En la última década formalizar modelos para que agentes deliberativos puedan razonar en un sistema multi-agente se ha convertido en un importante área en AI. Muchos enfoques se han propuesto, uno de estos es el de Servicio de Razonamiento; esta línea de investigación básicamente se focalizaría en dicho servicio.
Actualmente este servicio cuenta con un conjunto de operadores que modifican temporalmente la información almacenada en el servidor y un mecanismo de inferencia que es el que resuelve una consulta dada. No obstante, una instanciación de este servicio es el Servicio de Razonamiento basado en argumentación rebatible. En particular, en este servicio el mecanismo de inferencia está configurado para que utilice siempre los mismos criterios de preferencia al momento de resolver consultas cliente. El objetivo general de esta línea de investigación es intentar modelar un Servicio de Razonamiento con preferencias donde las mismas puedan manipularse de forma dinámica.
Como resultado se buscaría definir algunos operadores para lograr tales objetivos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

García, Alejandro Javier

Gottifredi, Sebastián

Simari, Guillermo Ricardo

Teze, Juan Carlos

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Modelo de Servicio de Razonamiento con PreferenciasJuan Carlos Teze1, Sebastian Gottifredi2,Alejandro Javier Garc´ıa3 y Guillermo Ricardo Simari4Laboratorio de Investigacio´n y Desarrollo en Inteligencia Artificial2,3,4 Departamento de Ciencias e Ingenier´ıa de la Computacio´n, Universidad Nacional del Sur,Av. Alem 1253, (B8000CPB) Bah´ıa Blanca, ArgentinaLaboratorio de Investigacio´n y Desarrollo en Inteligencia Artificial Concordia1Facultad de Ciencias de la Administracio´n, Universidad Nacional de Entre Rios,1,2,3 Consejo Nacional de Investigaciones Cient´ıficas y Te´cnicas (CONICET)e-mail: {jct,sg,ajg,grs}@cs.uns.edu.arResumenEn la u´ltima de´cada formalizar modelos pa-ra que agentes deliberativos puedan razonar enun sistema multi-agente se ha convertido enun importante a´rea en AI. Muchos enfoques sehan propuesto, uno de estos es el de Serviciode Razonamiento [15]; esta l´ınea de investiga-cio´n ba´sicamente se focalizara´ en dicho servi-cio. Actualmente este servicio cuenta con unconjunto de operadores que modifican tempo-ralmente la informacio´n almacenada en el ser-vidor y un mecanismo de inferencia que es elque resuelve una consulta dada. No obstante,una instanciacio´n de este servicio es el Servi-cio de Razonamiento basado en argumentacio´nrebatible. En particular, en este servicio elmecanismo de inferencia esta´ configurado pa-ra que utilice siempre los mismos criterios depreferencia al momento de resolver consultascliente. El objetivo general de esta l´ınea deinvestigacio´n es intentar modelar un Serviciode Razonamiento con preferencias donde lasmismas puedan manipularse de forma dina´mi-ca. Como resultado se buscara´ definir algunosoperadores para lograr tales objetivos.Palabras clave: Sistema Multi-agente, Agen-te Inteligente Deliberativo, Servicio de Razo-namiento, Preferencias.ContextoEsta l´ınea de investigacio´n se llevara´ a cabodentro del a´mbito de colaboracio´n entre elLaboratorio de Investigacio´n y Desarrollo(LIDIA) del Dep. de Ciencias e Ingenier´ıa dela Computacio´n, Universidad Nacional delSur; y el Laboratorio de Investigacio´n yDesarrollo en Inteligencia Ar-tificial Concordia (LIDIAConcordia) de la Facultad de Ciencias dela Administracio´n, Universidad Nacional deEntre R´ıos. Esta´ asociada a los siguientesproyectos de investigacio´n:Desarrollo de Sistemas de Argumentacio´nMasiva sobre Base de Datos Federadas.PID-UNER 7041.Representacio´n de conocimiento yRazonamiento Argumentativo:Herramientas Inteligentes para la Weby las Bases de Datos Federadas. PGI24/N030, financiados por la UniversidadNacional del Sur.