado en Computación Gráfica. Se discuten las ventajas y desventajas de las diferentes propuestas de contenidos mínimos en general, y para el caso particular de cursos intensivos. Se sugiere que una metodología experimental es más adecuada para un curso intensivo. Se presenta un detalle de los contenidos del curso, los trabajos prácticos y se muestran los resultados obtenidos por los alumnos.Eje: Ateneo de profesoresRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI