Non-Monotonic Extensions of Logic Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Telos

作者:Germany) Nmelp 9 1996 (Bad Honnef

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:1997-05

价格:USD 62.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540628439

丛书系列:

图书标签:

• Logic Programming
• Non-Monotonic Reasoning
• Artificial Intelligence
• Knowledge Representation
• Reasoning under Uncertainty
• Constraint Programming
• Automated Reasoning
• Computational Logic
• Declarative Programming
• AI Planning

非单调逻辑编程的延伸：一本深入探索逻辑编程的全新视角 逻辑编程，自诞生以来，便以其优雅的声明式风格和强大的推理能力，在人工智能、数据库和形式化方法等领域留下了深刻的印记。然而，传统的逻辑编程系统，如Prolog，其推理过程是单调的，这意味着一旦一个事实被证明为真，它将永远为真，而添加新的事实或规则只会增加可证明的事实，而不会减少。这种单调性在许多现实世界的问题建模中显得力不从心。例如，在常识推理中，我们经常需要处理不完整信息，并根据新的证据修正之前的结论。在诊断系统中，一个故障排除步骤的成功可能意味着某个假设可以被排除，而之前认为是正确的结论可能需要被推翻。这些场景都要求推理过程能够适应不断变化的信息，并且能够处理“默认”的知识，即在没有相反证据的情况下被认为是真的。 《非单调逻辑编程的延伸》一书，正是为了应对这一挑战而精心打造。它并非对现有逻辑编程的简单罗列或教学，而是深入挖掘逻辑编程的本质，并在此基础上构建一套全新的、更具表现力的推理框架。本书的读者将不再局限于单调推理的束缚，而是踏上一段探索非单调推理的迷人旅程。 核心内容概览： 本书的核心在于对非单调推理的系统性阐述及其在逻辑编程中的具体实现。它从理论基础入手，逐层递进，为读者构建一个扎实而全面的理解。 非单调推理的理论基石： 在深入逻辑编程的具体扩展之前，本书首先对非单调推理的各个流派进行了详尽的介绍。这包括： 默认推理 (Default Reasoning): 探讨了如何形式化“默认”的知识，即在没有相反证据的情况下，某些命题被认为是真的。例如，“如果一个人不是学生，那么他就是雇员”就是一个默认规则，但如果后面添加“这个人是学生”的事实，这个默认规则就不再适用。本书将介绍诸如 Reiter's Default Logic 等经典形式化方法，并分析其在逻辑编程中的应用潜力。 可废止推理 (Defeasible Reasoning): 关注如何处理可能被新的、更强的证据所推翻的结论。这与默认推理有着紧密的联系，但更强调证据的强度和可覆盖性。本书将探讨诸如 Loui's Nonmonotonic Logic 以及 Brewka's Preferred Sub-theories 等概念，展示如何在逻辑编程中引入可废止规则，实现更加灵活的推理。 削弱推理 (Circumscription): 介绍如何通过“最小化”某些谓词的真值域来处理不完整信息。例如，我们可以认为“所有能够飞的都是在名录中的鸟”，然后通过最小化“不在名录中的能够飞的”这个谓词的真值来达到目的。