Explicaciones en argumentación rebatible
- Autores
- Giulietti, Claudio J.; García, Alejandro Javier
- Año de publicación
- 2012
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En la literatura es usual encontrar acuerdo, en que un sistema experto o de recomendación debe responder con un nivel comparable a los humanos expertos, pero también debe tener la capacidad de explicar, en una forma entendible por el usuario, el proceso de razonamiento que empleó para resolver el problema y generar una recomendación. En general, cuando un usuario es responsable por la toma de decisiones, normalmente tiende a descartar una recomendación que no entiende completamente. Por ejemplo, aunque una recomendación efectuada por el sistema sea técnicamente correcta, la pérdida de confianza en ella puede deberse simplemente a que esté basada en alternativas que el usuario no había previsto. El objetivo principal de esta línea de investigación es intentar avanzar sobre el desarrollo de explicaciones que resulten aceptables para el usuario que recibe una recomendación de un sistema.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
explicaciones
MATHEMATICAL LOGIC AND FORMAL LANGUAGES
Logical Design
argumentación
DeLP - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18388
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Explicaciones en argumentación rebatibleGiulietti, Claudio J.García, Alejandro JavierCiencias InformáticasexplicacionesMATHEMATICAL LOGIC AND FORMAL LANGUAGESLogical DesignargumentaciónDeLPEn la literatura es usual encontrar acuerdo, en que un sistema experto o de recomendación debe responder con un nivel comparable a los humanos expertos, pero también debe tener la capacidad de explicar, en una forma entendible por el usuario, el proceso de razonamiento que empleó para resolver el problema y generar una recomendación. En general, cuando un usuario es responsable por la toma de decisiones, normalmente tiende a descartar una recomendación que no entiende completamente. Por ejemplo, aunque una recomendación efectuada por el sistema sea técnicamente correcta, la pérdida de confianza en ella puede deberse simplemente a que esté basada en alternativas que el usuario no había previsto. El objetivo principal de esta línea de investigación es intentar avanzar sobre el desarrollo de explicaciones que resulten aceptables para el usuario que recibe una recomendación de un sistema.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2012info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf93-97http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18388spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-766-082-5info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:35:03Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18388Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:35:04.008SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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