論証の論理（ろんしょうのろんり、、LA）は、人間が命題について推論し議論する仕方を形式化した記述である。たとえば医療診断や予後、化学の研究といった分野の計算機人工知能システムにおいて用いられている。
用語の由来 クラウス（Krause）らPaul J. Krause, Simon Ambler, Morten Elvang-Gøransson, and John Fox, A Logic of Argumentation for Reasoning Under Uncertainty, Computational Intelligence, 1995, 11(1), 113-131.は、不確実性下でのに議論（argumentation）を用いる彼らのモデルに関する論文において「議論の論理（logic of argumentation）」という語を最初に用いた著者と見られる。ただしこのアプローチはそれ以前に、医療診断を支援するプロトタイプの計算機応用でも用いられていたMorten Elvang-Gøransson, Paul J. Krause, and John Fox, Dialectic Reasoning with Inconsistent Information. in Uncertainty in Artificial Intelligence: Proceedings of the Ninth Conference, eds. D. Heckerman and A. Mamdani, Morgan Kaufmann, San Francisco, 1993, pp. 114-121.John Fox, David W. Glasspool, and Jonathan Bury, Quantitative and Qualitative Approaches to Reasoning under Uncertainty in Medical Decision Making, in 8th Conference on Artificial Intelligence in Medicine in Europe, AIME 2001 Cascais, Portugal, July 2001, Proceedings, eds. S. Quaglini, P. Barahone, and S. Andreassen, Springer, Berlin, 2001, pp 272-282.。彼らの考えはさらに発展させられPhilip N. Judson and Jonathan D. Vessey, A Comprehensive Approach to Argumentation, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2003, 43, 1356-1363.Leila Amgoud and Henri Prade, Towards a Logic of Argumentation, Lecture Notes in Comput. Sci., 2012, 7520, 558-565.、たとえば化学毒性やの予測を目的とする応用にも用いられているPhilip N. Judson; Carol A. Marchant; Jonathan D. Vessey. Using Argumentation for Absolute Reasoning about the Potential Toxicity of Chemicals. Journal of Chemical Information and Computer Science, 2003, 43, 1364-1370.William G. Button, Philip N. Judson, Anthony Long, and Jonathan D. Vessey. Using Absolute and Relative Reasoning in the Prediction of the Potential Metabolism of Xenobiotics, J. Chem. Inf. Comput. Sci., 2003, 43, 1371-1377.。
実装 LA においては、ある命題を支持する議論と、それに反対する議論は区別される。命題を支持する議論はその命題への反対のケースには何も寄与せず、その逆も同様である。とりわけこのことは、LA が矛盾――議論が真であることの証明と偽であることの証明――を支持しうることを意味する。支持のケースを裏付ける議論と反対のケースを裏付ける議論は別々に集約され、支持のケースに対する単一の信頼度評価と、反対のケースに対する単一の信頼度評価が得られる。次いで、両者は解決（resolution）されて命題に対する信頼度の単一の尺度が与えられる。
LA の大部分の実装において、既定の集約値は、命題を支持ないし反対する議論の集合における最強の値に等しい。同意する議論が複数あることで自動的に信頼度が増すわけではない。というのも、不確実性下で推論する場合、諸議論が独立であると仮定できないためである。もし議論が独立であるという証拠があり、それらが一致するときに信頼度を高める根拠があれば、これは「もし A かつ B ならば……」という形の追加規則で表現されることがある。
集約（aggregation）と解決（resolution）の過程は次のように表される。
T = Resolve[Max{For(Ca,x, Cb,y, …)}, Max{Against(Ca,x, Cb,y, …)}]
ここで T は命題に対する信頼度の全般的評価である。Resolve[] は任意の二つの値の組の解決を返す関数、For と Against は命題を支持する議論の集合と反対する議論の集合、Ca,x、Cb,y、… はそれらの議論の信頼度値、Max{…} はその作用対象（For または Against）の集合における最強の要素を返す関数である。
議論は、それ自体が他の議論への信頼に影響を与える命題に信頼度を割り当てることがあり、ある規則が別の規則によって切り崩されることもある。計算機実装はこうした相互関係を認識して自動的に推論木を構築しうる。
関連項目
脚注