Logic Programming and Nonmonotonic Reasoning逻辑编程与非单调推理/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Baral, C.; Baral, Chitta; Greco, Gianluigi

出品人:

页数:454

译者:

出版时间:2005-9

价格:678.00元

装帧:

isbn号码:9783540285380

丛书系列:

图书标签:

• 逻辑编程
• 非单调推理
• 人工智能
• 知识表示
• 推理
• 计算逻辑
• 专家系统
• 规划
• 约束满足
• 形式化方法

逻辑与现实的交织：洞悉信息处理的深度疆域 信息，作为现代世界的基石，其获取、组织、推理与应用构成了人类智慧活动的核心。然而，我们所处的现实世界并非总是清晰、确定且完备的。信息常常是模糊的、不完整的，甚至相互矛盾的。在这种复杂多变的认知环境中，传统的、基于严格逻辑推理的方法往往显得力不从心。因此，探索能够有效处理不确定性、歧义性乃至自相矛盾信息的新型推理范式，成为了计算机科学、人工智能、哲学以及认知科学等领域亟待解决的关键课题。 本书，《逻辑编程与非单调推理》，正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨了逻辑编程强大的表达能力与非单调推理在处理不确定性信息时的独特优势如何相互融合，从而为构建更智能、更具适应性的信息处理系统提供坚实的理论基础与创新的实践方向。本书并非孤立地呈现两种技术，而是着力于揭示它们之间深刻的内在联系，以及这种结合所带来的革命性潜力。 逻辑编程：严谨推理的坚实基石 逻辑编程，以其源于数理逻辑的形式化表达和推理机制，为计算机科学带来了独特的视角。其核心在于将问题描述为一系列逻辑规则和事实，然后通过逻辑推理引擎自动求解。这种声明式的编程范式，使得程序员无需关注底层的执行细节，而是专注于问题的逻辑结构。 声明式表达的强大力量： 与过程式编程不同，逻辑编程允许用户以“是什么”而非“怎么做”的方式来描述问题。例如，描述家庭关系，我们可以定义“父母（X, Y）”表示X是Y的父母，然后通过“祖父母（X, Z）:- 父母（X, Y）, 父母（Y, Z）”这样的规则来推导出祖父母关系。这种表达方式清晰、简洁，且易于理解和验证。 基于规则的推理： 逻辑编程的核心在于规则（rules）和事实（facts）。规则描述了条件下推导出的新事实，而事实则是已知的基本信息。推理引擎根据这些规则和事实，通过回溯搜索（backtracking search）等机制，逐步推导出目标。这种推理过程，虽然在理论上是完备的，但在面对大规模、复杂问题时，其效率和可解释性也面临挑战。 Prolog与逻辑编程语言： Prolog作为最著名的逻辑编程语言，以其简洁的语法和强大的推理能力，在人工智能、自然语言处理、数据库等领域得到了广泛应用。它展示了如何将形式逻辑直接转化为可执行的程序。 逻辑编程的局限性： 然而，传统的逻辑编程语言通常基于闭世界假设（closed-world assumption），即所有未明确陈述为真的事实，都被认为是假的。这种假设在许多现实场景中并不适用，例如，当信息不完整或存在不确定性时，这种严格的推理可能导致错误的结论。此外，标准逻辑编程难以处理矛盾信息，一旦出现矛盾，推理过程将失效。 非单调推理：拥抱不确定与变化的智慧 现实世界的信息往往是不完备的，我们基于现有信息做出的判断，在获得新信息后可能需要被修正或撤销。这种推理能力，即“非单调推理”（Nonmonotonic Reasoning），是人类认知的重要组成部分。与单调逻辑（monotonic logic）中，一旦一个命题为真，无论增加多少新事实，它将永远为真不同，非单调推理允许结论的撤销。 处理不完备信息的艺术： 假设你看到一只鸟在飞，你会自然地认为“它是一只会飞的鸟”。然而，如果之后得知这是一只企鹅，那么你最初的结论就需要被修正。