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Maximal specific arguments in defeasible argumentation
v. 39 n. 2 (2016), Artigos
v. 39 n. 2 (2016)

Maximal specific arguments in defeasible argumentation

Artigos
Publicado 2016-10-27
Cláudio Andrés Alessio
Universidade Estadual de Campinas
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Palavras-chave

Default reasoning. Specificity. Reinstatement. Defeat

Como Citar

ALESSIO, Cláudio Andrés. Maximal specific arguments in defeasible argumentation. Manuscrito: Revista Internacional de Filosofia, Campinas, SP, v. 39, n. 2, p. 32–54, 2016. Disponível em: https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/manuscrito/article/view/8647286. Acesso em: 20 abr. 2024.
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Resumo

DeLP (Defeasible Logic Programming) es un sistema de argumentación rebatible que captura razonamientos de sentido común. Algunos ejemplos propuestos en la literatura muestran que el sistema obtiene resultados contraintuitivos. Una posible causa de tales resultados es propuesta y se sugiere una manera de neutralizarla. Esto se hace mediante una preselección de los argumentos en base a un criterio denominado máxima especificidad. El criterio consiste básicamente en lo siguiente, un argumento será considerado como máximamente específicos solo si, para cualquier argumento basado en evidencia más específica que no explique la misma conclusión, este no explica lo contrario ni algo más general.
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Referências

ALESSIO, C.A. Restablecimiento y especificidad en sistemas argumentativos. Disertación doctoral, Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca: Argentina, 2015.

ALESSIO, C.A. Un sistema argumentativo para razonamiento default: discusión y propuesta. En II Encuentro de Jóvenes Investigadores: consolidando espacios del quehacer científico en San Juan, 2013.

ALESSIO, C.A. Una propuesta para modelar razonamiento default en sistemas argumentativos. En Milone, R. A. y Torres, J.M. (Eds.) (2012), pp. 19-26.

ALESSIO, C.A. Aceptabilidad extendida para marcos argumentativos abstractos. Epistemología e Historia de la Ciencia, vol. 17, 2012.

ALESSIO, C.A. Extensiones no justificadas en Lógica Default. En Epistemología e historia de la ciencia, vol. 15, pp. 13-19, 2010.

ALESSIO, C.A. Razonamiento rebatible: origen, historia, estrategias. Revista Cuadernos de la Universidad, 42, pp. 15-35, 2009.

ANTONIOU, G. Defeasible reasoning: A discussion of some intuitions. International journal of intelligent systems 21, 6, pp. 545-558, 2006

BARONI, P., & GIACOMIN, M. Semantics of abstract argument systems. In Rahwan, I. & Simari, G. R. (Eds.) (2009), pp. 25-44.

BENFERHAT, S. Computing Specificity in Default Reasoning. En Gabbay, D.; P. Smets (Eds) (2000), pp. 147-177.

BODANZA, G. A. Dudas razonables sobre restablecimiento. Epistemología e historia de la ciencia, vol., 17, pp. 94-101, 2011.

BODANZA, G. A. & ALESSIO, C. A. Sobre la aceptabilidad de argumentos en un marco argumentativo con especificidad. Actas de la II Conferencia Internacional de Argumentación y Pensamiento Crítico, pp. 74-81, 2010.

BODANZA, G. A. & ALESSIO, C. A. Reinstatement and the Requirement of Maximal Specificity in Argument Systems. Logic, Language, Information, and Computation, vol. 8652, pp. 81-93, 2014.

BODANZA, G. A. & ALESSIO, C. A. Rethinking Specificity in Defeasible Reasoning and Its Effect in Argument Reinstamentent, manuscript, 2016.

BONDARENKO, A., DUNG, P. M., KOWALSKI, R. A., & TONI, F. An abstract, argumentation-theoretic approach to default reasoning. Artificial intelligence, 93(1), pp. 63-101, 1997.

CAMINADA, M. For the Sake of the Argument; explorations into argument-based reasoning. PhD thesis Vrije Universiteit Amsterdam, 2004.

CHESÑEVAR, C. I, SIMARI, G.R., GARCÍA, A.J. The Role of Dialectics in Defeasible Reasoning”. In Proc. of the XIV Conferencia Internacional de La Sociedad Chilena de Ciencia de la Computación, pp. 335-344, 1994.

CHESÑEVAR, C. I, MAGUITMAN, A. G., & LOUI, R. P. Logical models of argument. ACM Computing Surveys, 32(4), pp. 337-383, 2000.

DIMOPOULOS, Y.; MORAITIS, P.; AMGOUD L. Extending Argumentation to Make Good Decisions. In Proc. of ADT' 2009, pp. 225-236, 2009.

