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1 UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN LUIS FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y NATURALES Tesis de Doctor en Ciencias de la Computación Sobre la Toma de Decisiones Usando Razonamiento Argumentativo en Agentes Autónomos Edgardo Ferretti San Luis Argentina 20102 3 Prefacio Esta Tesis es presentada como parte de los requisitos para optar al grado académico de Doctor en Ciencias de la Computación, de la Universidad Nacional de San Luis, y no ha sido presentada previamente para la obtención de otro título en esta Universidad u otras. La misma contiene los resultados obtenidos en investigaciones llevadas a cabo en el Departamento de Informática de la Universidad Nacional de San Luis, durante el período comprendido entre el mes de Marzo de 2005 y el mes de Diciembre de 2009, bajo la Dirección del Dr. Guillermo R. Simari, Profesor Titular del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación de la Universidad Nacional del Sur y bajo la Co-Dirección del Dr. Marcelo L. Errecalde, Profesor Adjunto del Departamento de Informática de la Universidad Nacional de San Luis. Edgardo Ferretti San Luis, Agosto de 2010.4 5 Agradecimientos Muchas personas han contribuido en la realización de esta Tesis. Entre aquellas que lo hicieron activamente se encuentran mis asesores científicos, los doctores Guillermo R. Simari y Marcelo L. Errecalde. Sin el apoyo y el tiempo que me dedicaron la consecución de esta Tesis no habría sido posible. A Guillermo, quiero agradecerle el modo con que supo distinguir el camino a seguir en cada etapa de la investigación, logrando así un aprovechamiento máximo del tiempo invertido en este proyecto. También, quiero manifestarle cuánto he valorado los consejos que me ha dado relacionados a otros ámbitos que trascienden la vida universitaria. A Marcelo, quiero expresarle que haber desempeñado con él actividades conjuntas de docencia e investigación, me permitió apreciar su generosidad a nivel humano y también en lo respectivo a los conocimientos que posee de esta disciplina. El tiempo que juntos compartimos no sólo sirvió para llevar a cabo la investigación presentada en esta Tesis, sino que además pudimos trascender las fronteras del trabajo y forjar una hermosa amistad. Quiero expresar mi gratitud a todos los integrantes del Laboratorio de Investigación en Inteligencia Artificial, del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación, de la Universidad Nacional del Sur, y en particular a los doctores Alejandro J. García y Nicolás D. Rotstein, por su buena predisposición para confrontar y debatir ideas relacionadas con esta Tesis. También, quiero manifestar mi reconocimiento a la Lic. Susana C. Esquivel, directora del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Computacional, del Departamento de Informática de la Universidad Nacional de San Luis, quien en el año 2003 me permitió comenzar mi incipiente formación como investigador bajo su dirección. También le agradezco que me haya posibilitado entrar en contacto con el Dr. Guillermo Simari y su grupo de investigación de la Universidad Nacional del Sur, y que me haya brindado apoyo económico para viajar con cierta periodicidad a Bahía Blanca.6 6 Finalmente, quiero agradecer especialmente a mi esposa Inés que me alentó todo el tiempo y, con mucho amor y paciencia supo entender mis momentos de ausencia. La elaboración de esta Tesis requirió de mucho trabajo y dedicación. Por eso quiero dedicarles este logro personal a mis padres, quienes con su ejemplo me enseñaron que con esfuerzo y perseverancia todo es posible. También quiero dedicar este trabajo a mi hija Valentina que es el motor generador de toda mi felicidad cotidiana. Edgardo, Agosto de 2010.7 Resumen La argumentación es un modelo de razonamiento basado en la construcción y evaluación de argumentos que interactúan entre sí. Estos argumentos tienen como fin, soportar, explicar o atacar enunciados que pueden ser opiniones, decisiones, etc. La argumentación ha sido utilizada en diferentes dominios, como razonamiento