تعتبر الحجة (Argumentation) من الموضوعات الحيوية في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تلعب دورًا أساسيًا في نمذجة وتقييم الحجج المختلفة. في إطار الحجة التجريدية (Abstract Argumentation)، نعتمد على الرسوم البيانية الموجهة، المعروفة باسم إطارات الحجة (Argumentation Frameworks - AF)، لتعبير عن النزاعات بين الحجج. تُحدد المعاني من خلال مفهوم التمديدات، وهي مجموعات من الحجج التي تستوفي شروط علاقات معينة ضمن إطار الحجة.

من المثير للاهتمام أن عمليات التفكير التقليدية في الحجة لا تكشف دائمًا مدى اختلاف التمديدات. لذلك، نقدم مفهومًا كميًا لتنوع التمديدات يعتمد على الفرق المتماثل، ونقوم بتوفير تصنيف شامل للعمليات المعقدة. يهدف هذا المفهوم الجديد إلى قياس مدى الاختلاف بين التمديدات: هل تتباين وجهات النظر فقط بنحو طفيف، أم تمثل مجموعات من الحجج غير المتوافقة بشكل جوهري؟

نستكشف أيضًا ما إذا كان بإمكان إطار الحجة قبول تمديدات متنوعة (k-diverse) معينة، ونسعى إلى حساب أكبر قيمة k يمكن لإطار الحجة قبولها، إلى جانب تطوير نموذج أولي وتقديم تقييم لتحديد مستويات التنوع. هذه الدراسة تقدم رؤى جديدة لرسم خريطة الاختلافات في الحجج وتبسيط طريقة فهم النماذج المعقدة في الذكاء الاصطناعي.