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2023 Fiscal Year Research-status Report

議論の形式検証を実現する論理的手法の研究

Research Project

Project/Area Number 21K12028
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

蟻坂 竜大  京都大学, 情報学研究科, 講師 (00774580)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 伊藤 孝行  京都大学, 情報学研究科, 教授 (50333555)
川本 裕輔  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60760006)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Keywords詭弁検証 / 議論検証 / 数理議論 / 議論進行サポート
Outline of Annual Research Achievements

誤謬や詭弁の検出手法に関して、議論ではしばしば統計を用いることも多く、健全な議論では統計に関わる誤謬を避ける必要がある。そこで、統計における誤謬の有無について推論するためのプログラム論理(BHL)を構築した。この研究成果は論文誌Artificial Intelligenceで発表した。
前年度までに構築した誤謬・詭弁検出のための議論モデルでモデル化された対話や議論に、通常数理議論で考察される容認意味論(議論中のどの主張を受け入れるかを決定するための意味論)を適用することで、その対話や議論中に生じる論理に依る誤謬・詭弁を検知することができる。しかし、従来の数理議論の容認意味論の定義方法では、主張の容認性を柔軟に決定することが難しく、議論のオーガナイザなどが自身の想定する議論進行形式に沿って自由に容認性を指定することができない。この問題を緩和するため、容認性をtuple relational calculus(部分的な一階述語論理)を用いて行い、柔軟な定義を可能にした。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

前年度に言及した遷移意味論の研究課題については、プログラム検証の理論に従って、統計における誤謬の有無について推論するためのプログラム論理(BHL)を構築したことで、成果がでている。論理に基づく誤謬・詭弁の検出に関わる論理的な手法の構築も行なった。さらに、誤謬・詭弁一般を扱う遷移意味論の構築も進んでおり、発表の用意を進めている。

Strategy for Future Research Activity

得られた研究成果を発表することを中心に行う。
ルクセンブルク大学との国際共同研究も開始した。(1)純粋に論理的な検証手法を言語モデルなどで置き換えて、詭弁検証にかかる計算量の問題を緩和する手法開発を進めている。(2)対話プロトコルに基づく形式対話理論の構築も進めている。

Causes of Carryover

査読中の論文の雑誌掲載料を含む成果発表の費用に充てるため

  • Research Products

    (7 results)

All 2024 2023 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 2 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results) Remarks (1 results)

  • [Int'l Joint Research] Luxembourg University(ルクセンブルク)

    • Country Name
      LUXEMBOURG
    • Counterpart Institution
      Luxembourg University
  • [Journal Article] Sound and relatively complete belief Hoare logic for statistical hypothesis testing programs2024

    • Author(s)
      Kawamoto Yusuke、Sato Tetsuya、Suenaga Kohei
    • Journal Title

      Artificial Intelligence

      Volume: 326 Pages: 104045~104045

    • DOI

      10.1016/j.artint.2023.104045

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Theme Aspect Argumentation Model for Handling Fallacies2023

    • Author(s)
      Ryuta Arisaka and Ryoma Nakai and Yusuke Kawamoto and Takayuki Ito
    • Journal Title

      arXiv

      Volume: - Pages: 1-71

    • DOI

      10.48550/arXiv.2205.15141v2

    • Open Access
  • [Presentation] Relational Acceptability Semantics of Abstract Argumentation2023

    • Author(s)
      Ryuta Arisaka
    • Organizer
      20th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (Pricai 23)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 形式的なFallacy Detectionについて2023

    • Author(s)
      Ryuta Arisaka
    • Organizer
      合同エージェントワークショップ&シンポジウム2023 (JAWS2023)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 数理議論と議論のreasoningについて2023

    • Author(s)
      Ryuta Arisaka
    • Organizer
      合同エージェントワークショップ&シンポジウム2023 (JAWS2023)
    • Int'l Joint Research
  • [Remarks] https://github.com/ryoryon66/TAAM

    • URL

      https://github.com/ryoryon66/TAAM

URL: 

Published: 2024-12-25  

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