Logica Abductiva y Lógica Paraconsistente Computacional - here

5.1. LÓGICA EPISTÉMICA Y ABDUCCIÓN 65
más bien por asimilación de los nuevos datos. Así, al llegar un nuevo dato, se incorporan a la
base de conocimientos las hipótesis capaces de explicar dicho dato.
Razonamiento por defecto: El razonamiento por defecto permite la aplicación de ciertas
reglas generales en ausencia de contradicciones y se emplea frecuentemente para modelizar
sistemas en los que no es posible razonar según los parámetros de la lógica clásica. Como
indica Peter Flach, el razonamiento por defecto puede ser contemplado abductivamente.
Aprendizaje: La abducción se puede utilizar como mecanismo de aprendizaje. Cuando intentamos
explicar un hecho que entra en contradicción con la teoría, deberemos modificar esta
teoría, ya que ese hecho, puesto que existe y tenemos evidencia de él, tiene que ser explicado
con la teoría actual.
Vamos ahora a profundizar un poco más en otras aplicaciones. Comenzamos con una aplicación
que permite trabajar con agentes con capacidad de razonamiento abductivo y que colaboran o
compiten, desarrollada por Anna Ciampolini, Evelina Lamma, Paola Mello y Paolo Torroni de la
universidad de Bologna:
5.1. Lógica Epistémica y Abducción
Como indicamos al estudiar la lógica epistémica de n agentes, la mayoría de los problemas reales
tratan con entornos complejos que requieren sofisticadas capacidades de razonamiento y reclaman
la solución de varios aspectos simultáneamente. Un planteamiento centralizado, en el que un solo
agente (programa) aborde todos los aspectos del problema, resulta, en general, muy complicado y
muy costoso computacionalmente. La solución más aceptable consiste en contemplar varios agentes
(componentes). Estos agentes han de ser autónomos y poseer capacidades computacionales independientes
y, lo que es más importante, sería deseable que tuvieran la capacidad de interactuar,
colaborar y/o competir con otros agentes.
El problema es cómo combinar el lenguaje de comunicación y el lenguaje de conocimiento local.
Una propuesta de solución a este problema es la arquitectura denominada ALIAS (Abductive Logic
Inteligent Agent System), 1 que hace uso de la lógica para modelizar la capacidad de razonamiento
de los agentes y sus capacidades sociales y en la que el razonamiento local y la interacción global
se especifican en un paradigma basado en programación lógica. En esta arquitectura los agentes
poseen la capacidad de razonamiento abductivo, ya que se considera que la tarea contemplada no
es ajena a situaciones en las que el conocimiento es incompleto, lo cual requiere por parte de los
agentes la capacidad de razonamiento abductivo para poder introducir explicaciones aceptables.
En este ámbito de Sistemas Inteligentes, la abducción se contempla como un modo de ampliar
“dinámicamente” el conocimiento de los agentes mediante explicaciones abductivas.
Podemos considerar entre los agentes dos tipos de coordinación: colaboración y competición. Pensemos,
por ejemplo en sistemas de diagnóstico, donde cada agente (especialista) ha de “suponer”
posibles causas de algunos síntomas. Cuando se considera un solo agente, las hipótesis son asumidas
si son consistentes con el conocimiento previo del agente. Pero en la aplicación que nos ocupa, los
diversos agentes pueden realizar razonamientos abductivos, y será preciso contemplar diferentes
formas de combinación, dependiendo del papel de cada agente en el proceso y de la interacción de
los agentes entre sí.
1 De Paolo Torroni