人工知能と法
法的文書および法的推論の形式モデルは、人工知能と法の領域においては、問題の分類、より厳密な理解、そして実装のための基礎を与えるために用いられてきた。様々な形式化手法が用いられてきたが、その中には、命題・述語論理の計算、義務・時相・非単調の各種論理、そして状態遷移図などの手法が含まれる。 PrakkenとSartor は、人工知能と法の分野において論理と議論を用いることについての、詳細で信頼のおけるレヴューを著しており、そこには素晴らしい参考文献がそろっている。
形式モデルの重要な役割は、曖昧性の除去である。実際のところ、法律は曖昧性にあふれている。これは何故かといえば、法律は自然言語で書かれており、ブラケットが存在せず、そのために「かつ」や「又は」のような連結語のスコープが明確ではない(法律の起草者はこの点についての数学的なしきたりを守らない)ためである。「〜しない限り」もまたいくつかの解釈を許容する。そして、法律起草者は「〜である場合、かつその場合に限る」などと書くことは絶対にない。彼らが「〜である場合」という言葉で言おうとしていることがこ大抵の場合この意味であるにもかかわらず、である。おそらく最初の、人工知能と法の領域における法のモデル化のための論理の使用において、Layman Allenは、命題論理を用いることでそのような構文論上の曖昧性を解決すべきことを一連の論文において提唱した。
1970年台後半から1980年を通じて、法令の実行可能なモデルの製造を含む人工知能と法研究において大きな停滞があった。