Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Vardi, Moshe; Voronkov, Andrei; Vardi, Moshe Y.

出品人:

页数:436

译者:

出版时间:2003-11

价格:610.20元

装帧:

isbn号码:9783540201014

丛书系列:

图书标签:

• Rice
• Logic
• Programming
• Artificial Intelligence
• Reasoning
• Discrete Mathematics
• Computer Science
• Algorithms
• Formal Logic
• Problem Solving
• Computational Logic

《解构现实：逻辑思维的力量与应用》 引言： 在信息爆炸、技术飞速发展的时代，我们每天都被海量的数据和复杂的问题所包围。从日常决策到科学探索，再到人工智能的崛起，清晰、严谨的逻辑思维能力已不再是少数专业人士的专属技能，而是每个人应对挑战、理解世界、创造未来的必备工具。本书《解构现实：逻辑思维的力量与应用》并非一本学术专著，也不是对某一特定领域的深入剖析，而是旨在为读者构建一套普适性的逻辑思维框架，揭示逻辑思维在各个领域中的强大生命力，并提供一套切实可行的思维训练方法。我们将从最基础的逻辑概念出发，逐步深入到其在复杂系统构建、问题解决、以及创新性思考中的应用，最终帮助读者掌握“如何思考”这一核心能力。 第一章：逻辑的基石——概念、命题与推理 本章我们将从最根本的层面出发，为读者打下坚实的逻辑基础。 概念的清晰化： 任何思考的起点都是清晰的概念。我们将探讨什么是概念，概念的内涵与外延，以及如何避免概念的模糊性、歧义性。例如，在讨论“公平”这个概念时，我们将分析它可能包含的多种维度（机会公平、结果公平、程序公平等），以及在不同情境下其具体含义的差异。清晰的概念界定是避免思维混乱的第一步。 命题的真假判定： 逻辑的核心在于命题的真假。我们将介绍命题的构成要素（主词、谓词、量词），以及如何通过分析命题的结构来判断其真伪。我们将深入讲解直言命题的四种基本形式（SAP、SEP、SIP、SOP），以及它们之间的矛盾关系和对当关系，这为后续的推理奠定基础。理解命题的真值表，对于分析复杂逻辑陈述至关重要。 推理的有效性： 推理是将已知信息转化为新知识的过程。本章将区分演绎推理和归纳推理，并重点阐述演绎推理的严谨性。我们将介绍几种常见的有效三段论形式，例如“所有A都是B，所有B都是C，所以所有A都是C”，并分析其逻辑结构。同时，我们也将探讨推理中的谬误，如“偷换概念”、“滑坡谬误”等，帮助读者识别和避免无效推理。 第二章：演绎推理的精妙——从简单到复杂 在本章中，我们将进一步深化对演绎推理的理解，并探索其在构建严谨论证中的应用。 联言命题与选言命题的推理： 联言命题（P且Q）和选言命题（P或Q）是逻辑中非常重要的命题形式。我们将学习如何从联言命题的真假推导出其组成命题的真假，以及如何从选言命题的真假以及其中一个命题的真假，推断出另一个命题的真假。例如，一个团队参与项目（P且Q），那么我们可以推断出他们参与了项目P，并且参与了项目Q。如果他们参与了项目P或项目Q，并且我们知道他们没有参与项目P，那么我们可以推断出他们参与了项目Q。 假言命题与假言推理： 假言命题（如果P，那么Q）是逻辑中最具表现力的命题形式之一，它描述了条件与结果之间的关系。我们将详细介绍肯定前件（Modus Ponens）和否定后件（Modus Tollens）这两种有效的假言推理规则，并分析它们在实际问题中的应用。例如，“如果下雨（P），那么地面会湿（Q）”。如果今天下雨了（P），我们可以肯定地说地面会湿（Q）。如果我们发现地面没有湿（非Q），我们可以推断今天没有下雨（非P）。 模态逻辑简介： 除了简单的真假之外，现实世界还存在“必然”、“可能”、“不可能”等模态概念。本章将初步介绍模态逻辑，探讨“必然发生”和“可能发生”等命题的逻辑结构，并展示其在理解事物可能性和确定性方面的作用。这为我们思考“如果……会怎样”的问题提供了更丰富的工具。 第三章：归纳推理的智慧——从观察到普遍 与演绎推理从普遍到特殊不同，归纳推理是从特殊到普遍，它在科学发现和日常判断中扮演着重要角色。 观察与实例： 归纳推理依赖于对具体事例的观察和总结。我们将探讨如何通过收集足够多、具有代表性的实例来形成普遍性的结论。