Articulo de referencia

Tecnología de argumentación

La tecnología argumentativa es un subcampo de la inteligencia colectiva y la inteligencia artificial que se centra en la aplicación de técnicas computacionales para la creación,...

La tecnología argumentativa es un subcampo de la inteligencia colectiva y la inteligencia artificial que se centra en la aplicación de técnicas computacionales para la creación, identificación, análisis, navegación, evaluación y visualización de argumentos y debates.

En las décadas de 1980 y 1990, las teorías filosóficas de los argumentos en general, y la teoría de la argumentación en particular, se aprovecharon para abordar desafíos computacionales clave, como el modelado del razonamiento no monótono y derrotable y el diseño de protocolos de coordinación robustos para sistemas multiagente . [ 1 ] Al mismo tiempo, se introdujeron mecanismos para calcular la semántica de los marcos de argumentación como una forma de proporcionar un cálculo de oposición para determinar qué es razonable creer en el contexto de argumentos conflictivos. [ 2 ]

Con estos fundamentos establecidos, el área se puso en marcha con un taller celebrado en las Tierras Altas de Escocia en 2000, cuyo resultado fue un libro escrito en coautoría por filósofos de la argumentación, retóricos, juristas e investigadores de IA. [ 3 ] Desde entonces, el área ha recibido apoyo de varios eventos dedicados como el Taller Internacional sobre Modelos Computacionales de Argumentación Natural (CMNA) [ 4 ] que se ha celebrado anualmente desde 2001; el Taller Internacional sobre Argumentación en Sistemas Multiagente (ArgMAS) anualmente desde 2004; el Taller sobre Minería de Argumentos, [ 5 ] anualmente desde 2014, y la Conferencia sobre Modelos Computacionales de Argumentación (COMMA), [ 6 ] bienalmente desde 2006. Desde 2010, el campo también ha tenido su propia revista, Argument & Computation , que fue publicada por Taylor & Francis hasta 2016 [ 7 ] y desde entonces por IOS Press. [ 8 ]

Uno de los desafíos que enfrentó la tecnología de argumentación fue la falta de estandarización en la representación y la concepción subyacente de la argumentación en términos legibles por máquina. Muchas herramientas de software diferentes para el análisis manual de argumentos , en particular, desarrollaron formas idiosincrásicas y ad hoc de representar los argumentos que reflejaban diferentes formas subyacentes de concebir la estructura argumentativa. [ 9 ] Esta falta de estandarización también significó que no había intercambio entre herramientas o entre proyectos de investigación, y poca reutilización de recursos de datos que a menudo eran costosos de crear. Para abordar este problema, el formato de intercambio de argumentos [ 10 ] se propuso establecer un estándar común que capturara las características comunes mínimas de la argumentación que luego pudiera extenderse en diferentes contextos.

Desde aproximadamente 2018, la tecnología argumentativa ha crecido rápidamente, con, por ejemplo, el Gran Desafío de IBM , Project Debater , cuyos resultados se publicaron en Nature en marzo de 2021; [ 11 ] el programa nacional de investigación de la DFG , organismo financiador de investigación alemán, sobre Máquinas de Argumentación Robustas, RATIO, [ 12 ] iniciado en 2019; y el despliegue a nivel nacional en el Reino Unido de The Evidence Toolkit por la BBC en 2019. [ 13 ] Un vídeo de 2021 narrado por Stephen Fry ofrece un resumen de las motivaciones sociales para trabajar en tecnología argumentativa. [ 14 ]

La tecnología argumentativa tiene aplicaciones en diversos ámbitos, como la educación , la atención médica , la formulación de políticas , la ciencia política , el análisis de inteligencia y la gestión de riesgos , y cuenta con una variedad de subcampos, metodologías y tecnologías. [ 15 ]

Tecnologías

Asistente de argumentación

Un asistente de argumentación es una herramienta de software que ayuda a los usuarios a redactar argumentos . Estos asistentes pueden facilitar la creación y revisión de contenido, incluso en contextos dialógicos. Además de los servicios web, estas funcionalidades pueden proporcionarse mediante las arquitecturas de complementos de los procesadores de texto o los navegadores web. Los foros de internet , por ejemplo, pueden beneficiarse enormemente de estas herramientas y servicios.

