La relevancia de la lógica relevante en el razonamiento no monotónico

Autores
Delrieux, Claudio
Año de publicación
2001
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La lógica clásica es un sistema formal muy bien establecido cuyo objetivo podría describirse como el de razonar con conocimiento verdadero e inmutable. En la lógica clásica las inferencias son de-ductivas, lo cual tiene la propiedad de validez, es decir, preserva la verdad de los antecedentes, resultando imposible deducir una conclusión falsa a partir de antecedentes verdaderos. Si bien sus características sintácticas y semánticas son inmejorables en dicha situación, desde un punto de vista pragmático resulta difícil adecuar la lógica clásica a situaciones mundanas, fundamentalmente por lo problemático del concepto de verdad y su difícil aplicabilidad. Una de las razones de esto es que en una lógica debería estar también expresada la conexión necesaria entre la conclusión de una inferencia y sus premisas, es decir, la relevancia de las premisas para la conclusión [2]. Es poco intuitivo en la lógica clásica que de una premisa falsa se pueda concluir cualquier sentencia arbitraria, así como que una conclusión verdadera pueda ser inferida a partir de cualquier premisa arbitraria. Éstas, entre otras, son las denominadas paradojas de la implicación. En este trabajo proponemos que la lógica relevante presupone una mejor base el razonamiento en general y para la implementación computacional de sistemas basados en conocimiento. Se muestra una presentación de una lógica relevante en un sistema de deducción natural, la cual es computacionalmente implementable, y se discuten sus aplicaciones en el razonamiento revisable.
Eje: Inteligencia Artificial Distribuida, Aspectos Teóricos de la Inteligencia Artificial y Teoría de la Computación
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Lógica Relevante
Theory of Computation
Razonamiento no Monotónico
Distributed Systems
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
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
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