例如，通过观察成千上万只天鹅都是白色的，我们归纳出“所有天鹅都是白色的”这个普遍命题。 类比推理： 类比推理是归纳推理的一种重要形式，它通过比较事物的相似性来推断未知。我们将分析类比推理的有效性，以及如何避免错误的类比（例如，将不相关的特征进行类比）。例如，因为地球上有生命，并且地球有大气层、水和适宜的温度，而火星也存在一些相似的条件，所以推测火星上可能存在生命。 科学归纳与统计归纳： 我们将区分科学归纳（强调因果关系和机制）和统计归纳（依赖于样本的代表性）。例如，通过反复实验发现某种药物对某种疾病有效，并且能够解释其作用机制，这就是科学归纳。而通过对一部分人的健康状况进行统计，推断全体人群的健康水平，则属于统计归纳。理解这两种归纳方式的差异，有助于我们更审慎地评估归纳结论的可靠性。 第四章：逻辑在复杂系统中的应用——结构、关系与设计 本章将把逻辑思维的触角延伸到更广阔的领域，展示其在构建和理解复杂系统中的关键作用。 系统思维与逻辑框架： 任何系统，无论是技术系统、社会系统还是生物系统，都由相互关联的组件构成。我们将探讨如何运用逻辑思维来分析系统的结构、识别组件之间的关系、以及理解系统整体的行为模式。例如，在分析一个企业的运营流程时，我们可以用逻辑图来描绘各个部门之间的信息流转、决策路径，从而找出瓶颈和优化点。 规则与约束的设计： 逻辑是制定规则和约束的基础。我们将分析如何在软件设计、法律条文、游戏规则等领域中，运用逻辑来确保规则的清晰性、一致性、完备性和可执行性。例如，在编程中，if-else语句就体现了基本的逻辑判断，用于指导程序的执行流程。 模型构建与仿真： 逻辑模型是理解和预测复杂系统行为的有力工具。我们将介绍如何将现实世界的问题抽象为逻辑模型，并通过对模型的分析和仿真来预测未来趋势、评估不同方案的效果。例如，气候模型就是基于物理学和化学定律的逻辑模型，用于预测全球气候变化。 第五章：逻辑在人工智能中的意义 人工智能（AI）的飞速发展与逻辑思维密不可分。本章将深入探讨逻辑在AI领域的地位和作用。 符号逻辑与知识表示： 符号逻辑是AI早期发展的基石。我们将介绍如何使用逻辑符号来表示知识，例如事实、规则和概念，并探讨其在专家系统、定理证明等领域的应用。例如，一个医疗诊断系统可能包含“如果患者出现发烧且咳嗽，则可能患有流感”这样的逻辑规则。 推理引擎与问题求解： AI中的推理引擎是实现智能决策的核心。我们将解析推理引擎如何运用逻辑规则来处理信息、解决问题、并做出预测。这包括搜索算法、规划算法等，它们本质上都是在逻辑空间中寻找最优解。 机器学习与逻辑的融合： 尽管机器学习以数据驱动著称，但逻辑思维在其中仍然扮演着重要角色。我们将探讨如何利用逻辑来解释机器学习模型的决策过程（可解释性AI），以及如何将逻辑规则融入机器学习模型以提高其鲁棒性和泛化能力。例如，一些强化学习算法会基于预设的逻辑奖励机制来指导智能体的行为。 第六章：逻辑思维的训练与实践 掌握逻辑思维并非一蹴而就，需要持续的训练和实践。本章将为读者提供一套行之有效的思维训练方法。 批判性思维的培养： 批判性思维是逻辑思维的延伸，它要求我们审慎地评估信息、识别偏见、并形成独立判断。我们将提供一系列练习，帮助读者提高识别论证谬误、分析信息来源、以及区分事实与观点的能力。 解构复杂问题的技巧： 面对复杂问题时，保持冷静并采取结构化的方法至关重要。我们将教授读者如何将复杂问题分解为更小的、可管理的部分，如何识别关键变量，以及如何运用逻辑工具来逐一攻克。 日常生活中的逻辑应用： 逻辑思维并非只存在于书本和实验室。本章将通过生动有趣的案例，展示如何在日常决策（购物、健康、人际关系）、工作沟通、甚至休闲娱乐中运用逻辑思维，提升生活品质。例如，在做一项重要决定时，我们可以列出所有可能的选项，评估每个选项的优缺点，并运用逻辑推理来选择最佳方案。 持续学习与进阶： 逻辑学的世界广阔而深邃。本书将鼓励读者保持好奇心，并为他们提供进一步学习的资源和方向，例如相关的书籍、在线课程、以及逻辑学社群。 结语： 《解构现实：逻辑思维的力量与应用》的目标是赋能读者，让他们能够更清晰地思考，更有效地沟通，更精准地决策，并更有信心地面对未来的挑战。逻辑不是冰冷的规则，而是理解世界、塑造未来的强大工具。希望通过本书的学习，每一位读者都能解锁逻辑思维的潜能，成为更具智慧和创造力的人。

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