Objetivos de la asignatura
Los principales objetivos de esta materia son:
- Conocer los modelos y aproximaciones a la teoría de la argumentación más utilizados en el campo de la Inteligencia Artificial.
- Comprender los prinicpales retos que la argumentación ofrece a la Inteligencia Artificial.
- Adquirir los conceptos fundamentales para poder aplicar Inteligencia Artificial al estudio de la argumentación en lenguaje natural.
Contenidos
Se comenzará explorando las relaciones entre la teoría de la argumentación y el razonamiento en inteligencia artificial y la terminología teórica y práctica pertinentes. Después, se estudiará diverso software pertinente para el análisis y la evaluación de argumentos y los esquemas argumentativos. Finalmente, se mostrarán y analizarán algunas tecnologías de Inteligencia Artificial donde se usa la argumentación y viceversa.
TEMARIO
- ¿Qué papel juega la argumentación en la Inteligencia Artificial?
- Nociones básicas de Inteligencia Aritificial
- Modelos computacionles de argumentación
- Interdependencia entre Inteligencia Artificial y argumentación
- Fundamentos para el desarrollo de tecnologías de la argumentación
- Creación de corpus de argumentos
- Evaluación de corpus
- Herramientas para la creación de corpus
- Ámbitos de aplicación de la teoría de la argumentación en la Inteligencia Artificial
- Explainable Artificial Intelligence
- Ámbito jurídico
- El debate en medios de comunicación
- Aplicación de la Inteligencia Artificial a la argumentación
- Argument mining
- Sistemas de diálogo
- Project Debater
Bibliografía básica y complementaria
- Rahwan, I. (2009). Argumentation in artificial intelligence (1. Aufl. ed.). Springer. 10.1007/978-0-387-98197-0
- Reed, C., & Norman, T. J. (2004). Argumentation machines. Kluwer.
- van Eemeren, F. H., Garssen, B., Verheij, B., Krabbe, E. C. W., Henkemans, A. F. S., Wagemans, J. H. M., & Snoeck Henkemans, A. F. (2014). Handbook of Argumentation Theory (2014th ed.). Springer Netherlands. 10.1007/978-90-481-9473-5
- Walton, D. (2005). Argumentation Methods for Artificial Intelligence in Law (1. Aufl. ed.). Springer-Verlag. 10.1007/3-540-27881-8
- Walton, D., Reed, C., & Macagno, F. (2008). Argumentation Schemes. Cambridge University Press.
Competencias
Competencias básicas y generales
CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB7. Los estudiantes sabrán aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8. Los estudiantes serán capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB9. Los estudiantes sabrán comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan – a públicos especializados y no especializados – de un modo claro y sin ambigüedades.
CB10. Los estudiantes poseerán las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CG1. Ser capaz de crear documentaciones legibles, completas, técnicamente correctas. Elaborar trabajos de investigación homologables con el nivel internacional actual de las disciplinas.
Competencias específicos:
CE1. Identificar el discurso argumentativo tal y como se presenta en textos, debates y diversos foros de la esfera pública del discurso distinguiéndolo del no argumentativo y en especial, de los pseudo-argumentos.
CE2. Lograr un dominio del instrumental analítico de la pragmática discursiva y de los principales modelos lógico-informales, dialécticos y retóricos, a efectos del examen y la evaluación crítica de argumentos.
Metodología de la enseñanza
Clases teóricas:
Se impartirán clases presenciales para cada uno de los temas mediante trabajo cooperativo. En ellas 1) se presentaran los conceptos e ideas fundamentales con especial atención a la dimensión crítica de los mismos (fundamentación de las ideas, contrastación con otras posturas teóricas, etc.); 2) se distribuirá un material para la preparación del tema consistente en un conjunto de lecturas fundamentales y en una colección de material complementario, que permita al alumno profundizar en algunos de las cuestiones fundamentales expuestas.
Trabajos, seminarios y actividades complementarias:
Los estudiantes habrán de realizar 1) un trabajo de resumen crítico de una de las lecturas fundamentales o de otro texto acordado con el profesor correspondientes a cada uno de los temas; 2) un trabajo individual sobre una cuestión del temario de la asignatura. Ese trabajo será tutelado por el profesor de la asignatura, aconsejando al alumno sobre su desarrollo y presentación formal; 3) en los foros de la asignatura se desarrollarán sesiones monográficas (seminarios o talleres) sobre algún aspecto del temario que permita un trabajo colaborativo de todos los alumnos con el profesor.
Tutorías:
Se trata de hacer un seguimiento del grado de comprensión de la materia expuesta y de aclarar las dudas e interrogantes que le suscita a cada estudiante el contenido de cada uno de los temas de la materia, resultando un medio útil de relación y comunicación con el profesor para auxiliarle en la realización de su aprendizaje y de sus trabajos.
Sistema de evaluación
- Asistencia y participación clases y tutorías y seminarios online donde se analizan las lecturas obligatorias: 20%
- Seguimiento trabajo del curso 40%
- Prueba/trabajo final: 40%
Tiempo de estudio y trabajo personal
- Total horas: 125
- Total H presenc.: 10
- Total clases magistrales /teóricas: 10
- Total H no presenciales (trabajo personal): 115
- Tutorías: 10
- Seguimiento del trabajo del curso: 73
- Realización de prueba final o realización de trabajo final guiado por el profesor: 32