Sistemas de argumentación masiva sobre Bases de datos federadas

Abstract

En la presente investigación se propone la integración de un Sistema de Argumentación Rebatible Basado en Reglas, en particular DeLP, con tecnologías de Bases de Datos Federadas como soporte de los procesos argumentativos. El objetivo final es poder definir tecnologías que nos permitan el desarrollo automático (o semi-asistido) de sistemas de argumentación capaces de soportar sus conclusiones en grandes volúmenes de datos, sin perder las ventajas de los actuales como manejo de información contradictoria e incompleta. Una ventaja de un sistema de estas características respecto de los sistemas basados en argumentación actuales es que el mismo podría acceder a un gran número de fuentes de conocimiento sin tener que conocer cómo acceder a cada una de ellas y obtener conclusiones a partir de grandes cantidades de datos, de manera que estas sean más objetivas e imparciales al estar basadas en un conocimiento mucho más rico, amplio y diversificado. A su vez, el conocimiento de un sistema como el expuesto puede evolucionar, tanto en el hecho de que los datos en que se soportan las conclusiones cambian a medida que las bases de datos usadas cambian (por la influencia de sistemas externos) como en la actualización de las reglas en las que se basa el sistema para la construcción de argumentos si realizamos minería de reglas en la base de dato actualizada. Esto permitiría producir sistemas capaces de entregar respuestas más precisas y justas a las consultas realizadas a un agente autónomo con estas capacidades. Para lograr lo propuesto, debemos atacar varios problemas. Primeramente, hemos de definir métodos eficientes de integración de DeLP en su forma actual con Bases de Datos Relacionales que nos permitan identificar y proveer al proceso argumentativo de información relevante dentro del universo de datos almacenados por las Bases de Datos. Además, para lograr un desarrollo de sistemas más objetivos, debemos establecer métodos que nos permitan la obtención de reglas de conocimiento basados en datos o documentos externos, de manera que el conocimiento reflejado en las reglas no represente la visión de un tema particular de unos pocos individuos. También estudiaremos el problema de la creación de una vista unificada de datos basada en el conocimiento almacenado por varias Bases de Datos (tanto datos en sí como en el esquema de las mismas), resolviendo de manera escéptica los conflictos potenciales debido a inconsistencias e incompletitudes, y finalmente se pasaría a la investigación acerca de la eficiencia de los procesos argumentativos basados en cantidades masivas de datos y su aplicabilidad al desarrollo de aplicaciones del mundo real.