Abschlussarbeit

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 eines Argumentationsgraphen stellen dabei Argumente dar und die gerichteten Kanten repräsentieren Konflikte zwischen den Argumenten. Eine Kante von Argument ’a’ zu Argument ’b’ bedeutet also, dass ’a’ ’b’ widerlegt und es somit angreift.

Ein zentraler Aspekt der abstrakten Argumentation sind die Semantiken. Dabei handelt es sich um Funktionen, die Mengen von Argumenten (genannt Extensionen) bestimmt, die als zulässig betrachtet werden können. Ein wichtiger Begriff sind außerdem die initialen Mengen [6, 5]. Dabei handelt es sich um nicht-leere, minimal zulässige Mengen. Diese sind insbesondere wichtig im Kontext der Serialisierbarkeit von Semantiken, bei der die Extensionen mithilfe eines nicht-deterministischen Verfahrens iterativ aus initialen Mengen zusammengebaut werden [5]. Um dieses Verfahren in der Praxis anzuwenden, ist eine effiziente Berechnung der initialen Mengen essenziell [1]. Dafür bieten sich in erster Linie SAT-gestützte Ansätze an [2, 4]. Für die Berechnung der initialen Mengen gibt es verschiedene Möglichkeiten: [5] stellt einen polynomiellen Algorithmus zur Feststellung der Minimalität einer zulässigen Menge vor. Alternativ kann die Minimalität auch durch iterative Aufrufe des SAT-Solvers sichergestellt werden [1].

Ziel einer möglichen Bachelorarbeit ist die Implementierung und Evaluation der beiden oben genannten Ansätze.

Ziel einer Masterarbeit ist die Entwicklung eines eigenen Ansatzes zur effizienten Berechnung von initialen Mengen. Der entwickelte Ansatz soll dann gegen existierende Ansätze evaluiert werden.

Referenzen

[1] Lars Bengel and Matthias Thimm. “Towards parallelising extension construction for serialisable semantics in abstract argumentation”. In: Proceedings of the 20th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning. 2023, pp. 732–736.

[2] Philippe Besnard, Sylvie Doutre, and Andreas Herzig. “Encoding argument graphs in logic”. In: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems: 15th International Conference, IPMU 2014, Montpellier, France, July 15-19, 2014, Proceedings, Part II 15. Springer. 2014, pp. 345–354.

[3] 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), pp. 321–357.

[4] Andreas Niskanen and Matti Järvisalo. “Algorithms for dynamic argumentation frameworks: An incremental SAT-based approach”. In: ECAI 2020. IOS Press, 2020, pp. 849–856.

[5] Matthias Thimm. “Revisiting initial sets in abstract argumentation”. In: Argument & Computation 13.3 (2022), pp. 325–360.

[6] Yuming Xu and Claudette Cayrol. “Initial sets in abstract argumentation frameworks”. In: Journal of Applied Non-Classical Logics 28.2-3 (2018), pp. 260–279.