Razonamiento abductivo en teorías no monotónicas

Abstract

El razonamiento abductivo es aquel tendiente a encontrar explicaciones para observaciones sorprendentes o anómalas en algún sentido. Como tal, es utilizado y posee diversas aplicaciones, particularmente en la inteligencia artificial (sistemas de diagnóstico, resolución de problemas, planificación de tareas, aprendizaje, depuración algorítmica de programas, interpretación del lenguaje natural, y muchos otros). Sin embargo, hasta ahora ha recibido escasa atención la incorporación de patrones abductivos de inferencia en teorías no monotónicas. El objetivo de este trabajo consiste en investigar los modelos de integración del razonamiento no monotónico con la inferencia abductiva. Para ello es necesario generalizar los mecanismos de generación, comparación y aceptación de explicaciones en teorías no monotónicas, y encontrar en cada caso los mecanismos de resolución de conflictos y las estrategias computacionales asociadas.