具体描述
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
当我看到《Nonmonotonic Context-Dependent Reasonings》这本书名时，脑海中立刻浮现出许多关于人工智能和认知科学的经典问题。我一直对人类如何处理不确定性、如何适应不断变化的信息以及如何理解语境有着浓厚的兴趣。传统的逻辑推理，虽然严谨，但往往是单调的，即一旦一个结论被推导出来，就不会因为新信息的出现而失效。然而，现实世界中的推理，恰恰是高度非单调的。比如，我们知道“鸟类会飞”，这是一个普遍的认知，但当我们遇到“企鹅”时，这个认知就需要被修正，因为企鹅是鸟类，但它不会飞。这种对旧结论的“撤销”或“修正”，是智能的重要体现。而“情境依赖性”则更是关键，同样的事实，在不同的语境下，其解释和推论可能截然不同。例如，一句“小心！”在看到孩子即将摔倒时，与在看到前方有危险车辆时，其所指向的“危险”是不同的，也因此引发不同的应对策略。我希望这本书能够深入探讨非单调推理的逻辑形式，阐述其如何克服单调逻辑的局限，以及情境信息在推理过程中所扮演的角色。我渴望通过这本书，能够对这些复杂而重要的问题有更深刻的理解，并为人工智能领域中更具智能性和适应性的推理模型的构建提供理论基础。
评分《Nonmonotonic Context-Dependent Reasonings》这本书的书名，立刻勾起了我对于智能本质的思考。我一直觉得，我们现有的很多计算模型，虽然在某些特定任务上表现出色，但它们在应对现实世界那种复杂、动态、信息不完全的场景时，显得力不从心。人类的推理能力，其强大之处在于其“可修正性”和“情境敏感性”。例如，如果我们今天早上出门时看到天晴，可能会判断“今天不需要带雨伞”。但到了中午，天气骤变，下起了大雨，我们就会立刻改变之前的判断，意识到“今天需要带雨伞”。这种推理过程，并非一个单向的、不可逆的推导，而是随着新信息的出现而动态调整，甚至推翻旧结论，这正是“非单调性”的体现。而“情境依赖性”则更加显而易见，同样的指令，在不同的场合可能意味着不同的行动。例如，“把那边的东西拿过来”这句话，在实验室里可能指的是一个仪器，而在厨房里则可能指的是一把勺子。我希望这本书能够提供一个深入的理论框架，来解释和模拟这种非单调和情境依赖的推理过程。我期待它能够揭示出，如何将这些特性融入人工智能系统中，使其能够更像人类一样，在复杂多变的环境中进行灵活、鲁棒的推理，从而为人工智能的进一步发展提供重要的理论支撑和实践指导。
评分翻开《Nonmonotonic Context-Dependent Reasonings》这本书，首先映入眼帘的是其严谨的排版和清晰的章节划分，这立刻给我一种专业且内容扎实的预感。我作为一个对人工智能的认知模型和推理机制充满好奇的读者，一直觉得我们现有的很多AI系统在处理复杂、动态、模糊的现实世界信息时，显得有些“死板”。它们往往基于预设的规则进行判断，一旦遇到超出规则范畴的情况，就容易出现“失灵”。而“非单调性”和“情境依赖性”这两个概念，恰恰触及了我对这一问题的核心关注点。我常常在想，人类的思维之所以强大，很大程度上在于其能够灵活地根据新的证据来修正甚至推翻旧的判断，并且能够深刻理解特定语境下信息的含义。例如，一个简单的指令“请关门”，在有客人刚进来时，可能意味着“请轻柔地关门”，而在火灾警报响起时，则可能意味着“请用力、快速地关门”。这种对语境的敏感度和推理的动态调整能力，是我认为AI最需要学习的。我迫切地希望这本书能够系统地阐述非单调推理的理论框架，解释它如何能够处理信念的更新和可撤销性，并且探讨情境依赖性在推理过程中扮演的角色。我希望它能提供清晰的例子，说明如何在模型中体现这些特性，以及这些理论在现实世界中的应用前景，比如在自然语言理解、机器人导航、甚至是法律判决等领域。