nomonótono, manejo de inconsistencias en bases de conocimiento y modelado de diferentes tipos de diálogos, en particular, persuasión y negociación. En un enfoque de negociación basado en argumentación, se tiene la ventaja de que además de intercambiar ofertas, se intercambian razones que las soportan y eventualmente podrían llevar al receptor a cambiar sus preferencias. En consecuencia, se puede llegar a un acuerdo entre las partes de manera más conveniente. De esta manera, adoptar un enfoque de este estilo en los problemas de decisión, tiene el beneficio de que el tomador de decisiones además de tener una buena elección, tendría las razones subyacentes que la soportan de una manera fácil de entender. La toma de decisiones basada en argumentación, es más afín a la forma en que los seres humanos deliberan y finalmente toman o entienden una elección. La idea de articular decisiones en base a argumentos es relevante para varios enfoques diferentes de decisión, tales como decisión bajo incertidumbre, decisión multi-criterio y decisiones basadas en reglas. En general, puede decirse que los diversos enfoques propuestos construyen para cada decisión posible, un conjunto de argumentos a su favor y un conjunto de argumentos en su contra. No obstante, los tomadores de decisiones no se limitan solamente a construir estos conjuntos, sino que ellos intercambian argumentos, los hacen interactuar, atacándose o defendiéndose entre ellos. Asimismo, dentro de un enfoque particular de decisión, existen propuestas muy diversas que difieren en: los lenguajes de representación de conocimiento y razonamiento que utilizan, si su definición está dada8 ii dentro de una arquitectura de agente particular, la formalidad con la que se relacionan con enfoques clásicos de toma de decisiones, etc. En particular, en la presente Tesis Doctoral, se proponen dos marcos originales de toma de decisiones individuales que están vinculados formalmente con la Teoría de Decisión Clásica, pero justificados desde el punto de vista de la argumentación. El primero, se basa en un formalismo de argumentación concreto que además tiene un intérprete disponible, lo que posibilita su aplicación para la resolución de problemas del mundo real. El segundo, es un marco de decisión abstracto que se independiza de muchas de las características de implementación del marco concreto. Así, este marco abstracto sirve como una plantilla genérica a partir de la cual se pueden crear diversos marcos de decisión, al instanciar el marco abstracto con diferentes formalismos concretos de argumentación. El modelo conceptual al que responden estos marcos para la toma de decisiones basadas en argumentación, combina el uso de argumentos y reglas de decisión. El criterio de comparación de argumentos utilizado, se basa en definir prioridades entre los criterios de preferencia del agente (tomador de decisiones). Para ello, a cada criterio de preferencia se le asocia un literal distinguido y al realizar cambios en las relaciones de preferencia entre los mismos, se pueden cambiar de manera flexible las preferencias del agente y el criterio de preferencia entre argumentos. En el caso del marco de decisión concreto, se incluye una metodología simple para desarrollar las componentes de decisión del agente. De esta manera, si el agente, tiene disponible todo el conocimiento relevante acerca de sus preferencias con respecto a todas las posibles alternativas que se le podrían presentar, entonces el comportamiento de elección correspondiente al marco propuesto, coincide con el comportamiento óptimo respecto de una relación de preferencia racional. En cambio, si el agente tiene conocimiento parcial acerca de sus preferencias, las decisiones que éste tomará aún exhibirán un cierto grado de coherencia, con respecto a aquellas alternativas que ha podido determinar como no elegibles. Por su parte el marco de decisión abstracto, también exhibe el mismo comportamiento de elección consistente con la teoría general de elección de la Teoría de Decisión Clásica. La diferencia con el marco de decisión concreto radica en que aquí, el