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23/07/2020

La Mg. Paola Daniela Budán presentó una investigación sobre Argumentación Abstracta Bipolar.

Investigadores de la FCEyT-UNSE participaron de un seminario internacional de Inteligencia Artificial

El grupo de investigadores de la FCEyT trabaja en el uso de la Inteligencia Artificial para crear sistemas de razonamiento inteligente en diferentes dominios de aplicación.

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Un grupo de investigadores de la Universidad Nacional de Santiago del Estero (UNSE) perteneciente a la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología (FCEyT), participó del Seminario Internacional de Argumentación: “Seminar on Computational Models of Argument OSCMART”, campo principal y fundamental en el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA).

 

Modelo: Nociones de Similitud en Argumentación Abstracta Bipolar

Actualmente, la FCEyT - UNSE posee una grupo de investigación liderado por el Dr. Maximiliano Budán que tiene como objetivo aplicar la IA para crear sistemas de razonamiento inteligente en diferentes dominios de aplicación, y en esta ocasión, la exposición fue llevada adelante por la Magister en Ciencias de la Computación Paola Daniela Budán, investigadora y docente de la FCEyT – UNSE, quien encabeza las investigaciones sobre la esquematización del razonamiento humano considerando desde las restricciones del contexto en donde se llevará adelante el proceso de decisión, como también la estructura del razonamiento.

El trabajo presentado, titulado "Nociones de Similitud en Argumentación Abstracta Bipolar”, considera los pensamientos positivos y negativos del razonamiento humano para hacer frente a un problema, considerando además la similitud de la estructura de pensamiento usada para abordar problemas de características similares. El modelo, permite calcular el grado de similitud entre argumentos intervinientes en una discusión relacionado a un problema en particular e incluye un mecanismo para evaluar las relaciones entre estos argumentos, ya sea que se ataquen o contradigan, o que se soporten, fortaleciéndose.

El mecanismo presentado para determinar la similitud entre los argumentos, posee base matemática y se relaciona estrechamente con el procesamiento de lenguaje natural, significando un gran esfuerzo de investigación para estudiar mecanismos que permitan computar patrones de razonamiento humano, y que puedan en alguna manera, ser reproducidos en una computadora.

En particular, esta propuesta es ampliamente aplicable en aquellos dominios en los cuales se dejan de lado valiosas opiniones de expertos por contar con opiniones contrapuestas y sientan la base para el diseño de soluciones a las problemáticas inherentes a sistemas complejos que se encuentran en nuestro medio, tales como los agropecuarios e hídricos en nuestra provincia.

 

Inteligencia Artificial- Argumentación Computacional

La argumentación computacional esta directamente relacionado con la imitación del razonamiento inteligente que los seres humanos llevamos adelante para abordar una determinada situación problemática del mundo real, y estos sistemas argumentativos, tienen importante aplicación en diferentes dominios y o situaciones de importancia en la región.

En el mundo real existen diversos escenarios complejos y dinámicos, susceptibles de ser
analizados en pos de determinar diferentes acciones que permitan solucionar o mejorar las soluciones a determinadas situaciones problemáticas y las investigaciones dentro del área de la Inteligencia Artificial están orientadas a la representación y manipulación del conocimiento de manera de poder crear modelos lo suficientemente potentes para poder estudiar situaciones de la vida real. En particular, modelizar el razonamiento humano ha sido el eje fundamental de la IA y lo seguirá siendo, especialmente en aquellos dominios en los que existe información incierta o contradictoria.

Bajo ésta mirada, en la actualidad, el estudio de la argumentación ha recobrado vigencia debido a las capacidades que posee para plantear estrategias argumentativas que optimicen el proceso de toma de decisiones, en ambientes que involucran a sistemas complejos.

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