非单调推理正是要捕捉这种“默认推理”（default reasoning）的能力。 默认规则与例外： 非单调推理通常通过引入“默认规则”来实现。例如，“通常情况下，如果X是一个鸟，那么X会飞”。当遇到企鹅的特例时，这个默认规则就被打破。 可废止的结论： 非单调推理产生的结论是“可废止的”（revisable）。这意味着，在新的信息出现时，这些结论可能会被修正、更新甚至完全否定。这种灵活性使得非单调推理在处理动态变化和不确定性信息时具有天然优势。 典型的非单调推理形式： 诸如最小模型推理（minimal model reasoning）、优先逻辑（preferential logic）、默认逻辑（default logic）、信念修正（belief revision）等都是非单调推理的重要形式。它们提供了不同的机制来处理不确定性、信息冲突以及结论的修正。 非单调推理的挑战： 理解和形式化非单调推理是极具挑战性的。如何精确地定义“默认”以及如何有效地处理可能出现的冲突，是研究的重点。 逻辑编程与非单调推理的深度融合 本书的核心价值在于，它深刻地揭示了逻辑编程的严谨形式化能力与非单调推理处理不确定性能力的契合之处。将两者结合，可以克服各自的局限性，构建出更强大、更具适应性的智能系统。 扩展逻辑编程的表达力： 通过将非单调推理的机制融入逻辑编程，可以极大地扩展逻辑编程的处理能力。例如，不再局限于闭世界假设，而是可以引入开放世界假设（open-world assumption）下的默认规则，使得逻辑程序能够更自然地处理不完整信息。 实现更智能的知识表示： 逻辑编程的规则和事实可以作为非单调推理的基石。非单调推理的机制则可以为这些规则和事实赋予更丰富的语义，例如，允许程序在信息不明确时做出“最可能的”推断，并在获得更多信息后修正这些推断。 构建更鲁棒的推理引擎： 结合非单调推理的逻辑编程引擎，能够处理更广泛的问题，包括那些包含模糊信息、潜在冲突以及需要进行假设和修正的问题。这对于构建真正智能的系统至关重要。 应用场景的拓展： 这种融合带来了广阔的应用前景。在人工智能领域，可以用于构建更智能的决策支持系统、知识图谱推理、自然语言理解中的歧义消解；在机器人技术中，可以用于处理传感器数据的噪声和不确定性，做出更鲁棒的行动决策；在医学诊断、金融风险评估等领域，也能够发挥重要作用。 形式化与计算的桥梁： 本书深入探讨了如何在逻辑编程的框架内，对各种非单调推理方法进行形式化建模，并进一步研究了这些模型的计算实现。这包括对特定非单调推理范式的逻辑程序表示，以及设计高效的推理算法来支持这些扩展的逻辑程序。 本书的独特贡献与价值 《逻辑编程与非单调推理》不仅仅是对两种技术方法的简单堆砌，而是致力于构建一座连接形式逻辑与现实世界复杂性的桥梁。它： 1. 提供了统一的视角： 深入分析了逻辑编程和非单调推理的内在联系，揭示了它们可以相互补充，共同解决传统方法难以应对的问题。 2. 探索了创新的形式化方法： 介绍了多种将非单调推理机制嵌入逻辑编程框架的创新形式化技术，为研究者和开发者提供了可行的理论工具。 3. 关注实际的计算挑战： 不仅停留在理论层面，还积极探讨了实现这些融合方法的计算效率和算法设计，为构建实际应用系统奠定了基础。 4. 汇聚了前沿的研究成果： 集中展示了该领域最新的研究进展和理论突破，为读者提供了一个全面了解当前研究动态的窗口。 5. 激励了跨学科的合作： 其内容横跨计算机科学、人工智能、哲学和认知科学，为促进这些学科之间的对话与合作提供了契机。 对于任何希望深入理解信息处理的本质，构建更智能、更具适应性的人工智能系统，或者探索人类认知中不确定性处理机制的研究者、工程师、学生以及对这些领域感兴趣的专业人士而言，《逻辑编程与非单调推理》无疑是一部不可或缺的权威著作。它不仅能够拓宽读者的学术视野，更能激发新的研究思路和技术创新。本书将带领读者一同走进逻辑与现实交织的深度疆域，洞悉信息处理的未来发展方向。

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