Automated Reasoning and Its Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Veroff, Robert 编

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:1997-06-06

价格:USD 48.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262220552

丛书系列:

图书标签:

Automated Reasoning
Artificial Intelligence
Logic
Theorem Proving
Knowledge Representation
SAT Solving
SMT Solving
Verification
Constraint Satisfaction
Planning

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具体描述

The primary objective of automated reasoning (which includes automated deduction and automated theorem proving) is to develop computer programs that use logical reasoning for the solution of a wide variety of problems, including open questions. The essays in Automated Reasoning and Its Applications were written in honor of Larry Wos, one of the founders of the field. Wos played a central role in forming the "culture" of automated reasoning at Argonne National Laboratory. He and his colleagues consistently seek to build systems that search huge spaces for solutions to difficult problems and proofs of significant theorems. They have had numerous notable successes.The contributors are among the world's leading researchers in automated reasoning. Their essays cover the theory, software system design, and use of these systems to solve real problems.Contributors : Robert S. Boyer, Shang-Ching Chou, Xiao-Shan Gao, Lawrence Henschen, Deepak Kapur, Kenneth Kunen, Ewing Lusk, William McCune, J Strother Moore, Ross Overbeek, Lawrence C. Paulson, Hantao Zhang, Jing-Zhong Zhang.

