¿A qué principios responden los modelos de argumentación en Inteligencia Artificial?

BODANZA, GUSTAVO ADRIÁN

Ciencia y Metafísica. Selección de trabajos

Facultad de Filosofía y Letras Universidad Nacional de Cuyo

Lugar: Mendoza; Año: 2012; p. 39 - 44

Los sistemas de argumentación rebatible, al igual que el resto de los sistemas de razonamiento no monótono de la Inteligencia Artificial, se han construido intentando capturar las intuiciones despertadas por un puñado de ?ejemplos de prueba? (benchmark problems). Esto ha planteado dudas acerca de los fundamentos de los argumentos que los sistemas validan. Como solución algunos autores han propuesto ciertos principios para evaluar los sistemas. Pero a su vez esos principios no siempre reflejan el sentido común de la gente real, como otros autores han observado experimentalmente. Ahora bien, si ejemplos de prueba, principios y experimentos con gente real abren cuestionamientos unos sobre otros, ni siquiera es claro dónde buscar los fundamentos. Como síntesis, entendemos que la metodología marca distintas posibilidades heurísticas que parecen insatisfactorias, pero a su vez no vislumbramos un modo de proceder claramente más adecuado.