编程、人工智能与推理用逻辑Logic for programming, artificial intelligence, and reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Hermann, Miki (EDT)/ Voronkov, Andrei (EDT)

出品人:

页数:588

译者:

出版时间:2006-12

价格:813.60元

装帧:Pap

isbn号码:9783540482819

丛书系列:

图书标签:

• 逻辑学
• 人工智能
• 编程
• 推理
• 计算机科学
• 形式逻辑
• 算法
• 知识表示
• 专家系统
• 机器学习

图书简介：深入探索计算机科学的理论基石与实践前沿 书名： 编程、人工智能与推理：逻辑的视角 (Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning) --- 导言：逻辑——连接抽象与实现的桥梁 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，审视形式逻辑在现代计算机科学，特别是编程理论、人工智能（AI）和复杂系统推理中所扮演的核心角色。我们不再将逻辑视为纯粹的哲学或数学分支，而是将其视为构建可靠软件、开发智能系统和形式化知识表述的必备工具。 在当今技术飞速发展的时代，软件系统的复杂性呈指数级增长。从嵌入式系统到大规模分布式云计算平台，对正确性、可维护性和可预测性的要求从未如此迫切。同时，人工智能的浪潮正推动我们超越传统算法，寻求赋予机器类人推理和决策的能力。这一切的根基，都深深植根于精确、无歧义的逻辑结构之中。 本书将逻辑的理论框架与实际应用场景紧密结合，为读者——无论是经验丰富的软件工程师、计算机科学专业学生，还是希望理解AI底层原理的研究人员——构建一个坚实的理论与实践桥梁。 第一部分：编程的逻辑基础——确保软件的正确性 本部分专注于形式逻辑如何直接服务于软件的构造、验证与维护。我们考察如何使用逻辑语言来精确描述程序行为，从而从根本上避免运行时错误和安全漏洞。 1. 预设、后设与不变量：程序规格的精确表达 我们将从最基础的命题逻辑和一阶谓词逻辑（FOL）入手，展示如何利用这些工具来形式化地定义程序运行前后的状态。重点将放在“断言”（Assertions）的使用上，包括前置条件（Preconditions）和后置条件（Postconditions），以及如何通过这些条件来表达程序段的语义。 特别地，我们将深入探讨循环不变量（Loop Invariants）的概念。如何证明一个循环结构在每一步迭代中都保持某个关键性质，是确保迭代算法正确性的关键。本书将详细讲解如何构造和证明这些不变量，这对于理解归纳法在算法验证中的应用至关重要。 2. 霍尔逻辑与程序演化 霍尔逻辑（Hoare Logic）是程序正确性验证的经典框架。我们将系统地介绍霍尔三元组 $lbrace P brace C lbrace Q brace$ 的含义，并详细阐述其公理（如赋值公理、顺序规则）和规则（如条件规则、循环规则）。读者将学会如何运用这些规则链式推导出复杂程序的整体正确性证明。 此外，我们还将探讨程序演化（Program Evolution）的逻辑视角，即如何在不破坏现有正确性保证的前提下，对代码进行修改和重构。逻辑工具提供了在修改后重新验证系统稳定性的形式化方法。 3. 模态逻辑与时间性：处理并发与时序 现代程序往往是并发执行的，涉及到资源竞争和时间依赖。本章将引入时序逻辑（Temporal Logic），如线性时序逻辑（LTL）和计算树逻辑（CTL）。我们将学习如何用这些逻辑来表述关于系统行为随时间变化的属性，例如“系统最终会进入安全状态”或“在任何时刻，两个进程都不会同时访问关键资源”。 对于并发系统，模态逻辑的“必然性”（□）和“可能性”（◇）运算符，使得我们能够精确描述活性（Liveness）和安全性（Safety）属性，从而指导并发控制的设计和验证。 第二部分：人工智能中的逻辑推理——知识的表示与演绎 逻辑不仅是验证的工具，更是人工智能知识表征和推理能力的核心。本部分将聚焦于逻辑系统如何构建智能体（Agent）的知识库并实现自动推理。 4. 知识表示与一阶逻辑的表达力 我们将超越简单的命题逻辑，深入研究一阶谓词逻辑（FOL）在AI知识表示中的优势。FOL引入了量词（$forall$ 普遍量词, $exists$ 存在量词），极大地增强了对现实世界关系的描述能力，例如“所有鸟都会飞”（除非特指例外）。 本书将详细讨论如何将自然语言描述的知识转化为标准的FOL语句，包括函数符号、谓词符号和常量符号的定义。 5. 自动推理与演绎系统 知识被表示之后，AI系统需要一种机制来从中推导出新知识。我们将考察几种核心的自动推理技术： 自然演绎系统（Natural Deduction）： 模仿人类的推理过程，侧重于引入和消除规则。 相干演算（Sequent Calculus）： 一种更具对称性和结构性的证明系统。 分辨率原理（Resolution Principle）： 作为一阶逻辑自动推理最著名的技术之一，特别是在逻辑编程中占据核心地位。我们将详细分析如何将FOL公式转化为子句范式（Clausal Form），并运用归结（Resolution）进行反驳证明。 6. 逻辑编程与约束求解 逻辑编程范式，以Prolog为例，是逻辑推理直接转化为可执行代码的典范。我们将探讨Prolog背后的SLD（Selective Linear Definite clause）分辨率如何工作，以及“统一”（Unification）过程在匹配变量和实例化过程中的作用。 本部分还将延伸至约束逻辑编程（Constraint Logic Programming, CLP）。CLP将逻辑推理与特定领域的约束求解器结合起来，例如处理整数、实数或布尔值的线性不等式。这在资源调度、规划和形式化验证等需要同时满足多个条件的复杂问题中，展现出强大的应用潜力。 第三部分：推理的扩展与局限性 本部分将讨论标准一阶逻辑在处理不确定性、非单调性和知识演化等现实世界挑战时的局限性，并介绍相应的逻辑扩展。 7. 非单调推理与默认知识 在日常推理中，我们经常基于“默认假设”进行判断，例如“如果某物是鸟，那么它会飞”。然而，当获得新信息（如“企鹅是鸟”）时，我们必须撤销或修改先前的结论。这种非单调性（Non-monotonicity）是经典逻辑难以处理的。本书将介绍如默认逻辑（Default Logic）或信念修正理论（Belief Revision）等框架，用以形式化处理这种会随着新信息而“收回”结论的推理过程。 8. 描述逻辑与本体论 在语义网和知识图谱的应用中，我们需要更丰富的术语来描述概念、属性和它们之间的关系。描述逻辑（Description Logics, DL）应运而生。DL是FOL的一个受限但可判定的子集，专门用于定义概念（类）和角色（关系）。我们将解释DL如何作为OWL（Web Ontology Language）的理论基础，支撑现代知识工程和本体论的构建，实现对复杂领域知识的结构化和推理。 结语：逻辑的未来与技术的融合 逻辑学作为一门古老的学科，在信息技术领域焕发出新的活力。本书的最后将总结逻辑在可解释人工智能（XAI）、形式化方法在安全关键系统中的应用趋势，并展望未来，探讨量子计算和复杂系统对新型推理范式提出的挑战。 通过对编程、AI和推理中逻辑工具的深入学习，读者将获得一种穿透表象、直达核心的思维方式，从而能够设计出更健壮、更智能、更可信赖的下一代计算系统。本书不仅传授工具，更培养一种严谨的、形式化的问题解决能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