equivalente a la metodología de desarrollo de las componentes del marco está dado en forma de restricciones y propiedades definidas sobre un marco de argumentación abstracto dinámico.9 iii Los principios enunciados en esta Tesis, son ejemplificados en tres dominios de aplicación distintos. En el primero, se analiza cómo se desarrollan los procesos de decisión de un robot que realiza tareas de limpieza y que debe decidir el orden en que transportará al depósito cada caja en el ambiente. El segundo, consiste de un agente software de impresión, que debe decidir a qué impresora de la red manda un cierto trabajo, en función de las características de las impresoras y de su disponibilidad. En este dominio se hace hincapié en mostrar los cambios que pueden ocurrir en el proceso de decisión del agente, dependiendo de los valores que tomen los atributos dinámicos de las alternativas. Finalmente, el tercer dominio corresponde a un agente de compra de propiedades, donde se ejemplifica el uso de la alternativa no alt, para modelar el caso donde el agente no desea elegir ninguna alternativa de las presentadas en el experimento de elección.10 11 Índice general 1. Introducción Descripción de la Problemática Teoría de Decisión Clásica Enfoques de Decisión BDI y de Razonamiento Práctico Argumentación y Toma de Decisiones Contribuciones de esta Tesis Organización de la Tesis Toma de Decisiones Individuales Introducción Relaciones de Preferencia Funciones de Utilidad Reglas de Elección Vínculo entre las Relaciones de Preferencia y las Reglas de Elección Conclusiones Revisión de Modelos de Decisión Basados en Argumentación Introducción Modelo de Decisión de Fox y Parsons Modelo de Decisión de Bonet y Geffner12 vi ÍNDICE GENERAL Mecanismo de Decisión Semántica del Modelo Modelo de Decisión de Kakas y Moraïtis Formalización Modelo de Decisión de Atkinson et al Formalización de Bench-Capon y Prakken Modelo de Decisión de Amgoud y Prade Un Marco General para la Toma de Decisiones Basadas en Argumentación Principios para Comparar Decisiones Representación de Conocimiento y Preferencias Una Tipología de Argumentos Prácticos Conclusiones Programación en Lógica Rebatible Introducción Sintaxis de los Programas Lógicos Rebatibles Derivaciones Rebatibles Argumentación Rebatible Desacuerdo, Ataque y Contra-argumentación Comparación de Argumentos Derrota y Líneas de Argumentación Árboles de Dialéctica y Literales Garantizados Conclusiones Componente de Elección Introducción Reglas de Decisión Conclusiones13 ÍNDICE GENERAL vii 6. Un Marco Concreto para Toma de Decisiones Basadas en DeLP Introducción Dominio de Aplicación Criterio de Comparación de Argumentos Componente Epistémica Marco de Decisión Comparación Formal Respecto de la Teoría de Decisión Clásica Implementación Conclusiones Aplicación del MDC a Otros Dominios Dominio de Aplicación: Agente de Impresión Dominio de Aplicación: Agente de Compra de Propiedades Conclusiones Un Marco Argumentativo Abstracto para Toma de Decisiones Introducción Marco de Representación de Conocimiento y Preferencias Evidencia, Argumentos y Estructuras Argumentales El DAF y su Instancia Activa Argumentación y Árboles de Dialéctica Marco de Decisión Abstracto Conclusiones14 viii ÍNDICE GENERAL 9. Una Instancia del MDA Basada en el Formalismo de Prakken y Sartor Introducción El Lenguaje L Argumentos Teoría de Prueba Conclusiones Una Instancia del MDA Basada en el Formalismo de Chesñevar et al Introducción El Lenguaje L Argumentos Teoría de Prueba Conclusiones Discusión Conclusiones 223 Bibliografía 227 A. Terminología Estándar de Lógica y Programación en Lógica 263 Signatura Constante Proposición Alfabeto Término (Fijo) Átomo Literal (Fijo) Complemento de un Literal Hecho15 ÍNDICE GENERAL ix B. Demostraciones de los Capítulos 6 y B.1. Demostraciones del Capítulo B.2. Demostraciones del Capítulo16 17 Capítulo 1 Introducción Desde hace mucho tiempo, la Toma de Decisiones es objeto de estudio activo en muchas áreas de investigación, como la Filosofía, Economía, Psicología, Ciencias de la Computación, entre otras. Como se discute en [KT00], es claro