Blogueo de argumentos

ArguBlogging es un software que permite a sus usuarios seleccionar fragmentos de hipertexto en páginas web desde sus navegadores y expresar su acuerdo o desacuerdo con el contenido seleccionado, publicando sus argumentos en sus blogs con datos de argumentos vinculados . [ 16 ] Se implementa como un bookmarklet , añadiendo funcionalidad a los navegadores web e interactuando con plataformas de blogs como Blogger y Tumblr . [ 16 ]

Mapeo de argumentos

Esquema del árbol de debate de Kialo con un ejemplo de ruta a través del mismo: todas las casillas de argumentos en contra y algunas de argumentos a favor se vaciaron para ilustrar una ruta de ejemplo. [ 17 ]

Los mapas argumentativos son representaciones visuales y diagramáticas de los argumentos . Estos diagramas visuales facilitan el razonamiento diagramático y promueven la capacidad de comprender y asimilar la información de forma rápida y sencilla. Los mapas argumentativos pueden proporcionar marcos estructurados y semiformales para representar argumentos mediante un lenguaje visual interactivo . Una línea de investigación y desarrollo consiste en el diseño de plataformas en línea que aprovechen la inteligencia colectiva para generar dichos mapas, integrar datos, optimizar y evaluar argumentos.

Extracción de argumentos

La minería de argumentos , o análisis de la argumentación, es un área de investigación dentro del campo del procesamiento del lenguaje natural . Su objetivo es la extracción e identificación automática de estructuras argumentativas a partir de textos en lenguaje natural mediante programas informáticos.

Un motor de búsqueda de argumentos es un motor de búsqueda que recibe un tema como consulta del usuario y devuelve una lista de argumentos a favor y en contra del tema [ 18 ] [ 19 ] o sobre ese tema. [ 20 ] Estos motores podrían utilizarse para apoyar la toma de decisiones informadas o para ayudar a los debatientes a prepararse para los debates .

Calificación automatizada de ensayos argumentativos

El objetivo de los sistemas automatizados de calificación de ensayos argumentativos es ayudar a los estudiantes a mejorar sus habilidades de escritura midiendo la calidad de su contenido argumentativo. [ 21 ] [ 22 ]

Tecnología de debate

Los debates estructurados de plataformas como Kialo podrían utilizarse para "agentes deliberativos artificiales" (ADA) o razonamiento computacional. [ 23 ] [ 24 ]
Ejemplo de un ADA que aporta información faltante a un debate a través de datos de Kialo rastreados y seleccionados en función de la conversación previa y las calificaciones de peso de argumentos rastreadas . [ 24 ]

La tecnología de debate se centra en la interacción humano-máquina y, en particular, en proporcionar sistemas que apoyen, supervisen y participen en debates. Uno de los ejemplos más destacados de tecnología de debate es el Proyecto Debater de IBM [ 11 ] , que combina la comunicación guionizada con el procesamiento a gran escala de artículos de noticias para identificar y construir argumentos sobre la marcha en un entorno de debate competitivo . La tecnología de debate también abarca herramientas destinadas a proporcionar información sobre los debates, generalmente mediante técnicas de ciencia de datos . Estos análisis se han desarrollado tanto en entornos académicos [ 25 ] como comerciales [ 26 ] .

Sistema de apoyo a la toma de decisiones

La tecnología argumentativa puede reducir los sesgos individuales y grupales y facilitar decisiones más precisas. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados ​​en argumentos lo hacen ayudando a los usuarios a distinguir entre afirmaciones y la evidencia que las respalda, y a expresar su confianza en la evidencia de afirmaciones contrapuestas y a evaluar su solidez. [ 27 ] Se han utilizado para mejorar las predicciones de las tendencias del mercado inmobiliario, [ 27 ] el análisis de riesgos, [ 28 ] y la toma de decisiones éticas y legales.

Sistema de apoyo a la toma de decisiones éticas

Un sistema de apoyo a la toma de decisiones éticas es un sistema de apoyo a la toma de decisiones que ayuda a los usuarios en el razonamiento moral y la toma de decisiones . [ 29 ] [ 30 ]

Un sistema de apoyo a la toma de decisiones legales es un sistema que ayuda a los usuarios en el razonamiento y la toma de decisiones legales .

Inteligencia artificial explicable

Un sistema de inteligencia artificial explicable o transparente es aquel cuyas acciones pueden ser fácilmente comprendidas por los seres humanos.

Sistema de tutoría inteligente

Un sistema de tutoría inteligente es un sistema informático que busca proporcionar instrucción o retroalimentación inmediata y personalizada a los estudiantes, generalmente sin necesidad de la intervención de un profesor humano. La intersección entre la tecnología argumentativa y los sistemas de tutoría inteligente incluye sistemas informáticos que buscan proporcionar instrucción en: pensamiento crítico, argumentación, [ 31 ] ética, [ 32 ] derecho, [ 33 ] matemáticas [ 34 ] y filosofía.

