Inferencia ampliativa y razonamiento no monotónico

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 a...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Delrieux, Claudio
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 1999
Materias:
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Inferencia Ampliativa
Razonamiento no Monotónico
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22252
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description 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.).
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