que ésta tiene tantas formas de interpretarse como áreas de estudio abordan este tema de investigación. Por ejemplo, desde una perspectiva psicológica, es necesario examinar las decisiones individuales en el contexto del conjunto de necesidades y preferencias que la gente tiene. Esto se debe a que las personas evalúan sus posibilidades basándose en la expectativa de valores subjetivos de lo que se espera de ellas. Desde una perspectiva cognitiva, la toma de decisiones es considerada como el resultado de un proceso mental en continua interacción con el ambiente, con el fin de seleccionar un curso de acción entre las alternativas posibles. El análisis normativo hace hincapié en la definición de racionalidad y en la lógica de la toma de decisiones, pues muchos axiomas y principios han sido propuestos para regir las preferencias de un tomador de decisiones racional. Alternativamente, el análisis descriptivo de la toma de decisiones concierne a las creencias y preferencias de las personas como son, y no como deberían ser. Inclusive, a otro nivel, la toma de decisiones puede concebirse como una actividad de resolución de problemas cuya finalización está dada por la obtención de una solución satisfactoria. Por lo tanto, de forma general, podría decirse que la toma de decisiones es un proceso de razonamiento (racional) o emocional (quizás irracional), y que puede estar basado en suposiciones explícitas o implícitas.18 2 Capítulo 1. Introducción 1.1. Descripción de la Problemática En particular, en Ciencias de la Computación, los problemas de toma de decisiones han sido abordados mayormente desde el campo de investigación de la Inteligencia Artificial (IA). De acuerdo con lo expuesto por Doyle y Thomason en [DT99], los distintos mecanismos formales de toma de decisiones, no deben permanecer en el vacío, sino que deben ser integrados de manera coherente en modelos de agentes desarrollados en otras áreas de estudio dentro de la IA. Por ejemplo, en [BT96] se realiza un estudio a nivel teórico, donde se presenta un enfoque axiomático para caracterizar las propiedades deseables de esta integración. Asimismo, en [Wel96] se proveen fundamentos prácticos sobre esta integración, en base a la experiencia obtenida por Wellman en el área de programación orientada a mercados. Desde entonces, diversos enfoques de decisión se han integrado dentro de arquitecturas de agentes, entre los que se pueden mencionar: especificaciones cualitativas de modelos cuantitativos [BK97], representaciones gráficas de distribuciones de probabilidades [D A99], planeamiento bajo incertidumbre [Bly99], entre otros. En un trabajo reciente, [AP09], Amgoud y Prade distinguieron dos tendencias principales que están influenciando actualmente la investigación en Inteligencia Artificial en este tema de estudio. Estas son, la Teoría de Decisión Clásica y los enfoques de decisión BDI (Beliefs-Desires- Intentions) y de Razonamiento Práctico Teoría de Decisión Clásica La Teoría de Decisión Clásica, desarrollada mayormente por economistas, se ha centrado principalmente en explicitar cuándo un tomador de decisiones es racional. En consecuencia, se han elaborado principios para comparar distintas alternativas. Un principio de decisión particular como el de la utilidad esperada clásica [Sav72], debe ser justificado sobre la base de un conjunto de postulados de racionalidad, que deben ser satisfechos por la relación de preferencia existente entre las acciones. Esto significa que en este enfoque la racionalidad es capturada a través de un conjunto de postulados, los cuales describen qué es un comportamiento de decisión racional. Este enfoque tiene como entradas un conjunto de acciones candidatas y una función que calcula el valor de sus consecuencias, cuando las acciones son realizadas en un estado19 Descripción de la Problemática 3 dado junto con información parcial o completa acerca del estado actual del mundo. En otras palabras, este enfoque distingue entre conocimiento y preferencias. En la práctica, el conocimiento está codificado por una función de distribución para evaluar la probabilidad