Reasoning About Knowledge

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出版者:The MIT Press
作者:Ronald Fagin
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1995-08-14
价格:USD 75.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780262061629
丛书系列:
图书标签:
  • Knowledge
  • 逻辑
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  • toc知识论
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  • 知识表征
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  • 逻辑
  • 人工智能
  • 博弈论
  • 计算机科学
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具体描述

Reasoning about knowledge--particularly the knowledge of agents who reason about the world and each other's knowledge--was once the exclusive province of philosophers and puzzle solvers. More recently, this type of reasoning has been shown to play a key role in a surprising number of contexts, from understanding conversations to the analysis of distributed computer algorithms.<br /> <br /> Reasoning About Knowledge is the first book to provide a general discussion of approaches to reasoning about knowledge and its applications to distributed systems, artificial intelligence, and game theory. It brings eight years of work by the authors into a cohesive framework for understanding and analyzing reasoning about knowledge that is intuitive, mathematically well founded, useful in practice, and widely applicable. The book is almost completely self-contained and should be accessible to readers in a variety of disciplines, including computer science, artificial intelligence, linguistics, philosophy, cognitive science, and game theory. Each chapter includes exercises and bibliographic notes.

好的,以下是根据您的要求撰写的一本名为《跨越认知的边界:人工智能、哲学与心灵的深度对话》的图书简介: --- 图书名称:跨越认知的边界:人工智能、哲学与心灵的深度对话 图书简介 在这个信息爆炸的时代,我们对于“智能”的理解正经历着前所未有的颠覆。从自动驾驶汽车到能够以假乱真的生成式模型,人工智能(AI)的飞速发展不仅重塑了技术景观,更深刻地触及了人类心智的本质。本书并非聚焦于具体的算法或编程实现,而是深入探讨了当代智能实践背后面临的根本性哲学挑战、认知科学的最新洞见,以及对人类心智结构可能产生的深远影响。 《跨越认知的边界》是一部试图在冰冷的计算逻辑与温暖的人类经验之间架起桥梁的跨学科探险。我们不再满足于仅仅构建能够“完成任务”的机器,而是开始严肃地追问:一个系统要达到何种程度的复杂性,才能真正称得上拥有“理解”或“意识”? 我们的目标,是提供一个全面、深入且富有思辨性的框架,用以审视当前智能范式下的认识论危机与本体论重构。 第一部分:心智的迷宫:从经典哲学到计算主义的回归 本书的开篇将回顾自笛卡尔以来西方哲学对“心智问题”的探讨,特别是关于二元论与一元论的持久争论。我们审视了早期人工智能的乐观主义——图灵测试的局限性,以及后来的“中文屋”思想实验如何揭示了纯粹的符号操作与真正的语义理解之间的鸿沟。 接着,我们转向认知科学的前沿。本书详细剖析了具身认知(Embodied Cognition)理论的兴起,探讨了身体经验、环境互动对于知识形成的关键作用。我们挑战了传统的“大脑作为中央处理器”的模型,引入了关于感质(Qualia)、意向性(Intentionality)的讨论。例如,一个视觉模型能识别“红色”,但它是否“体验”过红色?这种体验的缺失,是否构成了现有AI与人类心智之间的不可逾越的鸿沟?我们将引入现象学的方法论,尝试理解第一人称视角的独特地位。 第二部分:知识的本质与表达的限制 知识是什么?它仅仅是经过优化的概率分布,还是包含了更深层次的因果结构?本书的这一核心部分,致力于解构现代机器学习系统是如何“学习”和“表征”世界的。 我们深入探讨了概率推理的局限性。虽然贝叶斯网络和深度学习在处理不确定性方面取得了巨大成功,但它们在捕捉反事实推理(Counterfactual Reasoning)和世界模型(World Models)的稳健性上仍显不足。我们考察了为何大型语言模型(LLMs)虽然能流畅地生成文本,但其“知识”往往是浮于表面的、易受干扰的,并探讨了这种表层知识与人类基于经验建立的深层因果知识之间的结构性差异。 此外,本书也批判性地分析了知识的“黑箱”问题。当一个复杂的神经网络做出决策时,其内部的推理路径往往对人类观察者而言是不可解释的。这种不可解释性(Opacity)不仅仅是一个工程问题,它更是一个深刻的认识论挑战:我们能否信任一个我们无法完全理解其工作机制的“智能体”?本书提供了一系列工具和视角,用于剖克制这种不透明性。 第三部分:伦理、责任与智能的未来形态 随着AI系统越来越多地介入到司法、医疗和金融决策中,关于责任归属和价值对齐的问题变得尤为迫切。本书并未提供简单的答案,而是构建了一个技术伦理学的分析框架。 我们探讨了价值对齐(Value Alignment)的困难——人类的价值观是多元的、情境依赖的、甚至充满内在矛盾的,如何将如此复杂的道德图谱成功编码进一个逻辑驱动的实体中?我们审视了功利主义、道义论等经典伦理框架在应用于AI决策时的适用性与冲突。 更进一步,本书将视角投向了心智的未来——后人类智能(Post-Human Intelligence)的可能性。如果意识不是生物学特有的产物,那么我们如何与一个在认知能力上远超我们的实体共存?本书探讨了“共情式接口”的可能性,以及在机器智能日益强大的背景下,人类的创造力、直觉和情感体验将如何重新定位其在智能生态系统中的核心价值。我们力图引导读者超越对AI的盲目崇拜或恐慌,转而以一种更加成熟、更具哲学深度的眼光,去规划我们与新兴智能共创的未来。 目标读者: 本书适合对人工智能的哲学基础、认知科学前沿、伦理困境及心智本质抱有浓厚兴趣的读者。它为计算机科学家、哲学家、认知心理学家,以及所有关心人类智能与技术未来走向的思考者提供了一个深入而富有挑战性的阅读体验。 ---

