Logic Programming and Non-Monotonic Reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:The MIT Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1991-07-15

价格:USD 32.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780262640275

丛书系列:

图书标签:

• Logic Programming
• Non-Monotonic Reasoning
• Artificial Intelligence
• Knowledge Representation
• Automated Reasoning
• Constraint Programming
• Declarative Programming
• Logic
• Computer Science
• AI

《逻辑编程与非单调推理》是一本深入探讨逻辑编程范式及其在处理非单调推理问题中的应用的书籍。本书旨在为读者提供一个全面而系统的理解，帮助他们掌握逻辑编程的理论基础、核心技术以及在人工智能、知识表示和推理等领域的实际应用。 核心内容概述： 本书首先从逻辑编程的基础概念讲起。它详细阐述了谓词逻辑、子句形式、归结原理以及 Prolog 等典型逻辑编程语言的语法和语义。通过一系列精心设计的示例，读者可以理解如何利用逻辑规则和事实来构建程序，并利用推理引擎来求解问题。内容涵盖了回溯搜索、合一、递归等逻辑编程的核心机制，为后续更复杂的讨论奠定坚实基础。 随后，本书将焦点转移到非单调推理。与传统的单调推理（即一旦接受一个结论，就永远无法撤销）不同，非单调推理允许在获得新信息时修改或撤销先前的结论。这在处理不确定性、不完整信息以及可废止的规则时尤为重要。本书会介绍各种非单调推理的理论框架，例如： 默认推理 (Default Reasoning): 探讨如何基于“通常情况”进行推理，以及当出现例外情况时如何修正结论。例如，默认情况下，鸟会飞，但企鹅是鸟但不会飞。 可废止推理 (Defeasible Reasoning): 介绍如何处理具有不同“强度”或“优先级”的规则，以及当规则冲突时如何选择最合适的结论。 约束满足和生成 (Constraint Satisfaction and Generation): 讲解如何利用逻辑编程的约束求解能力来处理需要满足一系列条件的复杂问题，并从中生成可能的解决方案。 更新和可修改的知识库 (Updateable and Modifiable Knowledge Bases): 讨论在动态环境中，如何有效地管理和更新知识库，并确保推理过程能够适应信息的变动。 本书将重点阐释逻辑编程与这些非单调推理形式的契合点。它会深入研究如何将非单调推理的语义和推理机制映射到逻辑编程的框架中，例如利用特殊的谓词、非逻辑符号或扩展的逻辑编程语言来实现。读者将学习到如何构建能够处理非单调性的逻辑程序，例如： 基于接受理论的逻辑编程 (Assumption-Based Reasoning in Logic Programming): 介绍如何通过引入假设的概念来处理不确定性，并在推理过程中管理和回溯这些假设。 依赖性逻辑编程 (Dependency-Directed Backtracking): 探讨如何更有效地管理回溯过程，避免不必要的搜索，从而提高推理效率。 利用异常处理和例外规则 (Handling Exceptions and Exceptions to Rules): 详细说明如何在逻辑程序中显式地定义和处理例外情况，使得程序能够对特殊情况做出更鲁棒的响应。 基于解释的推理 (Abductive Reasoning): 讲解如何利用逻辑程序来进行“溯因推理”，即根据观察到的事实推断出最可能的解释。 本书的独特性和价值： 《逻辑编程与非单调推理》的独特之处在于其将两个相关但又截然不同的领域——逻辑编程和非单调推理——进行了深入的融合。它不仅是对逻辑编程技术的一次详尽介绍，更是对其在处理现实世界复杂性和不确定性方面潜力的深刻挖掘。 理论与实践的结合： 本书在提供扎实的理论基础的同时，也包含了大量的实际案例和编程示例，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 方法论的系统性： 它提供了一个清晰的框架，让读者能够系统地理解不同类型的非单调推理，并掌握如何在逻辑编程中灵活运用这些方法。 面向未来人工智能研究： 随着人工智能技术的不断发展，处理不确定性和动态信息的能力变得越来越关键。本书为理解和开发更智能、更具适应性的人工智能系统提供了重要的理论和技术支持。 目标读者： 本书适合以下领域的读者： 计算机科学和人工智能专业的学生： 希望深入理解逻辑编程和非单调推理的理论基础及应用。 人工智能研究人员和开发者： 寻求构建能够处理不确定性、可废止规则和动态知识的智能系统。 对知识表示、推理和自动化规划感兴趣的学者： 探索更强大的推理方法来解决复杂问题。 有编程经验并希望扩展技能的软件工程师： 学习如何利用逻辑编程的强大能力来解决特定类型的问题。 通过阅读《逻辑编程与非单调推理》，读者将能够构建出更强大、更灵活、更能适应复杂多变现实世界的智能系统。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的触动是，它提供了一个看待世界不确定性的全新框架。我们生活在一个充满例外和修正的世界里，传统的、单调的“如果A则B”的确定性规则常常失灵。这本书正视了这种现实，并提供了一整套工具箱来应对“常识”的模糊性。我特别喜欢其中关于“信念状态”如何随着新信息的涌入而进行调整的讨论，这与现实世界中人类认知过程的模拟高度契合。书中对于如何形式化那些“在没有相反证据时我们倾向于相信的命题”的努力，是非常具有开创性的。尽管有些章节的符号系统初看令人望而生畏，但一旦掌握了作者设定的基本公理和推理规则，你会发现一个优雅且一致的推理体系豁然开朗。这本书的价值在于，它不仅告诉你“如何做推理”，更告诉你“在不确定世界中，什么是合理的推理”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式有一种古典的、学究式的魅力。它不像当代许多快餐式的技术书籍那样追求快速上手和肤浅的应用，而是致力于挖掘问题的根源。作者在开篇部分就花了大篇幅去梳理历史脉络，将非单调推理置于整个逻辑哲学和计算科学发展的宏大背景下进行考察，这种宏观视角极大地提升了阅读的层次感。我发现书中的数学推导部分虽然密集，但每一步都经过了反复的锤炼，逻辑链条环环相扣，几乎没有跳跃。对于我个人而言，它提供的不仅仅是知识点，更是一种严谨的学术思维训练。它强迫读者慢下来，去仔细辨析“蕴含”和“可废止蕴含”之间的微妙差别，去理解为什么在知识不完全的情况下，一个理性的主体必须具备“默认”的能力。这本书更像是一部严肃的哲学论著，只是其论证工具恰好是现代符号逻辑。