Un sistema experto jurídico es un sistema experto específico de un dominio que utiliza inteligencia artificial para emular las capacidades de toma de decisiones de un experto humano en el campo del derecho .

ética de las máquinas

La ética de las máquinas forma parte de la ética de la inteligencia artificial y se ocupa del comportamiento moral de los seres con inteligencia artificial. Así como los humanos debaten sobre moralidad y conducta moral, el debate puede considerarse un componente de los sistemas de ética de las máquinas y de los componentes del razonamiento moral .

Asistente de pruebas

En informática y lógica matemática , un asistente de demostración o demostrador interactivo de teoremas es una herramienta de software que facilita el desarrollo de demostraciones formales mediante la colaboración entre humanos y máquinas. Esto implica algún tipo de editor de pruebas interactivo u otra interfaz , con la que un humano puede guiar la búsqueda de demostraciones , cuyos detalles se almacenan en un ordenador , que también proporciona algunos pasos .

Consideraciones éticas

Las consideraciones éticas de la tecnología de argumentación incluyen la privacidad, la transparencia, las preocupaciones sociales y la diversidad en la representación. Estos factores abarcan diferentes niveles como la tecnología, el diseño de la interfaz de usuario , el usuario, el contexto del servicio y la sociedad. [ 35 ] Existe preocupación por el mal uso poco ético para "generar argumentos sobre temas controvertidos con posturas específicas y desplegarlos en plataformas sociales". [ 36 ] Otro problema puede referirse al diseño de algoritmos para llegar a conclusiones, como por ejemplo permitir que concluyan que se necesitan ciertos datos clave en lugar de solo hacer listas de conclusiones que mejor se ajusten o permitir la generación de múltiples conclusiones a partir de los mismos datos basándose en diferentes evaluaciones de argumentos o métodos de evaluación.

