人工智能逻辑讲义

出版者:中山大学出版社

作者:李小五

页数:549

出版时间:2005-9

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787306025876

具体描述

《人工智能逻辑讲义》内容简介：人工智能逻辑是用逻辑方法和成果研究智能主体如何处理知识的学问，主要研究主体的常识推理。这种推理具有非单调性和信息不完备性。本讲义分别介绍了三种主要的人工智能逻辑：缺省逻辑、非单调模态逻辑和限定逻辑。缺省逻辑的主要思想是在经典逻辑中增加刻画常识推理的缺省推理规则，由此形成的扩张概念刻画了主体的信念集及其变化。非单调模态逻辑是用“知”和“信”那样的认识论算子研究主体的认知状态，用具有反思性质的稳定集概念刻画主体的认知状态。限定逻辑的主要思想是合理限定通常的谓词逻辑所描述的谓词，从而合理限定这样的谓词指称的类的外延以排除反常的对象，因此限定逻辑在形式上提供一般的方法来极小化任意选出的谓词或者由谓词构成的公式，从而在直观上刻画了主体常识推理的能力。

本讲义内容丰富，知识面广，表达严谨，例题习题丰富，可作为高等学校逻辑学专业本科生、研究生教材使用。

目录信息

第0章 预备知识
1 集合论初步
2 句子逻辑初步
3 谓词逻辑初步
第1章 一般缺省逻辑
1 经典句子逻辑中的单调推理规则
2 缺省推理与缺省理论的基本性质
3 缺省理论的扩张
4 缺省规则的良序化
5 弱扩张与部分扩张
6 量化逻辑
第2章 子缺省逻辑
1 正规缺省逻辑
2 半正规缺省逻辑
第3章 缺省逻辑的变种（上）
1 正当缺省逻辑
2 累积缺省逻辑
3 析取缺省逻辑
第4章 缺省逻辑的变种（下）
1 优先缺省逻辑
2 约束缺省逻辑
3 合理缺省逻辑
第5章 模态逻辑基础与稳定理论
1 模态逻辑基础
2 稳定理论
第6章 模态系统的膨胀理论
1 依赖语境的证明
2 S-膨胀及其基本性质
3 极小模型语义
4 相对反思的一致性
5 S-膨胀的再认识
第7章 几个重要的非单调模态逻辑
1 非单调逻辑N
2 非单调逻辑KD45和Sw5
3 自识逻辑
4 与单调模态逻辑的对应
5 对反思的限制
6 与缺省逻辑的互译
第8章 限定逻辑
0 经典二阶逻辑
1 直观思想
2 谓词限定逻辑
3 公式限定逻辑
4 二阶限定逻辑
5 非递归的限定逻辑
6 个体域限定逻辑
7 逐点限定逻辑
参考文献
后记
· · · · · · (收起)

用户评价

我是一名偏向应用层面的工程师，最初担心这本书的理论深度会让我望而却步，但事实证明我的顾虑是多余的。作者在处理复杂的逻辑推理机制时，总能适时地引入软件工程中的设计考量，使得理论与实践的鸿沟被有效弥合。例如，在讲解如何处理知识库的冲突和冗余时，书中不仅分析了逻辑上的矛盾性，还探讨了在实际内存和计算限制下，如何设计高效的冲突消解策略，这对于我参与的项目很有指导意义。此外，书中对时间逻辑和模态逻辑在AI规划和时序决策中的应用描述得非常到位，配上了清晰的状态转换图示，让我对如何让AI系统进行有时间约束的推理有了更直观的理解。总而言之，这本书成功地搭建了一座从纯粹的逻辑学殿堂到实用的智能系统构建之间的坚固桥梁，对于希望将理论深度转化为工程实践的读者而言，简直是不可多得的宝藏。