本书将深入讲解 McCarthy 的 Circumscription 理论，并阐述其在逻辑编程中的具体实现技术。 信念修订 (Belief Revision): 讨论在接收到新信息时，如何对现有的信念集进行一致且最小的修改，以适应新的知识。本书将介绍 Gärdenfors 的 AGM 理论，并将其与逻辑编程的知识库更新相结合，展示如何构建能够动态调整其知识的系统。 非单调逻辑编程的构造： 在奠定理论基础之后，本书将重点放在如何将非单调推理的思想融入逻辑编程的框架中。这包括： 基于优先级的逻辑编程 (Priority Logic Programming): 介绍如何引入规则的优先级机制，当多个规则冲突时，具有更高优先级的规则优先被应用。这可以有效地解决默认推理和可废止推理中的冲突问题。本书将分析不同的优先级模型，以及它们如何影响逻辑编程的推理过程。 基于否定为失败 (Negation as Failure) 的扩展： 深入研究如何将“否定为失败”的语义扩展到非单调场景。在传统的逻辑编程中，“否定为失败”意味着如果一个目标无法证明为真，那么它的否定就被认为是真的。在非单调场景下，本书将探讨如何处理因信息不完整而导致的“否定为失败”的不可靠性，以及如何引入更精细的推理机制。 约束逻辑编程的非单调性： 探讨如何在约束逻辑编程（Constraint Logic Programming, CLP）中引入非单调性。CLP 在处理复杂的域约束方面表现出色，将其与非单调推理相结合，可以解决更广泛的问题，例如在规划和调度问题中，需要根据当前状态动态调整约束。 学习与适应： 讨论如何在逻辑编程中实现学习能力，使系统能够根据经验数据自动调整其规则和知识库，从而表现出非单调的行为。这包括基于归纳推理和版本空间的学习方法。 应用领域与实例分析： 为了帮助读者更好地理解非单调逻辑编程的实际价值，本书将穿插大量的应用实例分析。这些实例将涵盖： 常识推理： 如何使用非单调逻辑编程来模拟人类的常识性推理，例如处理“鸟会飞”这一默认知识，以及当出现“企鹅”这一反例时如何修正结论。 诊断与故障排除： 构建能够根据传感器读数和实验结果动态调整诊断假设的系统。 自然语言理解： 处理自然语言中隐含的默认信息和上下文依赖性。 规划与决策： 开发能够根据不断变化的环境和目标来调整行动计划的智能体。 知识表示与管理： 构建能够处理不确定性和冲突信息的动态知识库。 本书的独特价值： 《非单调逻辑编程的延伸》之所以脱颖而出，在于其以下几个方面的独特贡献： 系统性与深度： 不同于市面上零散介绍非单调推理的资料，本书将非单调推理的各个重要理论统一在一个逻辑编程的框架下进行系统性阐述，深入剖析其内在联系和相互作用。 理论与实践的桥梁： 本书不仅提供了坚实的理论基础，更注重将这些理论转化为可实现的逻辑编程技术。读者将学习到如何构建实际的非单调逻辑程序，并解决现实世界中的复杂问题。 前沿性与创新性： 本书涵盖了当前非单调逻辑编程研究的最新进展和前沿思想，为读者提供了对该领域未来发展方向的深刻洞察。 清晰的结构与循序渐进的教学： 尽管内容具有深度，但本书的组织结构清晰，从基础概念到复杂应用，循序渐进，确保不同背景的读者都能有效地掌握其中的知识。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一次思想的启迪。它将带领您超越传统逻辑编程的界限，进入一个更智能、更灵活、更接近人类思维方式的推理世界。如果您对人工智能、逻辑学、计算机科学或任何需要处理不确定性和变化性信息的领域感兴趣，那么《非单调逻辑编程的延伸》将是您不可或缺的读物。它将为您提供一套强大的工具和全新的视角，去理解和构建能够真正智能地思考和行动的系统。

