Marcelo Finger

Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo (Brasil)

mfingerime.usp.br

Lógica/ Inteligencia Artificial

Quantitative Logic Reasoning

We present a research program which investigates the intersection of deductive rea- soning with explicit quantitative capabilities. These quantitative capabilities encom- pass probabilistic reasoning, counting and counting quantifiers, and similar systems.

The need to have a combined reasoning system that enables a unified way to reason with quantities has always been recognized in modern logic, as proposals of logic prob- abilistic reasoning are present in the work of Boole [1854]. Equally ubiquitous is the need to deal with cardinality restrictions on finite sets.

We show that there is a common way to deal with these several deductive quantitative capabilities, involving a framework based on Linear Algebras and Linear Programming, and the distinction between probabilistic and cardinality reasoning arising from the different family of algebras employed.

The quantitative logic systems are particularly amenable to the introduction of in- consistency measurements, which quantify the degree of inconsistency of a given quan- titative logic theory, following some basic principles of inconsistency measurements.


CV

Marcelo Finger es profesor de Informática del Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo, el receptor de becas de investigación del CNPq, nivel 1B, editor de The Scientific World Journal y de la Revista de Ciencias Matemáticas de São Paulo, publicó números especiales en revistas como Annals of Mathematics in Artificial Intelligence (2001) y Teoría de la Informática (2014).

Recibió su Licenciatura en Ingeniería Electrónica de la Universidad de São Paulo (1988). Recibió su Maestría (1990) y su Doctorado (1994) en Informática por el Imperial College de la Universidad de Londres (1990). Fue profesor visitante en los departamentos de Ciencias de la Computación en la Universidad Paul Sabatier - Toulouse (2011) y en la Universidad de Cornell (2012-2013).

Sus temas de investigación son los siguientes: Lógica, Inteligencia Artificial, Bases de Datos, Humanidades Digitales y Lingüística Computacional. Es investigador del CNPq desde 1996. Recibió varios premios, entre los cuales están: el Premio Sesquicentennial Convocation (1990), el Premio y la Medalla Armstrong (1994), el Premio Jabuti (2007 -1er lugar, categoría Ciencia, Tecnología e Informática) y varios premios por su desempeño docente (2002, 2004, 2005, 2006).

Actualmente dirige investigación que involucra lógica, razonamiento cuantitativo y razonamiento probabilístico para comprender la interacción entre estas formas básicas de razonamiento, su complejidad computacional y sus aplicaciones en Inteligencia Artificial, Bases de Datos, Lingüística Computacional y Humanidades Digitales.