de ocurrencia de los diferentes estados del mundo, mientras que las preferencias están representadas por una función de utilidad que estima cuán buena es una determinada consecuencia. La salida es una relación de preferencia entre acciones codificada de acuerdo a lo mencionado precedentemente. Es importante destacar, que tal enfoque tiene como objetivo hacer un ordenamiento del grupo de acciones candidatas, en vez de centrarse en una acción individual. Así, realizando una sobre-simplificación, se pueden distinguir dos grupos de trabajo en IA que siguen este enfoque de toma de decisiones. El primer grupo estaría representado por investigadores que usan Redes Bayesianas [Pea88, FN01, WP04] y trabajan en planeamiento bajo incertidumbre; por ejemplo [DKKN95, Bly99]. Además, algunos trabajos en IA han tenido como objetivo desarrollar marcos de decisión cualitativos, pero siguiendo aún la línea de pensamiento de la Teoría de Decisión Clásica; entre ellos pueden citarse [TP94, DP95, DT99]. El segundo grupo, se describe en la siguiente sub-sección y está representado por los investigadores en IA que trabajan en razonamiento práctico Enfoques de Decisión BDI y de Razonamiento Práctico Los investigadores en IA que trabajan en razonamiento práctico, comenzando con la pregunta Cuál es la acción correcta a realizar por un agente en una situación determinada? [Raz78, Pol98], han propuesto como respuesta un proceso de dos pasos donde: (a) el primer paso (a menudo llamado deliberación [Woo00]) consiste en identificar las metas del agente; y (b) en el segundo paso (conocido usualmente como razonamiento medios/fines), se buscan maneras de lograr esas metas, es decir planes, y en consecuencia metas intermedias y sub-planes. Este tipo de enfoque trae a colación aspectos tales como: Cómo se generan las metas? Son las acciones posibles? Tienen las acciones efectos indeseables? Son los sub-planes compatibles? Existen planes alternativos para lograr una meta dada?20 4 Capítulo 1. Introducción En [Bra87, BIP88], se ha argumentado que esto puede hacerse representando los estados cognitivos del agente; a saber, sus creencias, deseos e intenciones (arquitectura BDI). Esto requiere un enfoque expresivo en cuanto a la representación de conocimiento y preferencias, que contrasta con el enfoque de decisión clásica que usa directamente una distribución de incertidumbre (una distribución de probabilidad en el caso de la utilidad esperada) y una función de utilidad (valor). Además, el paso de deliberación es meramente un problema de inferencia, pues equivale a encontrar un conjunto de deseos que están justificados sobre la base del estado actual del mundo y sobre los deseos condicionales. De hecho, chequear si un plan es factible y no guiará a consecuencias indeseadas es aún un problema de inferencia. Un problema de decisión ocurre solamente cuando se tienen varios planes o sub-planes posibles y uno de ellos debe ser elegido. Finalmente, siguiendo la tendencia planteada en [FKA92], donde además de ver a la argumentación como un modelo simbólico de toma de decisiones se la presenta como un modelo de razonamiento práctico (del estilo del que los seres humanos usan a diario), se han propuesto muchos sistemas de razonamiento práctico (por ejemplo [RA06, AP07, RGS07, ADL08]) que usan argumentación para proveer razones (argumentos) para elegir o descartar un deseo como una intención Argumentación y Toma de Decisiones La argumentación es un modelo de razonamiento basado en la construcción y evaluación de argumentos que interactúan entre sí. Estos argumentos tienen como fin, soportar, explicar o atacar enunciados que pueden ser opiniones, decisiones, etc. La argumentación ha sido utilizada en diferentes dominios [RN03, RS09] como razonamiento no-monótono [Pol92, SL92, Dun95, CML00, AC02a], manejo de inconsistencias en bases de conocimiento [BDP93, AC02b, ACG + 06, ACGS06] y modelado de diferentes tipos de diálogos, en particular persuasión [Syc90, AMP00, Pra06] y negociación [KSE98, APM00, RRJ + 03]. Un enfoque de negociación basado en argumentación tiene la ventaja de que además