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读完这本书的中间部分，我深刻体会到作者在构建其“非单调扩展”模型时所展现出的惊人洞察力，尤其是在处理那些涉及默认假设和例外情况的场景时。书中对几种主流非单调逻辑（如扩展逻辑、偏好逻辑等）的比较分析，着实令人耳目一新。作者并未满足于简单罗列这些方法，而是深入挖掘了它们在计算复杂性、完备性以及与经典一阶逻辑的兼容性方面的内在张力。那些关于如何通过引入特殊的算子或新的语义结构来编码常识性推理的章节，是全书的亮点所在。例如，书中对“循环依赖”问题的处理，展现了一种优雅的解决方案，它似乎能巧妙地绕开传统闭世界假设（CWA）带来的诸多困境。不过，这种深入也带来了一个副作用：书中的案例分析往往停留在高度抽象的层面上，读者需要投入相当的精力将这些抽象的理论映射到具体的应用场景中，例如知识表示或法律推理，这使得阅读过程略显枯燥，需要极强的专注力来维持对复杂推理链条的跟踪。

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这本书的结构安排，特别是其对不同扩展范式的并置，让人感觉像是在一个庞大的逻辑博物馆里漫步。每一章都像是一个独立的展厅，陈列着一种特定的非单调推理机制。我特别欣赏作者在讨论计算实现细节时所流露出的严谨态度——尽管这本书的重点是理论基础，但它依然触及了如何将这些复杂的语义转化为可执行的算法。对于那些希望了解如何设计下一代知识推理引擎的工程师而言，书中关于可判定性边界和推理效率的讨论，提供了宝贵的理论支撑。然而，从阅读的流畅性来看，这种模块化的结构有时会显得有些零散。不同扩展理论之间的过渡不够平滑，读者需要不断地在不同的逻辑视角间进行心智上的切换。这使得整体叙事的连贯性稍有欠缺，更像是为专业研究人员准备的参考手册，而不是一本引导性的入门读物。它要求读者拥有深厚的数理逻辑背景，否则很容易迷失在细节的迷宫中。

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总的来说，这是一部具有里程碑意义的学术著作，它为非单调逻辑编程的理论基石铺设了极为坚实的地基。它的文字风格是典型的学院派，精确、冷峻，毫不留情地揭示了形式化推理的复杂本质。对于希望在逻辑编程理论前沿进行深入研究的学者而言，这本书无疑是案头必备的经典参考资料。它像一把精密的解剖刀，将复杂的推理过程层层剖析，展示了其内在的逻辑肌理。然而，对于那些希望快速掌握这项技术并将其投入商业应用的读者来说，本书的学习曲线异常陡峭。阅读它需要极大的毅力，读者需要准备好长时间地与大量的数学证明和抽象概念为伴。它不是一本易读之作，但其思想的深度和理论的严密性，保证了它在逻辑编程领域内持久的学术价值。

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这本厚重的专著，乍一看书名，便让人对其中晦涩的理论构建产生一种莫名的敬畏。我怀着一种探索未知领域的决心翻开了它，期望能从中领略到逻辑编程范式在处理不确定性和非经典推理时的精妙之处。然而，初期的阅读体验更像是在攀登一座知识的陡峭山峰，字里行间充斥着大量的形式化定义、复杂的数学符号和对经典逻辑基础的深入回顾。作者似乎极为热衷于为读者构建一个坚实但略显僵硬的理论框架，详细阐述了如何从标准的霍恩子句逻辑扩展到能够容纳“非单调性”特性的新体系。我发现，为了理解书中关于“可废止性推理”或“信念修正”的引入如何通过扩展的规则和元逻辑工具来实现，我不得不反复查阅附录中的数理逻辑预备知识。这种对基础的极致严谨，虽然保证了理论的无懈可击，却也使得初学者在快速掌握核心思想上略感吃力。整本书的论证节奏偏缓，更像是一篇篇经过精雕细琢的学术论文集锦，而非一本面向广泛读者的技术指南，它迫使读者沉浸于逻辑推理的深层结构中，去感受那些微妙的、关于真值如何随新信息而“塌陷”或“重建”的哲学与计算难题。

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我对这本书的最后一部分印象最为深刻，那部分集中讨论了非单调推理在处理信息不完全或冲突的知识库时的鲁棒性问题。作者在此部分探讨了如何衡量不同非单调理论的“保守性”和“表达力”之间的权衡。这种宏观视角的审视，将之前那些分散的局部技术讨论提升到了一个更高的哲学层面。它不再仅仅是关于“如何构建”一个非单调系统，而是关于“为什么”要选择特定的构建方式。我尤其关注了书中关于“信念的稳定性”的讨论，这对于构建需要应对持续反馈和修正的智能体系统至关重要。尽管内容极其深刻，但对于那些期望看到大量现代人工智能应用案例的读者来说，这本书可能会令人失望。它几乎完全聚焦于理论的纯粹性，对如机器学习中的不确定性量化或自然语言理解中的歧义消解等前沿应用领域，仅仅是点到为止，缺乏深入的、可操作性的连接点。

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