____________________________________                                        PAGINA - 895 -Adema´s, este trabajo se realiza en el mar-co del desarrollo de una tesis doctoral paraoptar por el t´ıtulo de Doctor en Ciencias dela Computacio´n del Departamento de Cienciasde la Computacio´n de la Universidad Nacionaldel Sur.Introduccio´nUna caracter´ıstica esencial de los Siste-mas Multi-Agente (SMAs) es la interaccio´nentre agentes. Los agentes pertenecientes a unSMA interactu´an con el objetivo de llevar acabo tareas, ya sea individuales o colectivas.Los agentes deliberativos generalmente razo-nan utilizando dos tipos de conocimiento: unopu´blico que es el que comparten con otrosagentes y otro privado que surge en parte desu percepcio´n del mundo.En [15] se propone un modelocliente-servidor que permite a los agentescompartir conocimiento con otros agentes yrepresentar el conocimiento privado de cadauno. En este modelo se define el concepto deServicio de Razonamiento. Este servicio per-mite representar informacio´n o conocimientopu´blico y responder consultas de clientes uti-lizando dicho conocimiento pu´blico junto coninformacio´n privada provista por el cliente.Ba´sicamente un Servicio de Razonamientoesta´ constituido por:1. el conocimiento pu´blico que sera´ utilizadocomo base para la resolucio´n de las con-sultas de los clientes;2. un mecanismo de inferencia que utili-zara´ ese conocimiento para computar lasrespuestas a consultas de los clientes; y3. un conjunto de operadores de tratamientode contexto mediante los cuales se podra´,por ejemplo, agregar en forma temporalinformacio´n para crear el contexto en elcual se procesara´ la consulta del cliente.Aquellos contextos en donde la informacio´nque se maneja es incompleta o potencialmentecontradictoria brindan un escenario ideal pa-ra sistemas argumentativos[10, 1, 3, 4] capa-ces de representar el conocimiento y definir elrazonamiento de agentes inteligentes. El meca-nismo de inferencia sobre el cual esta´n basado,permite decidir entre conclusiones contradic-torias y adaptarse fa´cilmente a entornos cam-biantes.En argumentacio´n dos argumentos pue-den estar en conflicto. Para determinar queargumento prevalece en una situacio´n deconflicto se utilizan criterios de preferencia.El argumento que prevalece se dice que es underrotador del otro argumento en conflicto.En la literatura existen numerosos criterios depreferencia [8, 2, 12] para compararargumentos. En particular, en los Serviciosde Razonamiento basado en argumentacio´nrebatible, los criterios de preferencia se en-contrar´ıan embebido en el Mecanismo deInferencia.El modelo actual de Servicio deRazonamiento, puede ser utilizado enaplicaciones particulares en dominios deaplicacio´n concretos con diferentes len-guajes de representacio´n de conocimiento.Concretamente en [9], se propone un servidorbasado en programacio´n en lo´gica rebatible.Es importante mencionar que estos serviciosesta´n estrechamente relacionados con sistemasrecomendadores [6, 7, 14, 11, 16]; esto sedebe a que los sistemas recomendadoresusualmente operan creando un modelo de laspreferencias de los usuarios con el objetivo depoder anticiparse a las necesidades y deseosdel usuario. Un Servicio de Razonamientopuede ser implementado como un servidor derecomendacio´n.En base a lo expuesto arriba, un paso im-portante para avanzar es el de formalizar unmodelo de Servicio de Razonamiento basadoen argumentacio´n rebatible [5, 13] en donde____________________________________                                        PAGINA - 896 -se puedan manejar diversas preferencias porparte del servidor y el tratamiento que pue-dan recibir sea dina´mico. En la actualidad elServicio de Razonamiento no cuenta con me-canismos para manejar preferencias. El uso depreferencias y operadores concretos aplicados aestas es un avance fundamental en estos tiposde servicios.A continuacio´n, se