de intercambiar ofertas, se intercambian razones que las soportan y eventualmente podrían llevar al receptor a cambiar sus preferencias. En consecuencia, se puede llegar a un acuerdo entre las partes de manera más conveniente, pues en otros enfoques donde las preferencias de los agentes son fijas la negociación puede fallar [FU92].21 Contribuciones de esta Tesis 5 Así, adoptar un enfoque de este estilo en los problemas de decisión, tendría el beneficio de que el tomador de decisiones además de tener una buena elección, tendría las razones que la soportan de una manera fácil de entender. La toma de decisiones basada en argumentación, es más afín a la forma en que los seres humanos deliberan y finalmente toman o entienden una elección [SST93]. Los argumentos tienen dos roles diferentes en las decisiones que se toman diariamente; ayudan a seleccionar una o varias opciones de un conjunto de alternativas o bien sirven para explicar o justificar una elección ya tomada. En esta Tesis, un problema de decisión consistirá en seleccionar las opciones preferidas sobre un conjunto de alternativas posibles. Esta tarea se llevará a cabo considerando: 1. La información disponible acerca del estado actual del mundo. 2. Las preferencias del tomador de decisiones. Fox y Parsons [PF96] fueron de los primeros en plantear seriamente la necesidad de explorar enfoques simbólicos para la toma de decisiones y en particular el uso de argumentación. Para ello se basaron en trabajos previos de Fox ([FBB80, Fox80, FMGP85, Fox87]), donde se sugería que los métodos numéricos no eran los únicos medios prácticos para tomar decisiones, y los modelos cualitativos basados en conocimiento eran más afines a la forma como los seres humanos razonan bajo incertidumbre, que los modelos estadísticos tradicionales. De esta manera, la idea de articular decisiones en base a argumentos empezó a ser relevante para varios enfoques diferentes de decisión, tales como decisión bajo incertidumbre [AP04, Amg05, AP06c], decisión multicriterio [ABP05, APS05, OMT07], decisiones basadas en reglas [BG96, KM03, ABCM06] y decisiones basadas en casos [Sar98, HBC01, BA03] Contribuciones de esta Tesis Los aportes principales de esta Tesis son dos. En primer lugar, se propone un marco de decisión basado en argumentación, que usa como formalismo de representación de conocimiento y razonamiento, a la Programación en Lógica Rebatible. La Programación en Lógica Rebatible (DeLP), es un lenguaje que extiende desarrollos del área de programación 1 En el Capítulo 3, se presenta una revisión de cinco modelos de decisión cualitativos simbólicos muy relevantes dentro de esta área de estudio en Inteligencia Artificial, los cuales abordan los distintos enfoques de decisión referidos anteriormente.22 6 Capítulo 1. Introducción en lógica bajo la óptica de los últimos avances en el área de argumentación rebatible. Esto lo convierte en una herramienta muy útil para modelar conocimiento que involucra información incompleta o potencialmente contradictoria. El mecanismo de inferencia sobre el cual está basado permite decidir entre conclusiones contradictorias, y adaptarse fácilmente a entornos cambiantes. Además, el hecho de tener disponible un intérprete de este lenguaje, ha posibilitado que se provea una implementación de este marco de decisión para su aplicación en la resolución de problemas del mundo real (ver [FKS + 10, SFEA10]). Si bien este marco de decisión concreto 2 es un marco de decisión de propósito general, éste ha sido mayormente probado en un dominio de aplicación donde un robot Khepera 2 realiza tareas de recolección de objetos, en un ambiente determinístico totalmente observable. Para ello, fue necesario desarrollar una biblioteca que permitiera programar a los robots Khepera usando predicados en Prolog, como así también representar su conocimiento y razonar usando DeLP. El desarrollo de esta biblioteca fue publicado en [FEGS06], donde mayormente se hizo hincapié en la descripción de cómo se implementaron cada una de las componentes de la biblioteca y en su API respectiva. Posteriormente, en [FEGS07c], se