Explanatory Nonmonotonic Reasoning pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Bochman, Alexander

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2005-1

价格:$ 137.00

装帧:

isbn号码:9789812561015

丛书系列:

图书标签:

人工智能
非单调推理
知识表示
逻辑推理
计算智能
专家系统
默认推理
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因果推理
规划

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具体描述

Many approaches in the field of nonmonotonic and "commonsense" reasoning are actually different representations of the same basic ideas and constructions. This book gives a logical formalization of the original, explanatory approach to nonmonotonic reasoning. It uses the basic formalism of biconsequence relations, as well as derived systems of default, autoepistemic and causal inference, to cover in a single framework such diverse systems as default logic, autoepistemic and modal nonmonotonic logics, input/output and causal logics, argumentation theory, and semantics of general logic programs with negation as failure. This approach provides a clear separation between logical (monotonic) and nonmonotonic aspects of nonmonotonic reasoning. The separation allows, in particular, to single out the logics underlying modern logic programming and restore thereby the connection between logic programming and logic.

《解构：新逻辑的疆域》本书导览：在确定性与模糊性的交界处探寻知识的边界核心议题：本书旨在对传统逻辑体系的局限性进行深刻的反思与批判，并以此为基石，系统地构建和阐释一套超越经典二值判断（真/假）的、更贴近人类认知和复杂系统运作的推理框架。我们聚焦于探讨“信息不完整”、“信念的动态修正”以及“知识的演化”这三大核心挑战，试图揭示在面对不确定性、矛盾信息以及不断变化的现实环境时，如何进行可靠且富有洞察力的推理。第一部分：传统逻辑的基石与裂痕第一章：演绎法的黄金时代与内在张力本章首先回顾了自亚里士多德以来，以演绎推理为核心的经典逻辑（Classical Logic）所取得的辉煌成就。我们详细分析了其公理系统、推理规则（如肯定前件、否定后件）的严谨性与形式美感。然而，重点在于剖析这种体系在面对以下情境时的脆弱性： 1. 外延性困境：当知识库中出现两个在形式上一致但语义上存在微妙冲突的命题时，经典逻辑如何处理这种“细微的矛盾”？ 2. 封闭世界假设的束缚：经典逻辑往往默认我们拥有关于世界的全部知识（封闭世界假设）。当这一假设被打破，如何处理“未知”本身对推理结构的影响？第二章：模糊性与不精确性的边界侵蚀随着对自然语言和人类判断的深入研究，我们发现现实世界充满了“在某种程度上”、“几乎总是”、“可能”这类描述。本章引入了模糊集合论（Fuzzy Set Theory）的基本概念，将其视为对经典逻辑处理非精确性的一种初步回应。我们探讨了隶属度函数的构建原则，以及如何利用T-范数和T-共范数来定义模糊合取和析取。尽管模糊逻辑极大地拓宽了推理的范围，但我们仍需追问：隶属度本身是否可以被视为一种概率，或者它代表着一种本质上不同的认知状态？第二部分：引入动态性与信念的修正第三章：概率推理的局限：从数据到信念概率论是处理不确定性的强大工具，但它主要关注事件发生的频率和可量化的随机性。本章深入分析了贝叶斯推理（Bayesian Inference）在知识更新中的核心地位。然而，本书批判性地指出，在许多哲学和人工智能的场景中，我们面对的不是随机事件，而是信念的强度（Degree of Belief）。当缺乏充分的先验信息或当观察结果与现有理论产生剧烈冲突时，单纯的概率修正公式是否足以指导我们对核心假设进行根本性的重构？我们在此奠定基础，区分“随机性不确定性”与“认知不确定性”。第四章：信念修正理论：从牛顿到夏克尔伯格本章是本书的转折点，我们开始系统地探讨如何处理信息输入与现有信念体系之间的冲突。我们详细考察了哲学上关于信念修正的经典模型，特别是莱维-福格森（Levi-Fogelin）的观点以及夏克尔伯格（Chakrabartty）对不一致信息处理的早期尝试。重点分析了“最小损害原则”（Principle of Minimal Change）在信念修正中的应用：当必须放弃某些信念以接纳新信息时，应选择破坏性最小的路径。这涉及对信念的“强度排序”和“可修改性标记”的设计。第三部分：超越单调性的推理结构第五章：单调性的瓦解：默认推理的必要性单调性（Monotonicity）是经典逻辑的标志性特征，即增加新的前提永远不会导致先前得出的结论被撤销。本书认为，在日常推理和知识管理中，这种限制是不可接受的。我们依赖“默认推理”（Default Reasoning）——即在没有证据表明相反情况时，接受某个结论。我们详细分析了约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出的默认逻辑（Default Logic）的基本形式，包括其规则结构和可废止性（Defeasibility）的内涵。本章的核心在于阐明：默认规则如何充当知识库中的“占位符”，允许我们在信息稀疏时做出合理推断。第六章：可废止性与重构：反事实的逻辑基础如何优雅地处理默认规则被推翻（即被废止）的情况，是本部分的关键。我们引入了更精细的非单调推理框架，例如士塔拉卡（Stalnaker）的反事实条件句的语义学基础，并将其应用于信念的动态重构。本书提出了一种“多层级可废止性模型”： 1. 基础事实层：不可废止的公理（如数学定律）。 2. 高概率层：默认规则，易于被强有力证据废止。 3. 情景依赖层：依赖于特定上下文的弱推定。我们探讨了推理过程如何从一个稳定的“观点”（Viewpoint）平滑地过渡到另一个观点，而不是简单地从A推导出非A。第四部分：知识的建构与实践应用第七章：非单调推理在人工智能中的应用模型本章将理论框架落地到实际应用中，特别是对专家系统和自然语言理解（NLU）的贡献。我们考察了如何利用非单调推理来处理时间序列中的事件预测（例如，假设火车会准时到达，直到收到晚点通知）。特别关注“解释性推理”：当观察到一个反常现象时，系统如何通过回溯默认假设，寻找最少数量的修正点来解释该现象，从而生成一个连贯的叙事（即解释）。第八章：面向复杂性的认知模型：超越形式系统在收官之章，我们将焦点转向人类自身的认知局限。我们讨论了心理学实验中揭示的系统性偏差（如确认偏误），并探讨了非单调逻辑是否能更好地模拟这种不完美的推理过程。本书最终主张，一个强大的、适用的推理框架必须是开放的、可修正的，并且能够容忍暂时的不一致性，直到更强有力的信息出现为止。我们展望了未来研究的方向，特别是如何将时间动态、情境感知与非单调逻辑更紧密地结合，以期构建真正能够适应不断变化世界的智能体。结论：《解构：新逻辑的疆域》不仅仅是对现有逻辑工具的补充，更是对推理本质的一次深刻重估。它邀请读者进入一个充满不确定性、冲突与动态修正的知识前沿，探索如何在不完美的信息中，依然能够进行坚实而富有建设性的思考。