Логика аргументации - Logic of argumentation

Деталь Древа познания по энциклопедии Дидро и Даламбера, автор Кретьен Фредерик Гийом Рот
Отображение информации
Темы и поля
Подходы между узлами
Смотрите также

В логика аргументации (LA) - это формализованное описание способов, которыми люди причина и спорить о предложения. Используется, например, в компьютере искусственный интеллект системы в области медицинский диагноз и прогноз, и исследования химия.

Происхождение термина

Krause et al.[1] похоже, были первыми авторами, использовавшими термин «логика аргументации» в статье о своей модели использования аргументации для качественное рассуждение в условиях неопределенности, хотя подход использовался ранее в прототипе компьютерные приложения для подтверждения медицинского диагноза.[2][3] Их идеи получили дальнейшее развитие,[4][5] и используется в приложениях для прогнозирования химических токсичность и метаболизм ксенобиотиков, Например.[6][7]

Реализации

В Лос-Анджелесе аргументы за и аргументы против предложения различны; аргумент в пользу предложения ничего не вносит в доводы против него, и наоборот. Помимо прочего, это означает, что Лос-Анджелес может поддерживать противоречие - доказательство того, что аргумент верен и что он ложен. Аргументы в поддержку аргументов в пользу и аргументы в поддержку аргументов против объединяются отдельно, что приводит к единой оценке доверия к делу и к единой оценке доверия к делу против. Затем двое принимают решение обеспечить единую меру уверенности в предложении.

В большинстве реализаций LA агрегированное значение по умолчанию равно самому сильному значению в наборе аргументов за или против предложения. Наличие более одного аргумента в согласии не увеличивает автоматически уверенность, потому что нельзя предположить, что аргументы независимы, когда рассуждают под неуверенность. Если есть свидетельства того, что аргументы независимы и есть основания для большей уверенности, когда они соглашаются, это иногда выражается в дополнительных правилах формы «Если А и Б, то ...».

Процесс агрегирование и разрешающая способность можно представить следующим образом:

T = Разрешить [Макс {For (Ca, x, Cb, y, ...)}, Max {Против (Ca, x, Cb, y, ...)}]

где T - общая оценка доверия к предложению; Resolve [] - это функция, которая возвращает единственное значение достоверности, которое является разрешением любой пары значений; «За» и «Против» - это наборы аргументов, поддерживающих и опровергающих предложение, соответственно; Ca, x, Cb, y, ... - значения достоверности для этих аргументов; Max {...} - это функция, которая возвращает самый сильный член набора, над которым она работает (за или против).

Аргументы могут придавать уверенность предложениям, которые сами по себе влияют на доверие к другим аргументам, и одно правило может быть нарушено другим. Компьютерная реализация может распознавать эти взаимосвязи для автоматического построения деревьев рассуждений.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Пол Дж. Краузе, Саймон Амблер, Мортен Эльванг-Горанссон и Джон Фокс, Логика аргументации для рассуждений в условиях неопределенности, Computational Intelligence, 1995, 11 (1), 113-131.
  2. ^ Мортен Эльванг-Горанссон, Пол Дж. Краузе и Джон Фокс, Диалектическое мышление с противоречивой информацией. в Неопределенности в искусственном интеллекте: материалы девятой конференции, ред. Д. Хекерман и А. Мамдани, Морган Кауфманн, Сан-Франциско, 1993, стр. 114-121.
  3. ^ Джон Фокс, Дэвид В. Гласспул и Джонатан Бери, Количественные и качественные подходы к рассуждению в условиях неопределенности при принятии медицинских решений, на 8-й конференции по искусственному интеллекту в медицине в Европе, AIME 2001 г. Кашкайш, Португалия, июль 2001 г., Proceedings, eds. С. Куаглини, П. Барахон и С. Андреассен, Springer, Berlin, 2001, стр. 272-282.
  4. ^ Филип Н. Джадсон и Джонатан Д. Весси, Комплексный подход к аргументации, J. Chem. Инф. Comput. Sci., 2003, 43, 1356-1363.
  5. ^ Лейла Амгуд и Анри Прад, К логике аргументации, Конспект лекций по вычислительной технике. Наук, 2012, 7520, 558-565.
  6. ^ Филип Н. Джадсон; Кэрол А. Марчант; Джонатан Д. Весси. Использование аргументации для абсолютного рассуждения о потенциальной токсичности химических веществ. Журнал химической информации и компьютерных наук, 2003, 43, 1364-1370.
  7. ^ Уильям Дж. Баттон, Филип Н. Джадсон, Энтони Лонг и Джонатан Д. Весси. Использование абсолютного и относительного рассуждений в прогнозировании потенциального метаболизма ксенобиотиков, J. Chem. Инф. Comput. Наук, 2003, 43, 1371-1377.