La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones

Autores
Bodanza, Gustavo Adrián
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El modelo de marcos argumentativos abstractos es actualmente la herramienta más utilizada para caracterizar la justificación de argumentos derrotables en Inteligencia Artificial. Las justificaciones se determinan en base a los ataques entre argumentos y se formalizan a través de semánticas de extensiones. Aquí sostenemos que, o bien algunos marcos argumentativos carecen de sentido bajo ciertas concepciones de ataque específicas, o bien las semánticas más usadas en la literatura, basadas en el concepto de defensa conocido como admisibilidad, no resultan adecuadas para justificar, en particular, argumentos para la toma de decisiones.
Fil: Bodanza, Gustavo Adrián. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Humanidades; Argentina.
Fuente
Theoria. Universidad del País Vasco
Materia
Argumentación abstracta
Inteligencia artificial
Relaciones de ataque
Toma de decisiones
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
Institución
Universidad Nacional del Sur
OAI Identificador
oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/3913
Acceder
id RID-UNS_59471e6b8e194d13bef9a1cb36704398
oai_identifier_str oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/3913
network_acronym_str RID-UNS
repository_id_str
network_name_str Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
spelling La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisionesBodanza, Gustavo AdriánArgumentación abstractaInteligencia artificialRelaciones de ataqueToma de decisionesEl modelo de marcos argumentativos abstractos es actualmente la herramienta más utilizada para caracterizar la justificación de argumentos derrotables en Inteligencia Artificial. Las justificaciones se determinan en base a los ataques entre argumentos y se formalizan a través de semánticas de extensiones. Aquí sostenemos que, o bien algunos marcos argumentativos carecen de sentido bajo ciertas concepciones de ataque específicas, o bien las semánticas más usadas en la literatura, basadas en el concepto de defensa conocido como admisibilidad, no resultan adecuadas para justificar, en particular, argumentos para la toma de decisiones.Fil: Bodanza, Gustavo Adrián. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Humanidades; Argentina.Universidad del País Vasco2015info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/3913Theoria. Universidad del País Vascoreponame:Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)instname:Universidad Nacional del Surspainfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-09-29T13:41:48Zoai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/3913instacron:UNSInstitucionalhttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositoriodigital.uns.edu.ar/oaimesnaola@uns.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:2025-09-29 13:41:49.105Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) - Universidad Nacional del Surfalse
dc.title.none.fl_str_mv La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones
title La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones
spellingShingle La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones
Bodanza, Gustavo Adrián
Argumentación abstracta
Inteligencia artificial
Relaciones de ataque
Toma de decisiones
title_short La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones
title_full La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones
title_fullStr La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones
title_full_unstemmed La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones
title_sort La argumentación abstracta en Inteligencia Artificial: problemas de interpretación y adecuación de las semánticas para la toma de decisiones
dc.creator.none.fl_str_mv Bodanza, Gustavo Adrián
author Bodanza, Gustavo Adrián
author_facet Bodanza, Gustavo Adrián
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Argumentación abstracta
Inteligencia artificial
Relaciones de ataque
Toma de decisiones
topic Argumentación abstracta
Inteligencia artificial
Relaciones de ataque
Toma de decisiones
dc.description.none.fl_txt_mv El modelo de marcos argumentativos abstractos es actualmente la herramienta más utilizada para caracterizar la justificación de argumentos derrotables en Inteligencia Artificial. Las justificaciones se determinan en base a los ataques entre argumentos y se formalizan a través de semánticas de extensiones. Aquí sostenemos que, o bien algunos marcos argumentativos carecen de sentido bajo ciertas concepciones de ataque específicas, o bien las semánticas más usadas en la literatura, basadas en el concepto de defensa conocido como admisibilidad, no resultan adecuadas para justificar, en particular, argumentos para la toma de decisiones.
Fil: Bodanza, Gustavo Adrián. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Humanidades; Argentina.
description El modelo de marcos argumentativos abstractos es actualmente la herramienta más utilizada para caracterizar la justificación de argumentos derrotables en Inteligencia Artificial. Las justificaciones se determinan en base a los ataques entre argumentos y se formalizan a través de semánticas de extensiones. Aquí sostenemos que, o bien algunos marcos argumentativos carecen de sentido bajo ciertas concepciones de ataque específicas, o bien las semánticas más usadas en la literatura, basadas en el concepto de defensa conocido como admisibilidad, no resultan adecuadas para justificar, en particular, argumentos para la toma de decisiones.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/3913
url http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/3913
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad del País Vasco
publisher.none.fl_str_mv Universidad del País Vasco
dc.source.none.fl_str_mv Theoria. Universidad del País Vasco
reponame:Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
instname:Universidad Nacional del Sur
reponame_str Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
collection Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS)
instname_str Universidad Nacional del Sur
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Sur (RID-UNS) - Universidad Nacional del Sur
repository.mail.fl_str_mv mesnaola@uns.edu.ar
_version_ 1844619071680675840
score 12.559606

Publicaciones similares