翻开这本书，首先感受到的是一种扑面而来的学术气息和严谨的结构美感。它并非那种浮于表面的技术科普读物，而是真正深入到了人工智能的“骨架”——逻辑——进行了一次彻底的解剖。我尤其欣赏作者对于“知识表示”这一核心议题的多元化探讨。不同于市面上很多只侧重于一两种特定形式化语言的书籍，这里系统地比较了产生式规则、语义网络、框架理论乃至本体论等不同逻辑表达范式的优劣及其适用场景。这种对比性的叙述方式极大地拓宽了我的视野，让我明白选择何种逻辑工具去建模特定的现实问题，本身就是一种高超的工程艺术。书中对“推理”的讨论也极富洞察力，它不仅仅停留在演绎推理的范畴，还相当深入地探讨了归纳和溯因推理在不确定性环境下的逻辑基础，甚至触及了一些概率逻辑的边缘领域，虽然这些内容的数学背景要求略高，但其对提升逻辑思维的灵活性有着不可估量的价值。对于有志于从事前沿AI研究的人来说，这本书无疑提供了一个坚实的、不可绕过的逻辑基石。

这本关于人工智能逻辑的教材真是令人眼前一亮，它在构建严谨的理论框架的同时，也注重与实际应用的紧密结合。作者显然下了很大功夫梳理了从基础布尔代数到复杂知识表示的整个逻辑学谱系，讲解清晰，层层递进，即便对于初学者来说，也能逐步建立起对AI核心思维模式的深刻理解。我特别欣赏它对经典逻辑学派的梳理，比如符号逻辑、模糊逻辑乃至非单调推理，这些内容在很多同类书籍中往往一带而过，但在这里却被深入剖析，配以大量的实例，使得抽象的概念变得触手可及。书中对推理引擎的构建原理分析得极为透彻，从前向链到后向链的算法流程，每一步的逻辑推导都交代得清清楚楚，让人在阅读时仿佛亲手搭建起了一个小型的专家系统。而且，书中似乎还引入了一些现代计算理论的视角来审视逻辑的可判定性和完备性问题，这极大地提升了本书的学术深度，让人在学习如何“让机器思考”的同时，也反思了“思考本身”的本质。总的来说，这是一部兼具深度与广度，非常适合希望系统掌握AI底层逻辑支撑的读者的佳作，读完之后，我对机器如何进行合乎逻辑的决策过程有了全新的认知。

说实话，我在阅读过程中，数次停下来，不是因为看不懂，而是因为被作者对细节的执着所折服。这本书在逻辑基础部分的讲解，简直就是教科书级别的典范。它没有急于抛出复杂的算法，而是花了大量篇幅来夯实数理逻辑的基础，从命题演算到一阶谓词演算的语义和句法规则，无不详尽且准确。更难得的是，作者巧妙地将这些枯燥的符号操作与具体的AI问题场景串联起来，比如如何用一阶逻辑的形式化语言精确描述一个简单的自然语言陈述，以及如何通过推理规则来验证一个系统状态的有效性。我特别喜欢其中关于“非单调推理”的章节，它清晰地解释了在日常决策中，我们如何基于新信息修改旧的结论，这对于理解现代认知模型和常识推理的重要性不言而喻。这本书的价值在于，它教会的不仅是“怎么做”，更是“为什么这样做是合乎逻辑的”，这种底层逻辑的清晰度，是构建稳健AI系统的关键。

这本书读起来不像是在啃一本技术手册，反而更像是在跟随一位经验丰富的哲学家进行一场关于思维本质的对话。它的叙事节奏非常舒缓且富有启发性，尤其是在处理那些边界模糊的逻辑问题时，作者表现出了极高的哲学素养。我印象最深的是其中关于“自指”和“不完备性”的讨论，这些内容在传统AI教材中几乎绝迹，但对于理解智能的局限性至关重要。作者并未回避这些难题，而是用非常直观的例子，比如通过类比哥德尔不完备定理的思路，来阐释形式化系统在模拟人类思维时的内在障碍。这种将逻辑学提升到元认知的层面去探讨的做法，极大地丰富了阅读体验。它迫使读者跳出具体的编程实现，去思考我们到底在用何种“逻辑框架”来定义和约束智能的边界。这本书的独特之处在于，它不仅教授了工具，更培养了对工具背后的逻辑哲学基础的深刻洞察力。