评分初次接触《Nonmonotonic Context-Dependent Reasonings》这本书，我被其标题中透露出的前沿性和深度所吸引。作为一个对人工智能的认知模型和知识表示方法有着浓厚兴趣的研究者，我一直认为，要实现真正意义上的人工智能，就必须超越传统的、静态的知识表示和推理方式。人类的智能，最突出的特点之一就是其非单调性和情境敏感性。例如，当我们得知“小明有一只猫”时，我们自然会推断“小明有宠物”。但如果随后我们得知“小明养的猫生病了，所以他不得不把它送走了”，那么“小明有宠物”这个结论就不再成立，这就体现了非单调推理的特点。同时，同一句话，在不同的语境下，其含义和蕴含的推理方向截然不同。例如，“小心！”这句话，在过马路时，意味着“注意车辆”；而在看到孩子即将摔倒时，则意味着“注意孩子”。这种对情境的依赖，是人类推理的关键。我希望这本书能够为这些问题提供坚实的理论基础，深入探讨非单调推理的逻辑框架，以及情境信息是如何影响推理过程的。我非常期待书中能够出现对现有AI模型在这方面的局限性的分析，并提出创新的解决方案，从而为构建更具人类智慧的AI系统提供理论指导和技术启示。
评分《Nonmonotonic Context-Dependent Reasonings》这本书的书名，简洁却充满了吸引力。它直接指向了我在思考人工智能的“智慧”时，经常触及的两个核心问题：推理的可修正性（非单调性）和对环境的敏感度（情境依赖性）。我始终认为，真正的智能，不仅仅是能够执行既定的逻辑规则，更在于它能够在一个动态、不确定的世界中进行有效的判断和决策。人类的认知过程，很多时候都不是线性的、一步到位的，而是充满了修正和调整。例如，当我们听到“外面在下雨”时，我们可能会认为“我需要带雨伞”。但如果之后得知“雨很快就会停”，或者“我今天不需要出门”，那么“带雨伞”这个推断就不再是必需的，甚至可能被放弃。这种推理的“回退”和“更新”能力，正是非单调性的魅力所在。同时，我们对于一个指令或陈述的理解，往往高度依赖于其所处的具体情境。同样是“关灯”，在夜晚意味着“为了休息”，而在电影放映时则意味着“为了观影”。这种对情境的捕捉和利用，是实现真正智能的关键。我非常期待这本书能够提供一套严谨的理论框架，来解析和建模这两种重要的推理机制，并为我们构建更具适应性和鲁棒性的人工智能系统提供深刻的洞见和实用的方法论。
评分拿到这本书的时候，我的内心是充满期待的，因为书名就直接点出了我一直以来非常感兴趣的两个概念：非单调推理和情境依赖性。我一直觉得，现实世界中的推理过程，很少是线性的、不可逆的，往往是动态的、可以被修正的。比如，我们今天听到天气预报说会下雨，所以带了雨伞，但到了下午，天空却放晴了，我们就会把雨伞收起来。这个过程就是一个典型的非单调推理：基于一个前提（下雨预报）做出了一个推断（带雨伞），但随着新信息的出现（天气转晴），我们之前的推断就不再有效，甚至被推翻了。而情境依赖性则更是贴近我们的日常生活，同样的一句话，在不同的场合、面对不同的人说出来，其含义可能千差万别。这本书的题目，似乎就预示着它将深入探讨这两种看似复杂，实则普遍存在的现象。我非常好奇作者将如何通过理论的框架来解析这些，是会从逻辑学的角度切入，还是会结合心理学、认知科学的洞见？我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，更希望它能提供一些清晰的案例分析，能够让我看到这些抽象的概念如何在实际生活中得到体现。我曾接触过一些关于常识推理的讨论，其中就涉及到信念的更新和可撤销性，而“非单调性”似乎是这些讨论的底层逻辑。而“情境依赖性”，在我看来，则是这种非单调性在具体交互场景下的具体表现。我渴望从中找到能够串联起这些知识的线索，构建一个更加系统化的理解。
评分我对《Nonmonotonic Context-Dependent Reasonings》这本书的兴趣，源于我对人工智能领域的一个长期困惑：如何让机器真正理解并运用“常识”？我们人类的常识推理，很大程度上依赖于对情境的理解以及对信息可撤销性的认知。举个简单的例子，我们知道“鸟会飞”，但当我们看到“企鹅”时，我们会立刻意识到，“企鹅”虽然是鸟，但它不会飞。这个推理过程，并非对“鸟会飞”这一规则的简单应用，而是对“企鹅”这一具体情境的考量，并且推翻了原有的普遍性结论。这正是非单调推理的典型表现。而“情境依赖性”则更是普遍存在，同样的“快走”，在不同的场景下，可能意味着“为了赶火车”或者“为了躲避危险”。这些细微的情境差异，直接影响着我们的理解和判断。我希望这本书能够系统地阐述非单调推理的理论模型，解释它如何通过逻辑和语义的方式来处理这种动态的、可修正的知识，并进一步探讨情境信息在推理过程中扮演的关键角色。我期待这本书能够提供一套理论框架，帮助我们理解和构建更加智能、更具适应性的人工智能系统，让机器能够像人类一样，在复杂多变的世界中做出灵活而合理的推断。