Referencias

  1. ^ van Eemeren, Frans H.; Garssen, Bart; Krabbe, Erik CW; Snoeck Henkemans, A. Francisca; Verheij, Bart; Wagemans, Jean HM (2014), "Argumentación e Inteligencia Artificial" , en van Eemeren, Frans H.; Garssen, Bart; Krabbe, Erik CW; Snoeck Henkemans, A. Francisca (eds.), Manual de teoría de la argumentación , Dordrecht: Springer Países Bajos, págs. 615–675 , doi : 10.1007/978-90-481-9473-5_11 , ISBN  978-90-481-9473-5, consultado el 8 de diciembre de 2021
  2. Prakken, Henry (2014). "El marco ASPIC+ para la argumentación estructurada: un tutorial" . Argument & Computation . 5 (1): 31– 62. doi : 10.1080/19462166.2013.869766 .
  3. Reed, C. y Norman, TJ (eds.) Máquinas de argumentación. Kluwer, 2003.
  4. "Modelos computacionales de argumentación natural" . www.cmna.info .
  5. Por ejemplo: "Actas del 6.º Taller sobre Minería de Argumentos – Antología ACL" . www.aclweb.org . Asociación de Lingüística Computacional . Agosto de 2019. Consultado el 7 de diciembre de 2020 .
  6. " Serie de conferencias sobre modelos computacionales de argumentación" . www.comma-conf.org
  7. "Revista de Argumentación y Computación" . www.tandf.co.uk . Archivado del original el 21 de febrero de 2012.
  8. "Journal of Argument & Computation" . www.iospress.nl . Agosto de 2023.
  9. Scheuer, O.; Loll, F.; Pinkwart, N.; McLaren, BM (2010). "Argumentación asistida por computadora: una revisión del estado del arte" . Aprendizaje colaborativo asistido por computadora . 5 (1): 43– 102. doi : 10.1007/s11412-009-9080-x . S2CID 4473082 . 
  10. Rahwan, Iyad; Reed, Chris (2009), "The Argument Interchange Format" , en Simari, Guillermo; Rahwan, Iyad (eds.), Argumentation in Artificial Intelligence , Boston, MA: Springer US, pp. 383–402 , Bibcode : 2009aai..book..383R , doi : 10.1007/978-0-387-98197-0_19 , hdl : 21.11116/0000-0002-CA71-B , ISBN  978-0-387-98197-0, consultado el 8 de diciembre de 2021
  11. 1 2 Slonim, Noam; Bilu, Yonatan; Alzate, Carlos; Bar-Haim, Roy; Bogin, Ben; Bonín, Francesca; Chosén, Leshem; Cohen-Karlik, Edo; Dankin, Lena; Edelstein, Lilach; Ein-Dor, Liat (marzo de 2021). «Un sistema de debate autónomo» . Naturaleza . 591 (7850): 379– 384. Bibcode : 2021Natur.591..379S . doi : 10.1038/s41586-021-03215-w . ISSN 1476-4687 . PMID 33731946 . S2CID 232305184 .   
  12. "Programa prioritario "Máquinas de argumentación robustas (RATIO)" (SPP 1999/2)" . www.dfg.de. Consultado el 8 de diciembre de 2021 .
  13. Visser, Jacky; Lawrence, John; Reed, Chris (22 de octubre de 2020). "Verificación de la veracidad de las noticias falsas" . Communications of the ACM . 63 (11): 38– 40. doi : 10.1145/3397189 . ISSN 0001-0782 . S2CID 225041563 .  
  14. La IA expone a un grupo detrás de la COVID-19, el Brexit y el cambio climático, con Stephen Fry. 2 de octubre de 2021 , consultado el 8 de diciembre de 2021.
  15. Bex, Floris J.; Grasso, Floriana; Green, Nancy L.; Paglieri, Fabio; Reed, Chris, eds. (2017). Tecnologías de la argumentación: teoría, análisis y aplicaciones . Estudios en lógica y argumentación. Vol. 68. Londres: College Publications. ISBN  9781848902183OCLC 1012498399 
  16. 1 2 Bex, Floris J.; Snaith, Mark; Lawrence, John; Reed, Chris (marzo de 2014). "ArguBlogging: una aplicación para la web de argumentos" (PDF) . Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web . 25 : 9–15 . doi : 10.1016/j.websem.2014.02.002 .
  17. Bolton, Eric; Calderwood, Alex; Christensen, Niles; Kafrouni, Jerome; Drori, Iddo (2020). "Generación de debates estructurados en tiempo real de alta calidad". arXiv : 2012.00209 [ cs.CL ].
  18. Aharoni, Ehud; et al. (2014). "Claims on demand – an initial demonstration of a system for automatic detection and polarity identification of context dependent claims in massive corpora" . Proceedings of COLING 2014 : 6–9 . 
  19. Ajjour, Yamen (2019). "Adquisición de datos para la búsqueda de argumentos: el corpus args.me" . 42.ª Conferencia Alemana sobre Inteligencia Artificial (KI 2019) : 48–59 .
  20. Lawrence, John; Bex, Floris; Reed, Chris; Snaith, Mark (septiembre de 2012). "AIFdb: Infraestructura para la Web de Argumentos" . En Verheij, Bart; Szeider, Stefan; Woltran, Stefan (eds.). Modelos Computacionales de Argumentación . Fronteras en Inteligencia Artificial y Aplicaciones. Vol. 245. IOS Press. pp. 515–516 . doi : 10.3233/978-1-61499-111-3-515 .  
  21. Stab, Christian; Gurevych, Iryna (2014). "Identificación de estructuras de discurso argumentativo en ensayos persuasivos" . Actas de EMNLP 2014 : 46–56 . doi : 10.3115/v1/D14-1006 . S2CID 71907 . 
