人工智能邏輯


人工智能邏輯是指用邏輯方法(如數理邏輯)和邏輯成果研究智能主體(intelligent agent)如何處理知識的理論。人工智能邏輯的研究對象與人工智能研究的對象不同,人工智能邏輯不研究智能主體如何從外部獲得知識。[1]
人工智能邏輯的產生來源於人們在計算機中實現(implementation)知識處理的探索。為此必須建立實現知識處理的形式理論。至少在基礎研究或者在理論重建的層面上,利用現代邏輯的種種方法和成果來建立上述形式理論成為必要。
處理知識又稱知識處理,內容主要包括知識表示、知識反思、知識修正、知識推理。知識推理除了傳統意義上的演繹推理歸納推理類比推理,還包括常識推理(commonsense reasoning)。常識推理是人類日常生活中獲取新知識的最重要手段之一,具有非單調性和信息不完備性。人工智能邏輯即重點在研究常識推理的形式化及刻畫。
經過多年發展人工智能邏輯發展了許多種類,比較完善的有缺省邏輯(default logic)、非單調模態邏輯、限定邏輯等!此外,還有一些討論相似問題,並且在形式上與上述邏輯密切相關的邏輯,如正常條件句邏輯、相信修正邏輯、認知邏輯。還有一些討論類似問題,但在形式上與上述邏輯的關係更為鬆散的理論。例如邏輯編程理論、相信修正理論。上述分類並不十分嚴格,例如邏輯編程理論可以嵌入非單調模態邏輯。由此也可看出人工智能邏輯是一類嚴格意義上的邏輯(應用邏輯)和一類不嚴格意義上的邏輯(邏輯的應用)的混合。[2] 最早研究人工智能邏輯的是約翰·麥卡錫John McCarthy),他提出採用邏輯方法來形式化人工智能需要解決的問題[3]

參考資料

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  1. ^ 李小五著《人工智能邏輯講義》前言,中山大學出版社,2005年9月。
  2. ^ 李小五著《人工智能邏輯講義》,中山大學出版社,2005年9月。
  3. ^ 斯坦福哲学百科-Logic and Artificial Intelligence-First published Wed Aug 27, 2003. [2016-04-09]. (原始內容存檔於2006-08-30).