与其他强调快速工具应用的书籍相比，这本书更侧重于培养一种结构化的思维模式。它不是一本教你如何快速写出某个特定算法的“秘籍”，而更像是一位导师在教你如何像逻辑学家一样思考问题——如何精确地定义边界，如何严谨地推导出结论，以及如何识别论证中的隐藏假设。这种思维的训练是长期且普适的，它带来的益处远超某一特定技术栈的更新换代。我发现，在处理日常工作中的复杂项目需求时，我已经不自觉地开始使用书中介绍的演绎推理框架来拆解问题，效率和准确性都有了显著的提升。这本厚重的书，与其说是一本技术手册，不如说是一套重塑认知结构的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书在深度上确实展现了极高的水准，尤其是在探讨“可计算性”与“智能体决策”的交汇点时，作者展现了深厚的跨学科功底。他没有满足于介绍既有的图灵机模型和一阶逻辑，而是进一步深入挖掘了非单调推理和概率逻辑在处理不确定性信息时的内在机制。我特别留意了其中关于“自指悖论在AI规划中的影响”的章节，作者以一种近乎哲学思辨的口吻，探讨了系统内部逻辑限制如何反过来制约其外部表现的智能程度。这种对底层原理的深层挖掘，对于那些已经掌握了基础编程和AI算法，渴望触及更本质问题的进阶读者来说，无疑是一场思维的盛宴。它迫使你跳出“如何实现”的层面，去追问“为什么这样实现”的根本原因。

评分☆☆☆☆☆

我最近开始接触数理逻辑在实际应用中的边界拓展，这本书的叙事节奏把握得恰到好处，不像某些教科书那样上来就抛出大量晦涩难懂的定义，而是循序渐进地构建起一个清晰的知识框架。作者的笔触非常细腻，他似乎深谙初学者在跨越抽象概念时的心理障碍，总能在关键的转折点提供恰当的类比或生活化的例子来辅助理解。例如，在解释模态逻辑的某些概念时，作者巧妙地引入了关于“知识”和“信念”在不同情境下的状态变化，这使得原本冰冷的符号推理突然拥有了鲜活的生命力。这种教学方法的创新，让原本枯燥的理论学习变得富有探索的乐趣，让人忍不住想一探究竟，看看这些逻辑工具究竟能为我们解析现实世界提供多大的助力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是令人耳目一新，硬壳封面搭配富有质感的内页纸张，拿在手里沉甸甸的，透着一股专业和严谨的气息。特别是封面那抽象的几何图形和深邃的蓝色调，让人立刻联想到精密计算和深层思考，这对于一本探讨逻辑、编程和人工智能的书来说，是极好的视觉引导。内页的排版也十分考究，代码块的缩进清晰，公式的推导步骤详尽而流畅，即便是面对复杂的数理逻辑，阅读起来也不会感到拥挤或混乱。这种对细节的把控，体现了出版方对内容质量的尊重，也极大地提升了读者体验。我个人非常欣赏这种将学术深度与精美设计相结合的用心，它让我在翻阅时，不仅仅是在吸收知识，更像是在进行一场视觉与智力的双重享受。无论是放在书架上作为陈列，还是在案头随时取阅，它都散发着一种高质量的学术氛围，让人愿意沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编辑质量和参考文献的广度令人印象深刻。每当涉及到某个关键理论或模型时，作者总能给出精准的引用源头，涵盖了从早期数理逻辑奠基人到当代顶尖计算机科学家的重要论文。这为那些希望对特定领域进行更深入研究的读者提供了清晰的导航图。此外，书中穿插的历史背景介绍，也为理解这些逻辑范式是如何在特定时代背景下被提出和演进提供了重要的上下文，避免了知识的“无根性”。这种严谨的学术态度，让这本书不仅可以作为学习资料，也完全可以作为研究工作中的参考工具书来长期保留。它确保了读者所学到的知识是建立在坚实且可追溯的基础之上的。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