  22. Green, Nancy L. (2013). «Hacia el análisis automatizado de los argumentos de los estudiantes». En Lane, H. Chad; Yacef, Kalina; Mostow, Jack; Pavlik, Philip (eds.). Inteligencia artificial en la educación: 16.ª conferencia internacional, AIED 2013, Memphis, TN, EE. UU., 9-13 de julio de 2013: actas . Notas de clase en ciencias de la computación. Vol. 7926. Berlín; Nueva York: Springer-Verlag . pp. 591-594 . doi : 10.1007/978-3-642-39112-5_66 . ISBN   9783642391118.
  23. Anastasiou, Lucas; De Liddo, Anna (8 de mayo de 2021). «Comprender las discusiones en línea: ¿Pueden ayudar los informes automatizados?». Resúmenes ampliados de la Conferencia CHI 2021 sobre factores humanos en sistemas informáticos . Association for Computing Machinery. págs. 1–7 . doi : 10.1145/3411763.3451815 . ISBN  9781450380959. S2CID 233987842 . 
  24. 1 2 Betz, Gregor (2022). "Simulaciones multiagente en lenguaje natural de la dinámica de opiniones argumentativas". Journal of Artificial Societies and Social Simulation . 25 2. arXiv : 2104.06737 . doi : 10.18564/jasss.4725 . S2CID 233231231 . 
  25. Por ejemplo: "Análisis de argumentos" . analytics.arg.tech . Consultado el 11 de agosto de 2020 .
  26. Por ejemplo: "Kialo" . www.kialo.com . Consultado el 11 de agosto de 2020 .
  27. 1 2 Introne, Joshua; Iandoli, Luca (2014-08-01). "Mejora del rendimiento en la toma de decisiones mediante la argumentación: un sistema de apoyo a la decisión basado en argumentos para calcular con evidencia" . Decision Support Systems . 64 : 79–89 . doi : 10.1016/j.dss.2014.04.005 . ISSN 0167-9236 . 
  28. Hansson, Sven Ove; Hirsch Hadorn, Gertrude (2018-12-02). "Apoyo a la toma de decisiones basado en argumentos para el análisis de riesgos" . Journal of Risk Research . 21 (12): 1449– 1464. doi : 10.1080/13669877.2017.1313767 . ISSN 1366-9877 . S2CID 125354345 .  
  29. Mancherjee, Kevin; Sodan, Angela C. (septiembre de 2004). "¿Pueden las herramientas informáticas apoyar la toma de decisiones éticas?". ACM SIGCAS Computers and Society . 34 (2): 1. CiteSeerX 10.1.1.61.7160 . doi : 10.1145/1052791.1052792 . S2CID 5503640 .  
  30. Mathieson, Kieran (diciembre de 2007). "Hacia una ciencia del diseño del apoyo a la toma de decisiones éticas" . Journal of Business Ethics . 76 (3): 269– 292. doi : 10.1007/s10551-006-9281-4 . JSTOR 25075516. S2CID 143999917 .  
  31. Loll, Frank; Pinkwart, Niels; Scheuer, Oliver; McLaren, Bruce M. (julio de 2009). "Hacia un sistema de tutoría inteligente y flexible para la argumentación" . Novena Conferencia Internacional IEEE sobre Tecnologías Avanzadas de Aprendizaje, 15-17 de julio de 2009. IEEE. págs. 647-648 . CiteSeerX 10.1.1.329.6574 . doi : 10.1109/ICALT.2009.138 . S2CID 1026429 .   
  32. Goldin, Ilya M.; Ashley, Kevin D.; Pinkus, Rosa L. (mayo de 2001). «Presentación de PETE: soporte informático para la enseñanza de la ética» . ICAIL '01: Actas de la 8.ª Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Derecho . Nueva York: Association for Computing Machinery . págs. 94-98 . CiteSeerX 10.1.1.19.6676 . doi : 10.1145/383535.383546 . ISBN   978-1-58113-368-4. S2CID 979724 . 
  33. Ashley, Kevin D.; Aleven, Vincent (mayo de 1991). «Hacia un sistema de tutoría inteligente para enseñar a los estudiantes de derecho a argumentar con casos». ICAIL '91: Actas de la 3.ª Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Derecho . Nueva York: Association for Computing Machinery . págs. 42-52 . doi : 10.1145/112646.112651 . ISBN  978-0-89791-399-7. S2CID 6814858 . 
  34. Ritter, Steven; Anderson, John R.; Koedinger, Kenneth R.; Corbett, Albert (abril de 2007). "Tutor cognitivo: investigación aplicada en educación matemática" ( PDF) . Psychonomic Bulletin & Review . 14 (2): 249– 255. CiteSeerX 10.1.1.158.4283 . doi : 10.3758/bf03194060 . PMID 17694909. S2CID 9547046 .   
  35. Brüggemeier, Birgit; Lalone, Philip (enero de 2022). "Percepciones y reacciones a la privacidad conversacional iniciada por una interfaz de usuario conversacional" . Computer Speech & Language . 71 101269. doi : 10.1016/j.csl.2021.101269 . ISSN 0885-2308 . 
  36. Al Khatib, Khalid; Trautner, Lukas; Wachsmuth, Henning; Hou, Yufang; Stein, Benno (agosto de 2021). "Empleo de grafos de conocimiento de argumentación para la generación de argumentos neuronales" (PDF) . Actas de la 59.ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional y la 11.ª Conferencia Internacional Conjunta sobre Procesamiento del Lenguaje Natural (Volumen 1: Artículos largos) . Asociación de Lingüística Computacional. págs. 4744–4754 . doi : 10.18653/v1/2021.acl-long.366 . S2CID 236460348 .