Abschlussarbeit

Beschreibung:

Das Konzept der abstrakten Argumentation ist ein stark erforschtes Thema im Bereich Künstliche Intelligenz. Die meisten Ansätze stützen sich dabei auf die abstrakten Argumentationsgraphen begründet durch Dung [1] im Jahr 1995. Die Knoten eines Argumentationsgraphen stellen dabei Argumente dar und die gerichteten Kanten repräsentieren Konflikte zwischen den Argumenten. Eine Kante von Argument ’a’ zu ’b’ bedeutet also, dass ’a’ das Argument ’b’ widerlegt und es somit angreift.

Schlussfolgern in abstrakten Argumentationsgraphen stützt sich auf verschiedene Semantiken. Ein verbreiteter Ansatz ist die präferierte Semantik, die maximale, zulässige Mengen an Argumenten, genannt Extensionen, des Argumentationsgraphen betrachtet. Basierend darauf ist das Entscheidungsproblem der skeptischen Akzeptanz (bzgl. der präferierten Semantik definiert: ein Argument gilt als skeptisch akzeptiert, wenn es in allen präferierten Extensionen des Argumentationsgraphen vorkommt. Dieses Problem zu entscheiden ist im Allgemeinen sehr schwierig [2] und erfordert in der Regel mehrere iterative Aufrufe eines SAT-Solvers, siehe [3, 5]. Allerdings gibt es auch verschiedene nicht-vollständige Ansätze, die sich bestimmte Eigenschaften der Argumentationsgraphen zunutze
machen um sogenannte ’Abkürzungen’ zur Problemlösung zu finden [4].

In dieser Bachelorarbeit werden verschiedene ’Abkürzungen’ aus der Literatur sowie eigene neue Ideen implementiert und evaluiert und ihre Performanz gegenüber vollständiger Ansätze bzgl. des skeptischen Schlussfolgerns unter der präferierten Semantik evaluiert.

Literatur

[1] Phan Minh Dung. “On the acceptability of arguments and its fundamental role in nonmonotonic reasoning, logic programming and n-person games”. In: Artificial intelligence 77.2 (1995), S. 321–357.

[2] Wolfgang Dvorák und Paul E Dunne. “Computational problems in formal argumentation and their complexity”. In: Handbook of Formal Argumentation, Vol. 1 (2018).

[3] Wolfgang Dvorák u. a. “Cegartix: A sat-based argumentation system”. In: Pragmatics of SAT Workshop (POS). 2012.

[4] Matthias Thimm. “Heuristic algorithms for credulous and sceptical reasoning problems in abstract argumentation”. In: Journal of Logic and Computation 35.5 (2025).

[5] Matthias Thimm, Federico Cerutti und Mauro Vallati. “Skeptical Reasoning with Preferred Semantics in Abstract Argumentation without Computing Preferred Extensions.” In: Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI’21). 2021.