评分☆☆☆☆☆

从专业工具书的角度来看，这本书的深度和广度是令人敬佩的。它不仅仅停留在对现有非单调逻辑系统的介绍与比较，还深入探讨了这些系统的元理论性质，例如它们的可判定性、紧致性和表达能力。作者的写作风格非常适合那些已经对经典一阶逻辑有扎实基础，并希望将研究推向知识表示和推理前沿的进阶学者或高级研究生。书中对各种推理机制的数学建模，如优先性、权重分配等，展示了作者在形式化处理现实世界复杂性方面的非凡能力。它就像一本为构建下一代知识驱动型AI系统准备的“蓝图”，每一个章节都对应着系统设计中必须攻克的关键理论堡垒。对于任何严肃对待知识表示问题的人来说，这本书的地位是无可替代的，它强有力地证明了逻辑学在现代计算领域中不可或缺的核心地位。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我最大的感受是它在结构上的巧妙设计。作者似乎非常懂得如何引导读者的思维，从最基础的命题逻辑和一阶逻辑的稳固基石开始，逐步攀升至更高级、更具实践意义的知识表征和推理机制。这本书的论述风格极其冷静和客观，没有丝毫多余的修饰，所有的论证都像精密的机器零件一样紧密咬合，不容置疑。我尤其欣赏作者在介绍各种非单调逻辑系统（如封闭世界假设、优先逻辑等）时所展现出的细致比较。他们不仅清晰地阐述了每种系统的优点和适用场景，还毫不避讳地指出了它们在完备性、可靠性或计算复杂度上可能存在的挑战。对于那些希望深入理解人工智能基础理论，特别是希望从事知识工程和推理系统开发的人来说，这本书无疑提供了一个极其坚实和全面的理论支撑。它教会我们如何以一种更具适应性和现实性的方式来模拟人类的日常决策过程。

评分☆☆☆☆☆

这是一本在人工智能领域具有里程碑意义的著作。初翻开这本书，我立刻被它深邃的理论框架和严谨的逻辑推导所吸引。作者显然对逻辑学的各个分支有着深刻的洞察力，并将它们巧妙地融入到对“非单调推理”这一复杂问题的探讨之中。书中对经典逻辑与非单调逻辑的对比分析尤为精彩，清晰地勾勒出了传统逻辑在处理常识性、可废止性知识时的局限性，并系统地介绍了如何构建能够有效处理这些不确定性的新框架。阅读过程中，我发现作者并没有停留在理论的抽象层面，而是大量穿插了具体的例子和模型，这使得即便是初次接触这一领域的读者也能逐步领会其精髓。特别是对于默认推理（Default Reasoning）和信念修正（Belief Revision）的章节，讲解得深入浅出，让人感觉仿佛被一位经验丰富的导师领进了一个充满挑战但又无比迷人的知识殿堂。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一份对未来智能系统设计理念的宣言，它促使我们重新思考“知识”和“推理”的本质。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