Programación en lógica inductiva para la corrección de bases de conocimiento lógicas
En el campo de programación en lógicas inductivas (ILP) se han desarrollado sistemas que son capaces de “aprender” conceptos usando una descripción inicial y un mecanismo de inducción que trata de sintetizar dicha descripción en un programa lógico que modele esos conceptos. La tarea de debugging de...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2000
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23401 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En el campo de programación en lógicas inductivas (ILP) se han desarrollado sistemas que son capaces de “aprender” conceptos usando una descripción inicial y un mecanismo de inducción que trata de sintetizar dicha descripción en un programa lógico que modele esos conceptos. La tarea de debugging de bases de conocimiento lógicas podría combinarse con las capacidades de ILP en busca de mecanismos que ayuden a la corrección o actualización de bases de conocimientos lógicas.
Este trabajo busca relacionar las dos áreas dado su interés para la aplicación en la representación de conocimiento en agentes lógicos racionales como así también en el diseño y desarrollo de sistemas multiagentes |
|---|