评分《Nonmonotonic Context-Dependent Reasonings》这本书的名字，本身就激起了我极大的求知欲。我一直对人类智能的复杂性和灵活性深感着迷，尤其是我们是如何在信息不完备、环境不断变化的情况下做出合理判断的。传统的逻辑系统，虽然在形式上严谨，但在模拟现实世界的推理过程时，总感觉缺少了些什么。而“非单调性”，这个概念就仿佛一道曙光，预示着一种能够处理“事物会发生变化”、“旧的结论可以被推翻”的推理模式。我一直在思考，当我们学习新知识，或者经历新的事件时，我们原有的一些信念和认知是如何被更新、被修正的？这种动态的更新过程，正是非单调推理所要解决的问题。更进一步，“情境依赖性”则让我联想到，同样的陈述，在不同的情境下，其意义和影响是截然不同的。一个微小的语境变化，就可能导致完全不同的推理结果。我希望这本书能够深入浅出地解释这些概念，提供一些严谨的理论支撑，同时也能通过生动的案例，展现非单调和情境依赖性推理在实际生活中的重要性。我期待这本书能为我打开一扇理解智能本质的新窗口，让我更深刻地认识到，真正的智能，并非静止不变的知识堆砌，而是一个动态的、不断适应和学习的过程。
评分对于《Nonmonotonic Context-Dependent Reasonings》这本书，我最初被它吸引的原因，是其标题中蕴含的深刻哲学意味。我在阅读大量科幻作品时，常常会思考人工智能是否能够真正地“思考”，而“思考”的本质又是什么？我始终认为，真正的智能，不仅仅在于能够进行严谨的、符合形式逻辑的推理，更在于它能够理解和适应不断变化的环境，能够根据新的信息修正自己的判断，甚至是颠覆原有的认知。这种能力，恰恰是“非单调性”和“情境依赖性”所要探讨的核心。我对于传统的、单调的逻辑系统总觉得有些局限性，它们在处理现实世界的模糊性、不确定性和动态性时显得力不从心。而这本书，则似乎给了我一种希望，让我相信存在着一种更强大的推理机制，能够模拟人类更接近真实的认知过程。我期待这本书能够深入挖掘非单调推理的理论基础，解释其与传统逻辑的区别，并阐明其在人工智能、认知科学等领域的应用潜力。同时，“情境依赖性”也让我联想到语言的理解、决策的制定等问题，同样的指令，在不同的语境下，其执行方式和结果可能大相径庭。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，来理解这种情境如何影响推理的走向，以及如何建立能够处理这种复杂性的模型。总而言之，我对这本书抱有极大的期望，希望它能为我揭示智能的更深层次的奥秘，并为我解决在人工智能领域遇到的理论困境提供灵感。
评分这本书的封面设计，以一种沉静的蓝绿色调为主，点缀着抽象的几何图形，初看之下，颇有一种深邃而引人思考的意味。我是在一个偶然的机会下，在书店的哲学类区域发现它的。当时的我，正被一些关于人工智能伦理和认知模型的问题所困扰，脑海中充斥着对“智能”二字含义的模糊界定。我当时的想法是，也许这本书能提供一些新的视角，或者至少，能帮助我理清一些混乱的思绪。翻开它，第一感觉是文字的密度相当高，学术性扑面而来，没有那些轻松的叙述或者故事性的铺垫。我尝试着阅读了前言和目录，目录的标题本身就充满了挑战性，诸如“认知模糊性与信念更新”、“情境依赖性中的逻辑形式”、“非单调推理的语义解释”等，这些词汇组合在一起，就如同在我脑海中构建了一个复杂的迷宫，让我既感到畏惧，又忍不住想一探究竟。我对“非单调性”这个概念一直有所耳闻，但从未深入了解过，而“情境依赖性”更是让我产生了极大的兴趣。我一直在思考，我们人类的思维，究竟是如何在不断变化的环境和信息中做出判断的？很多时候，我们之前的某个结论，可能会因为新的证据而迅速失效，这种“非单调”的特征，似乎是人类智能最核心的部分之一，而这本书的题目，似乎正是直击了这个核心。我期待着这本书能够清晰地阐释这些复杂的概念，并通过具体的例子或者理论框架，帮助我理解人类思维的非理性、不确定性以及适应性。我深信，理解这些，对于构建更智能、更贴近人类认知的AI系统至关重要。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有