DUNG, P.M. On the acceptability of arguments and its fundamental role in nonmonotonic reasoning, logic programming and n person games. Artificial intelligence, 77(2), pp. 321-357, 1995.

DUNG, P.M. & SON, T. C. Default reasoning with specificity. Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 1861, pp. 792-806, 2000.

GABBAY, D. & GUENTHNER, F. (eds.) Handbook of Philosophical Logic, vol. 4, Netherlands: Springer Netherlands, 2002.

GABBAY, D., HOBBER, C., ROBINSON, J. (eds.) Handbook of Logic in Artificial Intelligence and Logic Programming. Nonmonotonic Reasoning and Uncertain Reasoning, vol. 3. Oxford: Oxford University Press, 1994.

GABBAY, D.; P. Smets (Eds), Handbook of Defeasible Reasoning and Uncertainty Management Systems. Algorithms for Uncertainty and Defeasible Reasoning, vol. 5, Netherlands: Kluwer Academic Publisher, 2000.

GARCÍA, A.J. La Programación en Lógica Rebatible: su definición teórica y computacional. Tesis de Maestría en Ciencias de la Computación: Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca, Argentina, 1997.

GARCÍA, A.J. Programación en Lógica Rebatible: lenguaje, semántica operacional y paralelismo. Tesis de Doctor en Ciencias de la Computación: Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca, Argentina, 2000.

GARCÍA, A.J. & Simari, G. R. Defeasible logic programming: An argumentative approach. Journal of Theory and Practice of Logic Programming, 4 (1-2), pp. 95-138, 2004.

HEMPEL, C.G. La explicación científica. Estudios sobre la filosofía de la ciencia. Barcelona: Paidos, 1995.

HORTY, J. F. Some Direct Theories of Nonmonotonic Inheritance. In: Gabbay, D., Hobber, C., Robinson, J. (eds.) (1994), pp. 111–187.

HORTY, J. F. Argument construction and reinstatement in logics for defeasible reasoning. Artificial Intelligence and Law, 9(1), pp. 1-28, 2001.

HORTY, J. F. Reasons as Defaults. Oxford University Press, 2012.

HORTY, J. F.; Thomason, R.H., & Touretzky, D.S. A skeptical theory of inheritance in nonmonotonic semantics networks. Artificial intelligence, 42(2), pp. 311-348, 1990.

KOWALSKI, R. & TONI, F. Abstract argumentation. Artificial intelligence and law, 4(3-4), pp. 275-296, 1996.

LOUI R. & STIEFVATER K, Corrigenda to Poole's rules and a lemma of Simari-Loui, Department of Computer Science, Washington University, 1992.

LOUI R. Defeat among arguments: a system of defeasible inference. Computational intelligence, 3(1), pp. 100-106, 1987.

MILONE, R. A. y TORRES, J.M. Ciencia y Metafísica: Selección de Trabajos, Mendoza: FFL-UNCuyo. 2012.

POOLE, D. On the Comparison of Theories: Preferring the Most Specific Explanation. En Proceedings of the 9th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 144-147, 1985.

POLLOCK, J. L. Defeasible Reasoning. Cognitive Science, 11, pp. 481-418, 1987.

POLLOCK, J. L. Cognitive carpentry: A blueprint for how to build a person. Massachusetts: MIT Press, 1995.

PRAKKEN, H. Intuitions and the Modelling of Defeasible Reasoning: Some Case Studies. In Proc. of 9th International Workshop on Non-Monotonic Reasoning, pp. 91-102, 2002.

PRAKKEN, H. & SARTOR, G. A system for defeasible argumentation, with defeasible priorities. In Proc. of Int. Conf. on Formal and Applied Practical Reasoning, pp. 510-524, 1996.

PRAKKEN, H. & VREESWIJK, G.A.W. Logics for defeasible argumentation. En Gabbay, D. & Guenthner, F. (eds.) (2002), pp. 219-318.

RAHWAN, I. & SIMARI, G. R. (Eds.) Argumentation in artificial intelligence, Dordrecht-New York: Springer, 2009.

REITER, R. A Logic for Default Reasoning. Artificial Intelligence, 13, pp. 81-132, 1980.

REITER, R.; Criscuolo, G. On Interacting of Default. Proc. Int. Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 270-276, 1981.

SIMARI, G.R. & LOUI, R.P. A Mathematical Treatment of Defeasible Reasoning and Its Implementation. Artificial intelligence, 53(2), pp. 125-157, 1992.

TOURETZKY, D.S., THOMASON, R.H., & HORTY, J.F. A skeptic’s menagerie: Conflictors, Preemptors, Reinstaters, and Zombies in Nonmonotonic Inheritance. In Proc. of the 12th Int. Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 478-485, 1991.

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