explica co´mo esta l´ınea deinvestigacio´n integra la nocio´n de preferencia aun Servicio de Razonamiento. Se repasara´n losresultados obtenidos y el trabajo en progreso.L´ıneas de investigacio´n ydesarrolloLa l´ınea principal de investigacio´n de esteart´ıculo toma como base el concepto de Servi-cio de Razonamiento y busca avanzar sobre untipo de servicio en particular; Servicio de Ra-zonamiento basado en argumentacio´n rebati-ble. Un primer avance va ser intentar extenderun Servicio de Razonamiento para que puedasoportar varios criterios de preferencia sobrela informacio´n a computar. Adema´s, se esperapoder construir consultas especificas dirigidasa estos servicios en concreto.Por lo tanto, nuestra l´ınea de investiga-cio´n esta´ motivada por tres ejes: el primerose basa en adaptar los servicios mencionadosen la introduccio´n para que los criterios depreferencias sean un modulo independiente delMecanismo de Inferencia; el segundo en defi-nir consultas de clientes dirigidas a estos servi-cios en particular; y el tercero en definir nue-vos operadores que permitan la manipulacio´nde dichas preferencias.Servicio de razonamiento conpreferenciasUn Servicio de Razonamientoresponde una consulta recibida de un clien-te. Para responder consultas, estos tienenalmacenado conocimiento publico el cual esutilizado junto al conocimiento privado delagente para crear un contexto adecuado a laconsulta. Un Servicio de Razonamiento basadoen argumentacio´n rebatible podr´ıa contar decuatro componentes: el conocimiento pu´blico,un mecanismo de inferencia, un conjunto deoperadores de tratamiento de contexto y unconjunto de criterios de preferencia.Figura 1: Servicio de razonamiento basado enargumentacio´n rebatible.Los Servicios de Razonamiento respondena un modelo cliente-servidor por consiguien-te buscan resolver determinadas consultas declientes. En nuestra l´ınea de investigacio´n lasconsultas siguen el formato de las consultascontextuales definidas en [15, 16], las cuales sedetallara´n en la siguiente seccio´n.Consultas extendidasLa Consulta Contextual, permite a los clien-tes incluir en sus consultas conocimiento priva-do y especificar que´ tratamiento debe darse adicho conocimiento, al momento de integrarsecon el conocimiento pu´blico almacenado en elServicio de Razonamiento. Esta informacio´n eslo que se denomina contexto de la consulta y,____________________________________                                        PAGINA - 897 -en general, representa conocimiento propio delos clientes.Tener el conjunto de criterios de preferen-cias separadas del mecanismo de inferenciabrinda muchas ventajas en un modelo de ra-zonamiento cliente-servidor. A continuacio´nmencionaremos algunas de las l´ıneas de inves-tigacio´n a seguir en trabajos futuros.En primer lugar como esta´n definidas actual-mente las consultas de los clientes, no permi-ten que la consulta contenga los criterios depreferencias que el cliente desea que el servi-dor utilice para computar su consulta. De estamanera, intuitivamente lo que se busca es con-figurar el servidor para que razone utilizandolas preferencias del cliente.Otra ventaja de poder incluir sus preferen-cias en las consultas es poder indicarle al ser-vidor, de todas sus preferencias cuales utilizaral momento resolver la consulta. En definitiva,lo que se le intenta brindar al cliente es mayorcapacidad de interaccio´n con el servidor. Parallevar a cabo esta interaccio´n es imprescindibledefinir operadores espec´ıficos para manipularpreferencias.Operadores para manipular preferen-ciasLos operadores propuestos en [15], son utili-zados para modificar temporalmente el conoci-miento almacenado e indicar que tratamientodarle al conocimiento privado del cliente. Alagregar las preferencias como un componentema´s al Servicio de Razonamiento lo que propo-nemos es incluir operadores que puedan mani-pular dichas preferencias. A modo de ejemploalgunos de los operadores que proponemos sedetallan a continuacio´n:⊗ Operador para reemplazar preferenciasdel servidor. Operador para dar prioridad a ciertaspreferencias.