인수기술

Argument technology

주장 기술은 주장과 토론의 생성, 식별, 분석, 탐색, 평가 및 시각화에 연산 기법을 적용하는 데 초점을 맞춘 인공지능의 하위 분야다. 1980년대와 1990년대에는 논단성 및 배변성 추론을 모델링하고 멀티에이전트 시스템을 위한 강력한 조정 프로토콜을 설계하는 등 핵심 연산 난제를 다루기 위해 철학적 이론의 논거가 활용되었다. 동시에, 논쟁 프레임워크의 의미론 계산 메커니즘은 상충되는 논쟁의 맥락에서 믿는 것이 합리적인 것을 계산하기 위한 반대[1] 계산의 미적분을 제공하는 방법으로 도입되었다.

이러한 토대가 마련되면서 이 지역은 2000년 스코틀랜드 하이랜드에서 열린 워크숍에 의해 시작되었는데, 그 결과는 논쟁의 철학자, 수사학자, 법률학자, AI 연구자들이 공동으로 집필한 책이었다.[2] 그 이후 이 지역은 국제 워크숍 자연 주장(CMNA)[3]의 매년 2001년부터 운영해 전산 모델에, 국제 워크숍 토론은 공동 요원 시스템에(ArgMAS)등 다양한 전용 행사 연간에 의해 2004년부터;워크숍 주장 Mining,[4]은 일년에 한번 2014년이 지났으며 C지원을 받아 왔다onfer2006년부터 격년제로 COMMA(Computing Models of Industries)에 참여한다.[5] 2010년부터는 테일러&프란시스가 2016년까지[6], 그 이후 IOS 프레스가 발행한 자체 학술지 '논쟁 & 연산'도 이 분야에 있다.[7]

논증 기술이 직면한 어려움 중 하나는 기계 판독 가능한 용어로 논증의 표현과 기본 개념의 표준화 부족이었다. 특히 수동 인수 분석을 위한 많은 다른 소프트웨어 도구는 논쟁 구조의 도출에 대한 다른 근본적인 방법을 반영하는 특이하고 특별한 주장을 표현하는 방법을 개발했다.[8] 이러한 표준화의 결여는 또한 도구들 간에 또는 연구 프로젝트 간에 교류가 없고, 종종 생성 비용이 많이 드는 데이터 자원의 재사용이 거의 없다는 것을 의미했다. 이 문제를 해결하기 위해, 인수 교환 형식은 다른 설정으로 확장될 수 있는 논쟁의 최소 공통 특징을 포착하는 공통 표준을 확립하기 시작했다.

논증 기술은 교육, 의료, 정책 수립, 정치학, 지능 분석, 리스크 관리 등 다양한 영역에 응용프로그램을 가지고 있으며, 다양한 하위 분야, 방법론 및 기술을 가지고 있다.[9]

기술

인수조교

참고 항목: 교정 보조자 및 컴퓨터 지원 교정

인수 도우미는 인수를 작성할 때 사용자를 지원하는 소프트웨어 도구다. 주장 보조자는 사용자가 내용을 구성하고 대화형 컨텍스트를 포함하여 다른 사용자로부터 내용을 검토하도록 도울 수 있다. 웹 서비스 외에도 워드프로세서 소프트웨어의 플러그인 아키텍처나 웹 브라우저의 플러그 인 아키텍처를 통해 그러한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 인터넷 포럼은 그러한 소프트웨어 도구와 서비스에 의해 크게 향상될 수 있다.

인수 블로그

참고 항목: 인수 웹

어게인블로그는 사용자가 웹 브라우저의 웹 페이지에서 하이퍼텍스트 일부를 선택하고 선택한 내용에 동의하거나 동의하지 않고 자신의 주장을 자신의 블로그에 링크된 인수 데이터와 함께 게시할 수 있는 소프트웨어다.[10] 웹 브라우저에 기능을 추가하고 블로거, 텀블러 등 블로그 플랫폼과 상호 운용하는 북마크릿으로 구현된다.[10]

인수 매핑

주요 기사: 인수 맵

인수 맵은 인수의 시각적이고 도해적인 표현이다. 그러한 시각적 도표는 도식적인 추론을 용이하게 하고 정보를 빠르고 쉽게 파악하고 이해할 수 있는 능력을 촉진한다. 인수 맵은 대화형 시각 언어를 사용하여 인수를 표현하기 위한 구조화된 반 형식 프레임워크를 제공할 수 있다.

