Questo sito utilizza cookie di terze parti per inviarti pubblicità in linea con le tue preferenze. Se vuoi saperne di più clicca QUI 
Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina, cliccando su un link o proseguendo la navigazione in altra maniera, acconsenti all'uso dei cookie. OK

Sistemi Algoritmici Indicizzati per il Ragionamento Giuridico

Le ricerche nel campo dell'Intelligenza Artificiale applicata al Diritto hanno avuto fin dall'inizio due motivazioni distinte, una di ordine pratico e una di ordine teorico. Le motivazioni pratiche si riconducono all'intento di costruire sistemi che offrano prestazioni giuridiche di alto livello e che possano essere d'ausilio alle diverse professioni giuridiche. Le motivazioni teoriche si riconducono, invece, all'intento di ottenere una comprensione analiticamente più rigorosa dell'attività giuridica a partire dalle tecniche e metodologie di AI (Artificial Intelligence) per la formalizzazione del linguaggio giuridico.
I sistemi esperti, intesi come modelli di comportamento intelligente, sono caratteristicamente sistemi "basati sulla conoscenza" (Knowledge Based Systems). In questi sistemi, la conoscenza viene esplicitamente rappresentata come un insieme di asserti dichiarativi che ne descrivono il dominio. Tale insieme costituisce la cosiddetta knowledge base e viene espresso in un linguaggio formale di alto livello. Nei sistemi basati sulla conoscenza l'attività "intelligente" della soluzione di problemi in un dato dominio di conoscenza viene svolta dal motore inferenziale (inferential engine), un Theorem Prover (dimostratore automatico di teoremi) in grado di compiere inferenze a partire dalla knowledge base. Tali sistemi sono sempre in grado di indicare le premesse e i passi inferenziali che conducono a una determinata conclusione, e ciò avviene tramite il sistema di interfacciamento (consultation interface) che permette l'utilizzo e la comunicazione con l'utente. Oltre a quella dell'utente, esiste un'altra figura che interagisce con il sistema, quella dell'ingegnere della conoscenza (knowledge engineer). Quest'ultimo, a differenza dell'utente che interagisce solo con l'interfaccia, agisce anche sulla knowledge base in vista della costruzione iniziale e del mantenimento della stessa. Osserviamo che le modifiche al sistema avvengono sempre e solo intervenendo sulla knowledge base e mai sull'inferential engine direttamente. Ciò, naturalmente, simula il comportamento intelligente, ovvero la capacità di assumere sempre nuove informazioni.
Esistono evidenti analogie tra i sistemi basati sulla conoscenza e i sistemi assiomatici. L'insieme degli assiomi è un analogo della knowledge base, le regole d'inferenza sono un analogo dell'inferential engine e le conseguenze logiche corrispondono alle risposte del sistema.
In questa tesi vengono progettati e implementati, all'interno dell'area dei Labelled Deductive Sistems, alcuni dimostratori automatici fornendo un contributo originale all'AI. I dimostratori qui presentati sono in grado di trattare/processare logiche mai precedentemente implementate, e quindi permettono se applicati a definiti domini di conoscenza di trarre conclusioni con modalità del tutto nuove. Ne mostreremo infatti alcune applicazioni al linguaggio giuridico.

Mostra/Nascondi contenuto.

Tesi di Dottorato

Dipartimento: CIRFID - Università degli Studi di Bologna

Autore: Paola Cattabriga Contatta »

Composta da 184 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 338 click dal 16/09/2014.

 

Consultata integralmente 2 volte.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.