introdujeron mejoras a esta biblioteca, para que múltiples robots pudieran estar en operación dentro del mismo marco de trabajo, y que la percepción del ambiente (por parte de los robots) se manejara como consultas contextuales 3 enviadas al intérprete DeLP. De los resultados obtenidos en los trabajos [FEGS07a, FRE + 07, FEGS07b], se determinó la necesidad de contar con una componente externa al formalismo de representación de conocimiento y razonamiento, para poder implementar efectivamente la política de decisión de los robots. Este hecho sentó la base del enfoque conceptual propuesto en esta Tesis, para modelar los dos marcos de decisión aquí propuestos como tri-uplas, donde la primera componente contiene las posibles alternativas a ser presentadas al agente, la segunda codifica su conocimiento y preferencias, y la tercera es la componente de elección. Fue así, como en [FEGS08], se presentaron las reglas de decisión, las cuales representan un aporte secundario de esta Tesis. Asimismo, en [FEGS08], se avanzó hacia una definición general del marco de decisión. Inclusive, se presentó una metodología de desarrollo para el marco de decisión y se propuso una formalización del comportamiento de elección exhibido por un agente usando este marco de decisión. En [FEGS10] se extendió la labor realizada en [FEGS08] redefiniendo las componentes del marco de decisión, de manera 2 Se lo referencia de esta manera para indicar que está basado en un formalismo argumentativo concreto. 3 En la Sección 6.7, se describe este tipo de consultas.23 Contribuciones de esta Tesis 7 que éste fuera conceptualmente más simple y homogéneo. Esto también posibilitó refinar la formalización realizada de acuerdo con la Teoría de Decisión Clásica, en lo respectivo al comportamiento de elección del marco de decisión. Así, en el Capítulo 6 se presenta este marco de decisión concreto tal como se lo definió en [FEGS10]. Un aspecto novedoso de este marco de decisión reside en la conceptualización de las alternativas desde el punto de vista de la literatura de marketing [RL91, RL93]. En este enfoque, cada alternativa es tratada conceptualmente como una marca (de un producto) que el consumidor (tomador de decisiones) está considerando comprar (elección). Así, la decisión de qué alternativa elegir estará dada por la generación de argumentos a favor y en contra de cada posible alternativa, en conjunto con el accionar de las reglas de decisión. Este enfoque es la principal diferencia con respecto a todos los modelos presentados en el Capítulo 3, que comparten una misma visión de la toma de decisiones; concebirla como una forma de razonamiento orientado a la acción. Es por eso, que todos estos modelos consideran las metas del agente o los valores esperados de las acciones, para decidir qué acción elegir. Hasta donde sabe el autor, el marco de decisión propuesto en [FEGS08], fue el primero que tratara a las alternativas desde el punto de vista de la literatura de marketing, en el campo de investigación de la toma de decisiones basadas en argumentación. Por eso, se determinó que poder independizarse tanto como sea posible de las propiedades características de DeLP, para proponer un marco de decisión abstracto siguiendo este enfoque conceptual, resulta en un aporte mucho más significativo y es de hecho, el segundo aporte principal de esta Tesis. Esto se debe a que este marco abstracto servirá como plantilla para diseñar marcos de decisión basados en distintos formalismos concretos de argumentación, y cuyo comportamiento de elección sería consistente con la teoría general de elección de la Teoría de Decisión Clásica. De hecho, en los Capítulos 9 y 10 se presentan dos instancias del marco de decisión abstracto propuesto en el Capítulo 8. Estos marcos podrían considerarse aportes secundarios de esta Tesis, pues si bien, son instanciaciones del marco abstracto aquí propuesto, no dejan de ser dos nuevos marcos de decisión concretos, en lo que respecta al área de investigación de toma de decisiones basadas en argumentación. Mostrar más
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