⊕ Operador para agregar preferencias alservidor.Podemos definir infinidad de operadores, noobstante, estos dependen de la configuracio´nen particular que el cliente le da al servidor almomento de la consulta.Resultados y ObjetivosEsta l´ınea de investigacio´n tiene como ob-jetivo general formalizar un modelo de Servi-cio de Razonamiento basado en preferencias,de manera tal que dichas preferencias puedanmanipularse de forma dina´mica a trave´s deoperadores espec´ıficos. Para lograr los objeti-vos propuestos se tomara´n como base los resul-tados obtenidos en los art´ıculos [15, 9, 16].Formacio´n de Recursos Huma-nosLos temas de esta l´ınea de investiga-cio´n esta´n estrechamente relacionados con eldesarrollo de la tesis doctoral del 1o autor delpresente art´ıculo.Referencias[1] Alsinet, T., Chesn˜evar, C.I., Godo, L., Si-mari, G.R.: A logic programming frame-work for possibilistic argumentation: For-malization and logical properties. FuzzySets and Systems 159(10), 1208–1228(2008)[2] Antoniou, G., Maher, M.J., Billington, D.:Defeasible logic versus logic programmingwithout negation as failure. J. Log. Pro-gram. 42(1), 47–57 (2000)[3] Capobianco, M., Chesn˜evar, C.I., Sima-ri, G.R.: Argumentation and the dyna-____________________________________                                        PAGINA - 898 -mics of warranted beliefs in changing envi-ronments. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 11(2), 127–151 (2005)[4] Capobianco, M., Simari, G.R.: A propo-sal for making argumentation computatio-nally capable of handling large reposito-ries of uncertain data. In: SUM. pp. 95–110 (2009)[5] Chesn˜evar, C.I., Maguitman, A.G., Loui,R.P.: Logical models of argument. ACMComputing Surveys 32(4), 337–383 (2000)[6] Chesn˜evar, C.I., Maguitman, A.G., Sima-ri, G.R.: Recommender system technolo-gies based on argumentation 1. In: Emer-ging Artificial Intelligence Applications inComputer Engineering, pp. 50–73 (2007)[7] Chesn˜evar, C.I., Maguitman, A.G., Sima-ri, G.R.: Argument-based user supportsystems using defeasible logic program-ming. In: AIAI. pp. 61–69 (2006)[8] Garcia, A., Simari, G.: Defeasible lo-gic programming: An argumentative ap-proach. Theory and Practice of Logic Pro-gramming (TPLP) 4, 95–138 (2004)[9] Garc´ıa, A.J., Rotstein, N.D., Tucat, M.,Simari, G.R.: An argumentative reasoningservice for deliberative agents. In: KSEM.pp. 128–139 (2007)[10] Garc´ıa, A.J., Simari, G.R.: Defeasible lo-gic programming: An argumentative ap-proach. Theory and Practice of Logic Pro-gramming 4(1-2), 95–138 (2004)[11] Konstan, J.A.: Introduction to recommen-der systems: Algorithms and evaluation.ACM Trans. Inf. Syst. 22(1), 1–4 (2004)[12] Loui, R.P.: Defeat among arguments: asystem of defeasible inference. Compu-tational Intelligence 3, 100–106 (1987)[13] Prakken, H., Vreeswijk, G.: Logics for de-feasible argumentation. In: Gabbay, D.,Guenthner, F. (eds.) Handbook of Philo-sophical Logic, vol. 4, pp. 218–319. KluwerAcademic Pub. (2002)[14] Resnick, P., Varian, H.R.: Recommendersystems - introduction to the special sec-tion. Commun. ACM 40(3), 56–58 (1997)[15] Tucat, M.: Grupos de Servicios de Razo-namiento para el Procesamiento de Con-sultas Contextuales en Paralelo. Ph.D.thesis, Universidad Nacional del Sur,Bah´ıa Blanca, Argentina (2000)[16] Tucat, M., Garc´ıa, A.J., Simari, G.R.:Using defeasible logic programming withcontextual queries for developing recom-mender servers. In: AAAI Fall Sympo-sium: The Uses of Computational Argu-ment (2009)____________________________________                                        PAGINA - 899 -

Modelo de servicio de razonamiento con preferencias

