Razonamiento abductivo en teorías no monotónicas

Autores
Delrieux, Claudio
Año de publicación
2003
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El razonamiento abductivo es aquel tendiente a encontrar explicaciones para observaciones sorprendentes o anómalas en algún sentido. Como tal, es utilizado y posee diversas aplicaciones, particularmente en la inteligencia artificial (sistemas de diagnóstico, resolución de problemas, planificación de tareas, aprendizaje, depuración algorítmica de programas, interpretación del lenguaje natural, y muchos otros). Sin embargo, hasta ahora ha recibido escasa atención la incorporación de patrones abductivos de inferencia en teorías no monotónicas. El objetivo de este trabajo consiste en investigar los modelos de integración del razonamiento no monotónico con la inferencia abductiva. Para ello es necesario generalizar los mecanismos de generación, comparación y aceptación de explicaciones en teorías no monotónicas, y encontrar en cada caso los mecanismos de resolución de conflictos y las estrategias computacionales asociadas.
Eje: Teoría (TEOR)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
inteligencia artificial
Conocimiento
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
representación del conocimiento y razonamiento
razonamiento no monotónico
abducción
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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