探索智能的基石：自动推理系统与应用自动化推理，作为人工智能领域一颗璀璨的明珠，其核心在于赋予机器理解、分析并解决问题的能力，通过逻辑和算法模拟人类的思考过程。它不仅仅是计算机科学的一个分支，更是我们通往更高级智能形态的必由之路。本书旨在深入剖析自动化推理的理论基础、核心技术以及其在现实世界中的广泛应用，为读者构建一个系统而全面的认知框架。第一章：逻辑学的根基——形式化推理的语言任何复杂的系统都需要一套严谨的语言来描述和操作。自动化推理也不例外。本章我们将回归逻辑学的源头，探究形式化推理的基石。我们将从最基本的命题逻辑出发，理解命题的真假以及联结词（与、或、非、蕴含、等价）如何构建复杂的逻辑语句。接着，我们将深入到一阶谓词逻辑，学习量词（全称量词、存在量词）如何表达普遍性和特殊性，谓词如何描述对象的属性和关系，以及函数如何表示对象之间的映射。这些形式化的语言是机器能够理解和操作人类思维的关键，它们提供了精确的表达能力，消除了自然语言的歧义，为后续的推理算法奠定了坚实的基础。我们将通过大量实例，展示如何将日常的陈述和问题转化为逻辑公式，理解其内在的逻辑结构。第二章：推理的艺术——算法与证明的实现有了逻辑的语言，我们还需要一套行之有效的方法来从已知信息推导出未知信息。本章将聚焦于自动化推理的核心——推理算法。我们将详细介绍几种关键的推理机制：归结（Resolution）原理：作为一种强大的、完备的推理技术，归结原理将所有逻辑公式转化为子句形式，然后通过反复应用归结规则来寻找矛盾。我们将深入理解子句、文字、空子句的概念，并一步步解析归结推理的推理过程，学习如何通过消除量词和寻找矛盾来证明定理。推理引擎（Inference Engine）：推理引擎是自动化推理系统的“大脑”，它负责根据推理规则和知识库进行推理。我们将探讨前向推理（Forward Chaining）和后向推理（Backward Chaining）这两种主要的推理策略。前向推理从已知事实出发，不断应用规则生成新的事实，直到达到目标；后向推理则从目标出发，反向寻找能够推导出目标的规则和事实。我们将分析这两种策略的优劣势，以及它们在不同应用场景下的适用性。模型论（Model Theory）与证明论（Proof Theory）：本章还将触及逻辑学的两大重要分支。模型论关注逻辑公式的解释和真值，帮助我们理解公式的语义；证明论则关注逻辑推导的有效性，即如何从一组公理和推理规则出发，通过一系列合法的推理步骤，最终获得一个定理。理解这两者有助于我们更深刻地认识自动化推理的严谨性和可靠性。第三章：知识的组织——表示与管理仅仅能够推理是不够的，推理需要基于“知识”。本章将探讨如何有效地表示和管理这些知识，以便推理引擎能够高效地访问和利用。逻辑表示方法：我们将介绍多种逻辑表示方法，包括但不限于：产生式系统（Production Systems）：以“如果-那么”（IF-THEN）规则的形式表示知识，易于理解和修改，广泛应用于专家系统。框架（Frames）与语义网络（Semantic Networks）：侧重于表示对象之间的关系和属性，以结构化的方式组织知识，适合描述复杂概念和场景。描述逻辑（Description Logics）：一种更加形式化和严格的知识表示语言，在语义网和知识图谱构建中发挥着关键作用，能够进行更精细的推理。知识库（Knowledge Base）：知识库是存储和组织自动化推理系统所需要的所有知识的地方。我们将讨论知识库的构建、维护和更新策略，以及如何保证知识库的一致性和完整性。知识获取（Knowledge Acquisition）：如何将人类专家的知识转化为机器可理解的形式是一个巨大的挑战。本章将初步探讨知识获取的技术和挑战，包括专家访谈、文本挖掘等方法。第四章：从理论到实践——自动化推理的典型应用自动化推理并非空中楼阁，它已经在众多领域展现出强大的生命力。本章将通过一系列具体案例，生动地展示自动化推理的实际应用价值。定理证明（Automated Theorem Proving, ATP）：这是自动化推理最经典的应用之一。我们将介绍ATP系统如何在数学领域自动发现新的定理，验证复杂的数学证明，甚至帮助解决一些未解的数学难题。软件验证与形式化方法（Software Verification and Formal Methods）：在关键软件系统中，一个微小的错误都可能导致灾难性的后果。自动化推理技术在软件验证中扮演着至关重要的角色，它们能够形式化地描述软件的需求和规格，并通过推理证明软件是否符合这些规格，从而极大地提高软件的可靠性。规划（Planning）与决策支持（Decision Support）：在机器人学、航空航天、物流管理等领域，自动规划系统能够根据当前状态和目标，生成一系列动作序列以达到目标。决策支持系统则利用推理能力，分析海量数据，为复杂决策提供科学依据。自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）：将自然语言转化为机器可理解的逻辑形式，是实现真正意义上的智能对话和信息提取的关键。自动化推理技术在理解句法结构、语义关系以及语用信息方面发挥着重要作用。医疗诊断与药物研发（Medical Diagnosis and Drug Discovery）：利用自动化推理系统分析患者的症状、病史和医学文献，可以辅助医生进行更准确的诊断。在药物研发中，推理系统能够加速对潜在药物分子结构的分析和预测，缩短研发周期。第五章：挑战与前沿——自动化推理的未来展望尽管自动化推理已经取得了显著的成就，但仍然面临着一些挑战，同时也孕育着更激动人心的未来。可解释性（Explainability）与透明度（Transparency）：许多复杂的推理过程可能难以被人类理解，这限制了其在一些高风险领域的应用。如何让机器的推理过程更加透明和可解释，是当前研究的热点。不确定性推理（Reasoning under Uncertainty）：现实世界充满了不确定性，传统的逻辑推理往往难以直接处理模糊和概率信息。本章将介绍概率图模型、模糊逻辑等处理不确定性推理的方法。机器学习与自动化推理的融合：机器学习擅长从数据中学习模式，而自动化推理则擅长基于规则进行演绎。将两者有机结合，可以构建出更强大、更智能的系统。例如，利用机器学习发现新的逻辑规则，或利用推理能力增强机器学习模型的泛化能力。大规模知识库的构建与推理：随着信息量的爆炸式增长，如何构建和管理规模空前庞大的知识库，并在此之上进行高效的推理，是未来自动化推理发展的重要方向。本书力求为读者提供一个由浅入深、由表及里的学习体验。我们希望通过对自动化推理原理的深入讲解和对实际应用的广泛探讨，激发读者对这一领域的兴趣，并为从事相关研究或开发的专业人士提供有价值的参考。自动化推理不仅仅是关于机器如何“思考”，更是关于如何构建一个更智能、更高效、更可靠的未来。