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Modelo de Servicio de Razonamiento con Preferencias
Juan Carlos Teze1, Sebastian Gottifredi2,
Alejandro Javier Garc´ıa3 y Guillermo Ricardo Simari4
Laboratorio de Investigacio´n y Desarrollo en Inteligencia Artificial
2,3,4 Departamento de Ciencias e Ingenier´ıa de la Computacio´n, Universidad Nacional del Sur,
Av. Alem 1253, (B8000CPB) Bah´ıa Blanca, Argentina
Laboratorio de Investigacio´n y Desarrollo en Inteligencia Artificial Concordia
1Facultad de Ciencias de la Administracio´n, Universidad Nacional de Entre Rios,
1,2,3 Consejo Nacional de Investigaciones Cient´ıficas y Te´cnicas (CONICET)
e-mail: {jct,sg,ajg,grs}@cs.uns.edu.ar
Resumen
En la u´ltima de´cada formalizar modelos pa-
ra que agentes deliberativos puedan razonar en
un sistema multi-agente se ha convertido en
un importante a´rea en AI. Muchos enfoques se
han propuesto, uno de estos es el de Servicio
de Razonamiento [15]; esta l´ınea de investiga-
cio´n ba´sicamente se focalizara´ en dicho servi-
cio. Actualmente este servicio cuenta con un
conjunto de operadores que modifican tempo-
ralmente la informacio´n almacenada en el ser-
vidor y un mecanismo de inferencia que es el
que resuelve una consulta dada. No obstante,
una instanciacio´n de este servicio es el Servi-
cio de Razonamiento basado en argumentacio´n
rebatible. En particular, en este servicio el
mecanismo de inferencia esta´ configurado pa-
ra que utilice siempre los mismos criterios de
preferencia al momento de resolver consultas
cliente. El objetivo general de esta l´ınea de
investigacio´n es intentar modelar un Servicio
de Razonamiento con preferencias donde las
mismas puedan manipularse de forma dina´mi-
ca. Como resultado se buscara´ definir algunos
operadores para lograr tales objetivos.
Palabras clave: Sistema Multi-agente, Agen-
te Inteligente Deliberativo, Servicio de Razo-
namiento, Preferencias.
Contexto
Esta l´ınea de investigacio´n se llevara´ a cabo
dentro del a´mbito de colaboracio´n entre el
Laboratorio de Investigacio´n y Desarrollo
(LIDIA) del Dep. de Ciencias e Ingenier´ıa de
la Computacio´n, Universidad Nacional del
Sur; y el Laboratorio de Investigacio´n y
Desarrollo en Inteligencia Ar-
tificial Concordia (LIDIA
Concordia) de la Facultad de Ciencias de
la Administracio´n, Universidad Nacional de
Entre R´ıos. Esta´ asociada a los siguientes
proyectos de investigacio´n:
Desarrollo de Sistemas de Argumentacio´n
Masiva sobre Base de Datos Federadas.
PID-UNER 7041.
Representacio´n de conocimiento y
Razonamiento Argumentativo:
Herramientas Inteligentes para la Web
y las Bases de Datos Federadas. PGI
24/N030, financiados por la Universidad
Nacional del Sur.
____________________________________
                                        PAGINA - 895 -
Adema´s, este trabajo se realiza en el mar-
co del desarrollo de una tesis doctoral para
optar por el t´ıtulo de Doctor en Ciencias de
la Computacio´n del Departamento de Ciencias
de la Computacio´n de la Universidad Nacional
del Sur.
Introduccio´n
Una caracter´ıstica esencial de los Siste-
mas Multi-Agente (SMAs) es la interaccio´n
entre agentes. Los agentes pertenecientes a un
SMA interactu´an con el objetivo de llevar a
cabo tareas, ya sea individuales o colectivas.
Los agentes deliberativos generalmente razo-
nan utilizando dos tipos de conocimiento: uno
pu´blico que es el que comparten con otros
agentes y otro privado que surge en parte de
su percepcio´n del mundo.
En [15] se propone un modelo
cliente-servidor que permite a los agentes
compartir conocimiento con otros agentes y
representar el conocimiento privado de cada
uno. En este modelo se define el concepto de
Servicio de Razonamiento. Este servicio per-
mite representar informacio´n o conocimiento
pu´blico y responder consultas de clientes uti-
lizando dicho conocimiento pu´blico junto con
informacio´n privada provista por el cliente.
