Marcos argumentativos interpretativos: formalizando la ambigüedad en el razonamiento computacional

Autores
Habiñak, Carlos A.; Simari, Gerardo I.; Budán, Maximiliano C. D.
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Esta línea de I+D introduce el Interpretative Argumentation Framework (IAF), una extensión de los marcos de argumentación abstractos diseñada para abordar formalmente la multiplicidad de significados que existen en distintos ámbitos. A diferencia de los enfoques tradicionales que consideran los argumentos como entidades atómicas y unívocas, IAF reconoce que un mismo fragmento de conocimiento puede admitir diversas interpretaciones, cada una con consecuencias argumentativas distintas. Se desarrolla una arquitectura formal donde las piezas de conocimiento y sus interpretaciones se modelan como entidades de primer orden, conectadas mediante relaciones de conflicto, que capturan la exclusión mutua, y de fundamentación (entailment), que representan el refuerzo conceptual o la dependencia pragmática. A partir de esta estructura, se definen los conceptos de directriz y posición, permitiendo representar posturas interpretativas globales coherentes y exhaustivas. Asimismo, se extienden las semánticas clásicas desarrolladas por Dung al ámbito interpretativo, trasladando sus principios al dominio de las interpretaciones. En este sentido, se estudia la relación de fundamentación como un elemento central para ordenar la estructura argumentativa, atendiendo tanto a situaciones en las que las interpretaciones se mantienen independientes como a aquellas en las que los conflictos se propagan entre ellas. Los resultados obtenidos indican que el IAF ofrece un fundamento teórico consistente para examinar la racionalidad en contextos marcados por la ambigüedad, al integrar de manera coherente la teoría de la argumentación con una perspectiva epistemológica orientada a la interpretación
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Representación del conocimiento
Argumentación computacional
Interpretaciones
Razonamiento bajo incertidumbre
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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