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Los modelos de argumentación propuestos desde la Inteligencia Artificial ofrecen simplicidad y precisión para analizar la aceptabilidad de un argumento en interacción con otros. Sin embargo, se presentan dudas a la hora de ponderar su corrección, ya que el carácter, más dialéctico que lógico, de la argumentación impide contar con una semántica formal con la cual relacionarla. Aquí comentaremos los modelos de argumentación basada en valores de Gabbay y de Bench-Capon. Gabbay, por caso, busca implementar la intuición de que enfrentar argumentos que promueven un mismo valor (religioso, político, jurídico, etc.) es más efectivo que hacerlo desde un valor distinto no compartido. Valiéndome de algunos ejemplos tomados de la literatura, mostraré la importancia de tender puentes entre los modelos y lo empírico que permitan contrastar dicha intuición. Argumentaré que hay problemas tanto conceptuales como representacionales que es necesario atacar, y señalaré algunas líneas de investigación experimental en tales direcciones.
The argumentation models proposed from Artificial Intelligence offer simplicity and precision to analyze the acceptability of an argument in interaction with others. However, there are doubts when considering their correctness, since the character, more dialectical than logical, of the argumentation prevents having a formal semantics with which to relate it. Here we will discuss the value-based argumentation models by Gabbay and Bench-Capon. Gabbay, for instance, seeks to implement the intuition that confronting arguments that promote the same value (religious, political, legal, etc.) is more effective than doing it from a different, unshared value. Using some examples taken from the literature, I will show the importance of building bridges between the models and the empirical that enable to contrast such intuition. I will argue that there are both conceptual and representational problems that need to be addressed, and I will point out some lines of experimental research in these directions.
