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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.

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Informazioni tesi

  Autore: Paola Cattabriga
  Tipo: Tesi di Dottorato
Dottorato in Dottorato di Ricerca in Informatica Giuridica e Diritto dell'Informatica
Anno: 1996
Docente/Relatore: Giorgio Sandri
Correlatore: AlbertoArtosiEnricoPattaro
Istituito da: Università degli Studi di Napoli - Federico II
Dipartimento: CIRFID - Università degli Studi di Bologna
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 184

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Parole chiave

sistemi esperti
ragionamento giuridico
labelled systems
sistemi indicizzati

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