Sobre a questão da formalização do raciocínio abdutivo via sistemas dedutivos rotulados.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1995
Autor(a) principal: RICCIO, Nicia Cristina Rocha. lattes
Orientador(a): LOPES, Manoel Agamemnon. lattes
Banca de defesa: QUEIROZ, Rui José Guerra Barreto de., BENEVIDES, Mario Roberto Folhadella., FERNEDA, Edilson.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Inteligência Artificial
Raciocínio Não-monotônico
Lógica Matemática
Sistema Dedutivo Rotulado
Teoria de Aprendizado Abdutivo
Artificial intelligence
Non-monotonic Reasoning
Mathematical Logic
Labeled Deductive System
Abductive Learning Theory
Área do conhecimento CNPq:
Ciência da Computação
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/10153
Resumo: 0 objetivo desta dissertação e desenvolver uma teoria de aprendizado de maquina (em particular, raciocínio abdutivo proposicional) usando a estrutura dos Sistemas Dedutivos Rotulados (LDS) de D. Gabbay, sob a perspectiva de D. Gillies na dicotomia 'logica dedutiva versus logica indutiva' onde a inferência controlada funciona como a noção que aproxima os dois conceitos. Desse ponto de vista, o raciocínio abdutivo, um tópico que atrai bastante interesse na comunidade de IA e na pesquisa sobre automatização do raciocínio, pode ser visto como um tipo de dedução controlada onde o componente de controle sera representado pelos rótulos do LDS. Este trabalho investiga a possibilidade de tratar lado a lado os aspectos do nível objeto e do meta-nível de um problema abdutivo: o conjunto de explicações possíveis para um fato observado e gerado dedutivamente (o nível objeto) e, depois disso, a explica^ao mais interessante e escolhida considerando o critério de preferencia dado pelo usuário (o meta-nível). Dessa maneira, é possível dar uma solução mais plausível a um problema abdutivo. Alem disso, já que o critério de preferencia, que depende do significado dos rótulos, pode variar, essa caracterização da abdução pode ser facilmente adaptada para diferentes domínios.
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Este trabalho investiga a possibilidade de tratar lado a lado os aspectos do nível objeto e do meta-nível de um problema abdutivo: o conjunto de explicações possíveis para um fato observado e gerado dedutivamente (o nível objeto) e, depois disso, a explica^ao mais interessante e escolhida considerando o critério de preferencia dado pelo usuário (o meta-nível). Dessa maneira, é possível dar uma solução mais plausível a um problema abdutivo. Alem disso, já que o critério de preferencia, que depende do significado dos rótulos, pode variar, essa caracterização da abdução pode ser facilmente adaptada para diferentes domínios.The intention here is to develop a theory of machine learning (in particular, propositional abductive reasoning) using the framework of D. Gabbay's Labelled Deductive Systems (LDS), in the light of Gillies' perspective on the dichotomy 'deductive versus inductive logic' where controlled inference serves as the bridging notion. From this point of view, abductive reasoning, a topic that attracts much interest in A I and automated reasoning research, can be seen as a kind of controlled deduction where the control component will be represented by the labels of the LDS framework. This work investigates the possibility of treating both object and meta-level aspects of an abductive problem side by side: the set of possible explanations to an observed fact is generated deductively (the object level) and, after that , the most interesting explanation is chosen considering the preference criterion stated by the user (the meta-level). This way, i t is possible to give an abductive problem a more plausible solution. Moreover, since the preference criterion, which depends on the meaning of the labels, may vary, this characterization of abduction can easily be adapted to different problem domains.Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-12-12T14:06:59Z No. of bitstreams: 1 NICIA CRISTINA ROCHA RICCIO - DISSERTAÇÃO PPGCC 1995.pdf: 43877660 bytes, checksum: 851d7f12f3d5992c57aa6e05447888d7 (MD5)Made available in DSpace on 2019-12-12T14:06:59Z (GMT). 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(Dissertação de Mestrado em Informática), Pós-Graduação em Informática, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba, Campus II, Campina Grande - PB, 1995. 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