인수 마이닝

주요 기사: 인수 마이닝

논쟁광업, 즉 논쟁광업은 자연어 처리 분야 내의 연구 영역이다. 논쟁 채굴의 목표는 컴퓨터 프로그램의 도움을 받아 자연어 텍스트에서 논쟁 구조를 자동으로 추출하고 식별하는 것이다.

인수 검색

주요 기사: 검색엔진(컴퓨터)

인수 검색 엔진은 사용자 쿼리로 주제가 주어지고 해당 항목에 대한 인수 및 반대 인수 목록을 반환하는 검색 엔진이다.[11] 그러한 엔진은 정보에 입각한 의사결정을 지원하거나 토론자들이 토론을 준비하는 데 도움을 주기 위해 사용될 수 있다.

자동화된 논술 채점

주요 기사: 자동 논술 채점

자동화된 논술 논술 채점 시스템의 목표는 학생들이 논술 내용의 질을 측정함으로써 글쓰기 능력을 향상시키는 데 도움을 주는 것이다.[12][13]

디베이트 테크놀로지

주요 기사: 디베이트 테크놀로지

토론 기술은 인간과 기계의 상호작용에 초점을 맞추고, 특히 토론을 지원하고, 감시하고, 참여하는 시스템을 제공한다. 토론 기술의 가장 유명한 예로는 대본 통신과 뉴스 기사의 대규모 처리를 결합한 IBM의 프로젝트 디베이터가 있어 경쟁적인 토론 환경에서 즉석에서 논쟁을 식별하고 구성한다. 토론 기술은 또한 토론에 대한 통찰력을 제공하기 위한 도구를 포함하며, 일반적으로 데이터 과학의 기법을 사용한다. 이러한 분석은 학술적[14], 상업적[15] 환경 모두에서 개발되었다.

의사 결정 지원 시스템

주요 기사: 의사 결정 지원 시스템 및 지능형 의사 결정 지원 시스템

주장 기술은 의사결정 지원 시스템과 지능형 의사결정 지원 시스템을 강화할 수 있다.

윤리적 의사결정 지원제도

참고 항목: 도덕적 추리

윤리적 의사결정 지원시스템은 도덕적 추론과 의사결정에 있어 이용자를 지원하는 의사결정 지원 시스템이다.[16][17]

법률결정지원제도

주요 기사: 법률전문가 제도와 법률정보학계에 대한 인공지능의 응용

법률결정지원시스템은 법률적 추론과 의사결정에 있어 이용자를 지원하는 의사결정지원시스템이다.

설명 가능한 인공지능

주요 기사: 설명 가능한 인공지능, 논쟁 § 설명 및 설명

설명가능하거나 투명한 인공지능 시스템은 사람이 쉽게 이해할 수 있는 인공지능 시스템이다.

지능형 과외시스템

주요 기사: 지능형 과외시스템

지능형 과외시스템은 보통 인간 교사의 개입 없이 학습자에게 즉각적이고 맞춤형 교육이나 피드백을 제공하는 것을 목적으로 하는 컴퓨터 시스템이다. 논쟁 기술과 지능적인 과외 시스템의 교차점에는 비판적 사고, 논쟁,[18] 윤리,[19] 법,[20] 수학,[21] 철학과 같은 분야의 교육을 제공하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 시스템이 포함된다.

법률전문가제도

주요 기사: 법률전문가제도

법률전문가 제도는 인공지능을 활용해 법률 분야의 인간 전문가의 의사결정 능력을 본받는 도메인별 전문가 제도다.

기계윤리학

주요 기사: 기계윤리학
참고 항목: 도덕적 추리

기계윤리는 인위적으로 지능이 높은 존재들의 도덕적 행동에 관련된 인공지능 윤리의 한 부분이다. 인간이 도덕과 도덕적 행동에 대해 논쟁하듯이, 논쟁은 기계 윤리 체계와 도덕적 추리 요소의 한 요소로 구상될 수 있다.

교정조수

주요 기사: 교정 보조자 및 컴퓨터 지원 증명

컴퓨터 과학과 수학적 논리학에서 증명 보조자 또는 쌍방향 정리 프로베러는 인간과 기계의 협업에 의한 공식적인 증명 개발을 돕는 소프트웨어 도구다. 여기에는 인간이 증명 검색을 안내할 수 있는 일종의 대화형 증명 편집기 또는 기타 인터페이스가 포함되며, 그 세부사항은 컴퓨터에 저장되어 있으며, 컴퓨터가 제공하는 몇 가지 단계가 포함된다.

참조

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