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 [3] im Jahr 1995. Die Knoten des Argumentationsgraphen stellen hierbei 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.

Ein solcher Argumentationsgraph erlaubt dann beispielsweise Schlussfolgerungen darüber zu treffen ob einzelne Argumente akzeptabel sind oder nicht. Hier ist es dann insbesondere auch von Interesse die Akzeptanz des Zielarguments zu erklären, zum Beispiel, durch die Angabe einer minimalen Menge von Argumenten, die das Zielargument verteidigen [4]. Neben diesem Ansatz gibt es in der Literatur noch viele verschiedene Strategien, um die Akzeptanz von Argumenten zu erklären, zum Beispiel in [5, 2, 1].

Ziel der Abschlussarbeit ist es bestehende Ansätze zur Erklärung der Akzeptanz von Argumenten aus der Literatur zusammenzutragen und diese formal miteinander zu vergleichen und zu analysieren. Insbesondere soll sich die Analyse dabei sowohl auf existierende Postulate aus der Literatur stützen (siehe [1,5]), als auch auf neue angemessene Vergleichskriterien.

Literatur

[1] Lars Bengel und Matthias Thimm. “Sequence Explanations for Acceptance in Abstract Argumentation”. In: Proceedings of the 22th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, KR 2025 (2025). URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.16415626.

[2] Annemarie Borg und Floris Bex. “Minimality, necessity and sufficiency for argumentation and explanation”. In: Int. J. Approx. Reason. 168 (2024), S. 109143. URL: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2024.109143.

[3] Phan Minh Dung. “On the Acceptability of Arguments and its Fundamental Role in Nonmonotonic Reasoning, Logic Programming and n-Person Games”. In: Artif. Intell. 77.2 (1995), S. 321–358. URL: https://doi.org/10.1016/0004-3702(94)00041-X.

[4] Xiuyi Fan und Francesca Toni. “On Computing Explanations in Abstract Argumentation”. In: ECAI 2014 - 21st European Conference on Artificial Intelligence. Bd. 263. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press (2014), S. 1005–1006. URL: https://doi.org/10.3233/978-1-61499-419-0-1005.

[5] Markus Ulbricht und Johannes Peter Wallner. “Strong Explanations in Abstract Argumentation”. In: Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2021. AAAI Press (2021), S. 6496–6504. URL: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i7.16805.