Inferencia ampliativa y razonamiento no monotónico

Autores
Delrieux, Claudio
Año de publicación
1999
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La necesidad de contar con modelos de razonamiento no monotónico en los sistemas inteligentes fue rápidamente reconocida en la comunidad del KR&R [1], especialmente para poder manejar los problemas originados al aplicar deducción en teorías incompletas. Entendemos aquí por no monotónico a todo aquel sistema de razonamiento que carezca de la propiedad de aditividad o monotonía. Cualquier sistema de razonamiento que utilice reglas ampliativas de inferencia tiene necesariamente la propiedad de ser no monotónico. Es decir, esta propiedad no surge solamente por el uso de reglas o condicionales derrotables, sino también por el uso de otras reglas o patrones de inferencia (por ejemplo, inducción, abducción, analogía, probabilidades, etc.).
Eje: Aspectos teóricos de la inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Inferencia Ampliativa
Razonamiento no Monotónico
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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