[en] LAW AND ORDER(ING): PROVIDING A NATURAL DEDUCTION SYSTEM AND NON-MONOTONIC REASONING TO AN INTUITIONISTIC DESCRIPTION LOGIC - BERNARDO PINTO DE ALKMIM (2024)
[pt] A lógica descritiva intuicionista iALC foi criada para modelar e raciocinar sobre o domínio de Leis baseada na Jurisprudência Kelseniana [1]. No decorrer da década anterior, essa lógica foi usada de diversas maneiras para modelar normas ou formalizar raciocínio jurídico [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]. Neste trabalho pretendemos complementar trabalhos anteriores ralizados com essa lógica ao preencher algumas lacunas encontradas enquanto trabalhando com ela. A primeira lacuna ocorre por iALC não ter um modo intuitivo de explicar raciocínio nela realizado para pessoas fora do domínio da Lógica. Ela tem um Cálculo de Sequentes (CS) [6] correto e completo (com respeito a modelos conceituais intuitionistas [3]) que tem sido menos usado que o desejado, e isso se dá em grande parte devido à maneira pouco intuitiva com que CS representa provas. Apresentamos um sistema de Dedução Natural (DN) correto e completo e com (quasi-)normalização para compensar por essa dificuldade em explicar CS para não-lógicos, especialmente os do domínio legal, essenciais para nossa pesquisa. Normalização completa não é possível devido a um tipo de derivação - tirando essa exceção, o resto do sistema gera derivações uniformes. A segunda lacuna envolve não poder lidar com raciocínio não-monotônico (RNM). Em geral, utiliza-se raciocínio monotônico, no qual, se é possível concluir algo de um conjunto de premissas, não há como acrescentar outra premissa de modo a evitar a conclusão prévia. Isso não é o caso em um julgamento legal, por exemplo, no qual lados opostos buscam convencer um juiz ou júri de consequências opostas ao adicionar premissas diferentes ao caso em questão. Propomos uma investigação de caráter exploratório em busca de uma extensão de iALC para lidar com RNM a fim de representar raciocínio jurídico em outras facetas da Lei como o processo judicial, que é não-monotônico por natureza. Apresentamos propriedades desejadas e uma possível aplicação de um sistema assim via um estudo de caso. Detalhamos mais a motivação tanto para o sistema de DN quanto a extensão de RNM, assim como as decisões tomadas ao criar cada um.