stringtranslate.com

Логика аргументации

Логика аргументации (ЛА) — это формализованное описание способов, которыми люди рассуждают и спорят о предложениях . Она используется, например, в компьютерных системах искусственного интеллекта в области медицинской диагностики и прогнозирования , а также исследовательской химии .

Происхождение термина

Краузе и др. [1], по-видимому, были первыми авторами, использовавшими термин «логика аргументации» в статье о своей модели использования аргументации для качественного рассуждения в условиях неопределенности, хотя этот подход использовался ранее в прототипных компьютерных приложениях для поддержки медицинской диагностики. [2] [3] Их идеи были развиты далее, [4] [5] и использовались в приложениях для прогнозирования химической токсичности и метаболизма ксенобиотиков , например. [6] [7]

Реализации

В LA аргументы за и аргументы против предложения различны; аргумент за предложение ничего не добавляет к аргументу против него, и наоборот. Среди прочего, это означает, что LA может поддерживать противоречие — доказательство того, что аргумент истинен и что он ложен. Аргументы в поддержку аргумента за и аргументы в поддержку аргумента против объединяются отдельно, что приводит к единой оценке уверенности в аргументе за и единой оценке уверенности в аргументе против. Затем эти два аргумента разрешаются, чтобы предоставить 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 чем одного согласованного аргумента не увеличивает автоматически уверенность, поскольку нельзя предположить, что аргументы независимы при рассуждениях в условиях неопределенности . Если есть доказательства того, что аргументы независимы, и есть основания для повышения уверенности при их согласовании, это иногда выражается в дополнительных правилах формы «Если A и B, то ...».

Процесс агрегации и разрешения можно представить следующим образом:

T = Решение[Макс{За(Ca,x, Cb,y, ...)}, Макс{Против(Ca,x, Cb,y, ...)}]

где T — общая оценка уверенности в предложении; Resolve[] — функция, которая возвращает единственное значение уверенности, которое является разрешением любой пары значений; For и Against — наборы аргументов, поддерживающих и опровергающих предложение соответственно; Ca,x, Cb,y, ..., — значения уверенности для этих аргументов; Max{...} — функция, которая возвращает самый сильный элемент набора, на котором она работает (For или Against).

Аргументы могут приписывать уверенность предложениям, которые сами влияют на уверенность в других аргументах, и одно правило может быть подорвано другим. Компьютерная реализация может распознавать эти взаимосвязи для автоматического построения деревьев рассуждений.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Пол Дж. Краузе, Саймон Амблер, Мортен Элванг-Йоранссон и Джон Фокс, Логика аргументации для рассуждений в условиях неопределенности, Computational Intelligence, 1995, 11(1), 113-131.
  2. ^ Мортен Элванг-Йоранссон, Пол Дж. Краузе и Джон Фокс, Диалектическое рассуждение с несогласованной информацией. в Неопределенность в искусственном интеллекте: Труды Девятой конференции, ред. Д. Хеккерман и А. Мамдани, Morgan Kaufmann, Сан-Франциско, 1993, стр. 114-121.
  3. ^ Джон Фокс, Дэвид В. Гласспул и Джонатан Бери, Количественные и качественные подходы к рассуждениям в условиях неопределенности при принятии медицинских решений, в 8-й конференции по искусственному интеллекту в медицине в Европе, AIME 2001 Кашкайш, Португалия, июль 2001 г., Труды, ред. С. Куальини, П. Барахоне и С. Андреассен, Springer, Берлин, 2001 г., стр. 272-282.
  4. ^ Филип Н. Джадсон и Джонатан Д. Весси, Комплексный подход к аргументации, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2003, 43, 1356-1363.
  5. ^ Лейла Амгуд и Анри Прад, К логике аргументации, Lecture Notes in Comput. Sci., 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 компьютерной науки, 2003, 43, 1364-1370.
  7. ^ Уильям Г. Баттон, Филип Н. Джадсон, Энтони Лонг и Джонатан Д. Весси. Использование абсолютных и относительных рассуждений в прогнозировании потенциального метаболизма ксенобиотиков, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2003, 43, 1371-1377.