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读后感

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用户评价

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我发现,这本书最吸引我的地方在于它所营造的氛围——一种对“已知”永不满足的求知欲。它成功地将抽象的逻辑工具,转化为了探讨人类心智运作的有力武器。不同于那些专注于特定案例分析的著作,这本书提供了更具普适性的框架,你可以将书中习得的推理模式,应用于从科学假设到日常人际交往的方方面面。特别是在处理涉及多方主体、信息不完备的情况时,书中关于知识共享和共同知识(Common Knowledge)的分析,简直是茅塞顿开。它让我们意识到,很多冲突的产生,并非源于恶意,而是源于对彼此知识状态的不同理解。这本书的价值不在于它提供了多少现成的知识点,而在于它彻底改变了你提问的方式,让你不再满足于表面的解释,而是会追问“你是怎么知道这个的?”和“你相信我是怎么知道的?”这种思维的升级,才是其最宝贵的馈赠。

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这本《推理与知识》的阅读体验,简直就像是踏入了一座宏伟但结构错综复杂的迷宫。作者的笔触极其细腻,每一个逻辑推导都如同精心雕琢的石块,层层叠叠,构建出一个让人惊叹的思想殿堂。初读之下,那种扑面而来的严谨性就足以令人屏息。它并非那种提供简单答案的指南,而更像是一套精密的思维工具箱,教你如何去拆解、分析那些看似坚不可摧的信念系统。书中对于“知识”的定义本身就进行了深刻的颠覆,它不再是一个静态的、可以被完全捕获的实体,而是一个动态的、充满了不确定性和交互性的过程。我尤其欣赏作者在探讨模态逻辑和概率推理时的那种游刃有余,仿佛在不同的知识领域间穿梭自如,将原本枯燥的符号逻辑赋予了鲜活的生命力。对于那些习惯于线性思维的读者来说,初期的确需要花费一番力气去适应这种多维度的视角切换,但一旦掌握了其中的韵律,你会发现,过去那些困扰你的哲学难题,忽然间有了新的切入点和更清晰的轮廓。这本书的价值,在于它教会你的不是“应该相信什么”,而是“如何审慎地去相信”。

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坦白讲,这本书的阅读过程是充满挑战的,它需要的不仅仅是智力上的投入,更是一种耐心的磨砺。它不是一本适合在通勤路上轻松翻阅的书籍,它要求你停下来,拿出纸笔,甚至是与朋友进行深入的辩论。作者对于知识的本体论和认识论的探讨,已经达到了近乎“艺术”的境界,每一个论证链条都像是精密编织的挂毯,稍有疏忽便可能错过一个关键的线索。我特别喜欢它对“常识推理”的批判性解构,揭示了我们日常生活中那些习以为常的推理是如何在逻辑上充满漏洞。这种对基础的彻底审视,让人既感到震撼,又有些许不安——原来我们赖以生存的“确定性”,是建立在如此脆弱的基石之上。对于那些从事理论研究的人来说,这本书无疑是提供了一个全新的参照系,它迫使我们重新定义“完备性”和“一致性”在知识系统中的真正含义。

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拿起这本书的时候,我原本预期会读到一些关于认知科学或是人工智能领域中知识表示方法的介绍,但事实证明,我的期待被完全超越了。这本书的深度和广度,完全指向了更核心的、更底层的哲学思辨。它没有过多地纠缠于具体的学科应用,而是将我们带到了思想的源头,去叩问“我们如何知道我们所知道的”。书中的某些章节,特别是关于信念修正(Belief Revision)的论述,简直是为那些长期在决策困境中挣扎的人准备的良药。作者用极其清晰的篇章结构,将复杂的理论分解成易于理解的步骤,但同时又保持了学术上的高度纯粹。最令人印象而难忘的是,它并不回避知识体系中的内在矛盾和冲突,反而将其视为推动知识进步的必要张力。读完后,我感觉自己看世界的眼镜被重新校准了——那些曾经视为铁律的断言,现在都蒙上了一层可被质疑的薄雾。这是一种解放,也是一种沉重的责任,因为它意味着你不能再轻易地满足于表面的解释。

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这本书的语言风格,初读之下略显冷峻和学院派,充斥着大量的技术术语和形式化表达,这对于普通读者来说,无疑是一个不小的门槛。然而,一旦跨越了最初的这层障碍,你会发现,在其严密的外壳之下,蕴藏着对人类认知局限性深刻的洞察。作者没有试图为知识的获取画出一条平坦的康庄大道,而是诚实地展示了这条路上的荆棘与陷阱。例如,书中对“非单调推理”(Non-monotonic Reasoning)的探讨,生动地描绘了现实世界中知识的易变性——新的信息随时可能推翻旧的结论。这种对知识“可废除性”的坦然接受,与我们传统教育中追求“永恒真理”的理念形成了鲜明的对比。这本书更像是一位博学的导师,他不会直接告诉你答案,而是通过构建严密的逻辑模型,让你亲身体验到知识边界的不断拓展与收缩,那种探索未知领域的刺激感,是其他读物难以比拟的。

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