Ba´sicamente un Servicio de Razonamiento
esta´ constituido por:
1. el conocimiento pu´blico que sera´ utilizado
como base para la resolucio´n de las con-
sultas de los clientes;
2. un mecanismo de inferencia que utili-
zara´ ese conocimiento para computar las
respuestas a consultas de los clientes; y
3. un conjunto de operadores de tratamiento
de contexto mediante los cuales se podra´,
por ejemplo, agregar en forma temporal
informacio´n para crear el contexto en el
cual se procesara´ la consulta del cliente.
Aquellos contextos en donde la informacio´n
que se maneja es incompleta o potencialmente
contradictoria brindan un escenario ideal pa-
ra sistemas argumentativos[10, 1, 3, 4] capa-
ces de representar el conocimiento y definir el
razonamiento de agentes inteligentes. El meca-
nismo de inferencia sobre el cual esta´n basado,
permite decidir entre conclusiones contradic-
torias y adaptarse fa´cilmente a entornos cam-
biantes.
En argumentacio´n dos argumentos pue-
den estar en conflicto. Para determinar que
argumento prevalece en una situacio´n de
conflicto se utilizan criterios de preferencia.
El argumento que prevalece se dice que es un
derrotador del otro argumento en conflicto.
En la literatura existen numerosos criterios de
preferencia [8, 2, 12] para comparar
argumentos. En particular, en los Servicios
de Razonamiento basado en argumentacio´n
rebatible, los criterios de preferencia se en-
contrar´ıan embebido en el Mecanismo de
Inferencia.
El modelo actual de Servicio de
Razonamiento, puede ser utilizado en
aplicaciones particulares en dominios de
aplicacio´n concretos con diferentes len-
guajes de representacio´n de conocimiento.
Concretamente en [9], se propone un servidor
basado en programacio´n en lo´gica rebatible.
Es importante mencionar que estos servicios
esta´n estrechamente relacionados con sistemas
recomendadores [6, 7, 14, 11, 16]; esto se
debe a que los sistemas recomendadores
usualmente operan creando un modelo de las
preferencias de los usuarios con el objetivo de
poder anticiparse a las necesidades y deseos
del usuario. Un Servicio de Razonamiento
puede ser implementado como un servidor de
recomendacio´n.
En base a lo expuesto arriba, un paso im-
portante para avanzar es el de formalizar un
modelo de Servicio de Razonamiento basado
en argumentacio´n rebatible [5, 13] en donde
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                                        PAGINA - 896 -
se puedan manejar diversas preferencias por
parte del servidor y el tratamiento que pue-
dan recibir sea dina´mico. En la actualidad el
Servicio de Razonamiento no cuenta con me-
canismos para manejar preferencias. El uso de
preferencias y operadores concretos aplicados a
estas es un avance fundamental en estos tipos
de servicios.
A continuacio´n, se explica co´mo esta l´ınea de
investigacio´n integra la nocio´n de preferencia a
un Servicio de Razonamiento. Se repasara´n los
resultados obtenidos y el trabajo en progreso.
L´ıneas de investigacio´n y
desarrollo
La l´ınea principal de investigacio´n de este
art´ıculo toma como base el concepto de Servi-
cio de Razonamiento y busca avanzar sobre un
tipo de servicio en particular; Servicio de Ra-
zonamiento basado en argumentacio´n rebati-
ble. Un primer avance va ser intentar extender
un Servicio de Razonamiento para que pueda
soportar varios criterios de preferencia sobre
la informacio´n a computar. Adema´s, se espera
poder construir consultas especificas dirigidas
a estos servicios en concreto.
Por lo tanto, nuestra l´ınea de investiga-
cio´n esta´ motivada por tres ejes: el primero
se basa en adaptar los servicios mencionados
en la introduccio´n para que los criterios de
preferencias sean un modulo independiente del
Mecanismo de Inferencia; el segundo en defi-
nir consultas de clientes dirigidas a estos servi-
cios en particular; y el tercero en definir nue-
vos operadores que permitan la manipulacio´n
de dichas preferencias.
Servicio de razonamiento con
preferencias
Un Servicio de Razonamiento
responde una consulta recibida de un clien-
te. Para responder consultas, estos tienen
almacenado conocimiento publico el cual es
utilizado junto al conocimiento privado del
agente para crear un contexto adecuado a la
consulta. Un Servicio de Razonamiento basado
en argumentacio´n rebatible podr´ıa contar de
cuatro componentes: el conocimiento pu´blico,
un mecanismo de inferencia, un conjunto de
operadores de tratamiento de contexto y un
conjunto de criterios de preferencia.
