[논문 리뷰] Using arguments for making decisions: A possibilistic logic approach

Leïla Amgoud, Henri Prade|arXiv (Cornell University)|2012. 07. 11.

Logic, Reasoning, and Knowledge참고 문헌 22인용 수 50

한 줄 요약

이 논문은 불확실한 지식 기반과 우선순위가 부여된 목표에서 유추된 논거를 활용하여 불확실성 하에서의 의사결정을 지원하는 가능도 논리 프레임워크를 제안한다. 비관적 및 낙관적 태도를 구분함으로써 가능도 이론을 이용한 일관된 의사결정 평가가 가능해지며, 지식이나 목표의 불일치를 다루기 위해 열세 가능한 논거 이론과의 형식적 연결을 제공한다.

ABSTRACT

Humans currently use arguments for explaining choices which are already made, or for evaluating potential choices. Each potential choice has usually pros and cons of various strengths. In spite of the usefulness of arguments in a decision making process, there have been few formal proposals handling this idea if we except works by Fox and Parsons and by Bonet and Geffner. In this paper we propose a possibilistic logic framework where arguments are built from an uncertain knowledge base and a set of prioritized goals. The proposed approach can compute two kinds of decisions by distinguishing between pessimistic and optimistic attitudes. When the available, maybe uncertain, knowledge is consistent, as well as the set of prioritized goals (which have to be fulfilled as far as possible), the method for evaluating decisions on the basis of arguments agrees with the possibility theory-based approach to decision-making under uncertainty. Taking advantage of its relation with formal approaches to defeasible argumentation, the proposed framework can be generalized in case of partially inconsistent knowledge, or goal bases.

연구 동기 및 목표

• 불확실한 지식과 우선순위가 부여된 목표에서 유도된 논거를 이용한 의사결정의 형식화.
• 일관된 논리적 프레임워크 내에서 비관적 및 낙관적 의사결정 태도의 모델링.
• 지식과 목적이 일관될 경우 가능도 이론과의 일관성을 확보.
• 열세 가능한 논거 원칙을 활용하여 지식 기반 또는 목표 집합의 부분적 불일치를 다룰 수 있도록 프레임워크를 확장.
• 논거 이론과 의사결정 이론을 불확실성 하에서 통합하는 형식적이고 논리 기반의 접근 제공

제안 방법

• 불확실한 지식과 우선순위가 부여된 목표를 나타내는 가능도 논리 기반에서 논거를 구성.
• 지식 기반의 일관성과 논거의 강도를 바탕으로 가능한 의사결정을 가능도 이론을 이용해 순위 매기기.
• 논거 지원의 최소 및 최대 가능도 수준을 평가하여 비관적 및 낙관적 의사결정 전략을 구분.
• 수용 가능한 논거 집합을 식별함으로써 지식 기반 또는 목표 기반의 불일치를 해결하기 위해 형식적 논거 기법 적용.
• 논거 프레임워크를 가능도 이론과 통합하여 불확실성 하에서 의사결정 평가의 일관성 확보.
• 논거 이론과 가능도 이론 간의 이중성을 활용하여 일관되지 않은 지식 기반을 초월한 의사결정의 일반화 달성

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 불확실한 지식과 우선순위가 부여된 목표에서 유도된 논거를 형식적으로 구성하여 의사결정을 지원할 수 있는가?
• RQ2 가능도 이론은 논거의 강도 평가 및 의사결정 선택에 있어 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 비관적 및 낙관적 의사결정 태도는 논거 기반 의사결정의 평가에서 어떻게 다름을 보이는가?
• RQ4 지식 기반 또는 목표 집합의 불일치를 다룰 수 있는가 동시에 합리적인 의사결정 결과를 유지할 수 있는가?
• RQ5 논거 이론과 가능도 이론의 통합은 불확실성 하에서의 의사결정을 어떻게 향상시키는가?

주요 결과

• 프레임워크는 가능도 논리 기반으로 불확실한 지식과 우선순위가 부여된 목표에서 논거를 생성하고 평가할 수 있는 형식적 메커니즘을 제공한다.
• 지식과 목적이 일관될 경우, 논거 기반 의사결정 평가는 표준 가능도 이론 기반 의사결정 접근과 일치한다.
• 비관적 및 낙관적 태도의 구분은 위험 회피적 및 위험 수용적 행동을 반영하는 서로 다른 의사결정 결과를 초래한다.
• 열세 가능한 논거 원칙을 적용하여 부분적으로 불일치하는 지식 기반 또는 목표 기반으로 프레임워크를 일반화할 수 있다.
• 형식적 논거 이론과의 통합을 통해 충돌하는 정보를 합리적으로 처리하면서도 논리적 일관성을 유지할 수 있다.
• 이 접근은 논거 이론, 불확실성 처리, 목표 우선순위 부여를 통합하는 통합적이고 논리 기반의 의사결정 기반을 제공한다.