Figura 1: Servicio de razonamiento basado en
argumentacio´n rebatible.
Los Servicios de Razonamiento responden
a un modelo cliente-servidor por consiguien-
te buscan resolver determinadas consultas de
clientes. En nuestra l´ınea de investigacio´n las
consultas siguen el formato de las consultas
contextuales definidas en [15, 16], las cuales se
detallara´n en la siguiente seccio´n.
Consultas extendidas
La Consulta Contextual, permite a los clien-
tes incluir en sus consultas conocimiento priva-
do y especificar que´ tratamiento debe darse a
dicho conocimiento, al momento de integrarse
con el conocimiento pu´blico almacenado en el
Servicio de Razonamiento. Esta informacio´n es
lo que se denomina contexto de la consulta y,
____________________________________
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en general, representa conocimiento propio de
los clientes.
Tener el conjunto de criterios de preferen-
cias separadas del mecanismo de inferencia
brinda muchas ventajas en un modelo de ra-
zonamiento cliente-servidor. A continuacio´n
mencionaremos algunas de las l´ıneas de inves-
tigacio´n a seguir en trabajos futuros.
En primer lugar como esta´n definidas actual-
mente las consultas de los clientes, no permi-
ten que la consulta contenga los criterios de
preferencias que el cliente desea que el servi-
dor utilice para computar su consulta. De esta
manera, intuitivamente lo que se busca es con-
figurar el servidor para que razone utilizando
las preferencias del cliente.
Otra ventaja de poder incluir sus preferen-
cias en las consultas es poder indicarle al ser-
vidor, de todas sus preferencias cuales utilizar
al momento resolver la consulta. En definitiva,
lo que se le intenta brindar al cliente es mayor
capacidad de interaccio´n con el servidor. Para
llevar a cabo esta interaccio´n es imprescindible
definir operadores espec´ıficos para manipular
preferencias.
Operadores para manipular preferen-
cias
Los operadores propuestos en [15], son utili-
zados para modificar temporalmente el conoci-
miento almacenado e indicar que tratamiento
darle al conocimiento privado del cliente. Al
agregar las preferencias como un componente
ma´s al Servicio de Razonamiento lo que propo-
nemos es incluir operadores que puedan mani-
pular dichas preferencias. A modo de ejemplo
algunos de los operadores que proponemos se
detallan a continuacio´n:
⊗ Operador para reemplazar preferencias
del servidor.
 Operador para dar prioridad a ciertas
preferencias.
⊕ Operador para agregar preferencias al
servidor.
Podemos definir infinidad de operadores, no
obstante, estos dependen de la configuracio´n
en particular que el cliente le da al servidor al
momento de la consulta.
Resultados y Objetivos
Esta l´ınea de investigacio´n tiene como ob-
jetivo general formalizar un modelo de Servi-
cio de Razonamiento basado en preferencias,
de manera tal que dichas preferencias puedan
manipularse de forma dina´mica a trave´s de
operadores espec´ıficos. Para lograr los objeti-
vos propuestos se tomara´n como base los resul-
tados obtenidos en los art´ıculos [15, 9, 16].
Formacio´n de Recursos Huma-
nos
Los temas de esta l´ınea de investiga-
cio´n esta´n estrechamente relacionados con el
desarrollo de la tesis doctoral del 1o autor del
presente art´ıculo.
Referencias
[1] Alsinet, T., Chesn˜evar, C.I., Godo, L., Si-
mari, G.R.: A logic programming frame-
work for possibilistic argumentation: For-
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ri, G.R.: Argumentation and the dyna-
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                                        PAGINA - 898 -
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Agent Systems 11(2), 127–151 (2005)
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proach. Theory and Practice of Logic Pro-
gramming (TPLP) 4, 95–138 (2004)
[9] Garc´ıa, A.J., Rotstein, N.D., Tucat, M.,
Simari, G.R.: An argumentative reasoning
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Modelo de servicio de razonamiento con preferencias

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Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

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