具体描述
This book constitutes the refereed proceedings of the 7th International Conference on Logic Programming and Nonmonotonic Reasoning, LPNMR 2004, held in Fort Lauderdale, Florida, USA in January 2004.The 24 revised full papers presented together with 8 system descriptions were carefully reviewed and selected for presentation. Among the topics addressed are declarative logic programming, nonmonotonic reasoning, knowledge representation, combinatorial search, answer set programming, constraint programming, deduction in ontologies, and planning.
《符号推理的探索：从经典逻辑到涌现智能》 内容简介 本书是一部关于人工智能核心领域——符号推理——的深入探索。我们将追溯其思想根源，审视其在经典逻辑框架下的严谨构建，并进一步探究其在面对不确定性、动态性和不完整信息时所展现出的强大扩展能力。本书并非仅限于理论的陈述，更旨在勾勒出符号推理技术在塑造未来智能系统过程中的关键作用，以及其与新兴人工智能范式的潜在融合。 第一部分：逻辑的基石与符号世界的构建 第一章：人类思维的逻辑回响 本章将回溯人类早期对推理和知识表达的探索，从古希腊哲学中的形式逻辑萌芽，到中世纪经院哲学对论证结构的精细分析。我们将审视逻辑作为一种工具，如何被用来捕捉和组织人类的思考过程，并引出形式化方法的必要性。我们将重点讨论演绎推理的普适性，以及它在确保结论可靠性方面的核心价值。 第二章：经典逻辑的严谨殿堂 本章将深入剖析经典逻辑，特别是命题逻辑和一阶逻辑。我们将详细介绍命题的构成、连接词的含义、推理规则（如假言三段论、选言三段论）以及蕴含关系。随后，我们将进入一阶逻辑的世界，理解量词（全称量词与存在量词）的强大表达能力，以及谓词、函数和变量在构建复杂命题模型中的作用。本章还将介绍逻辑系统的完备性、一致性与可判定性等基本性质，为后续非经典逻辑的发展奠定坚实基础。 第三章：符号推理的计算模型 在本章中，我们将探讨如何将逻辑规则转化为可计算的系统。我们将介绍形式化证明的各种方法，如自然演绎、相继式演算以及模型理论的检查方法。重点将放在计算逻辑的实际应用，例如如何设计推理引擎来实现自动定理证明，以及在专家系统和知识表示等领域中，如何利用符号推理进行推理和决策。 第四章：知识表示的语义学与句法学 知识表示是人工智能的基石。本章将深入探讨知识表示的两种核心视角：句法学和语义学。句法学关注知识的结构和操纵规则，例如如何将自然语言的陈述转化为逻辑公式。语义学则关注这些公式的意义，即它们在不同世界模型中的真值。我们将分析各种知识表示形式，如逻辑语言、语义网络、框架系统等，并讨论它们各自的优劣势，以及如何通过模型论来理解这些表示的含义。 第二部分：超越经典：应对不确定性与动态性 第五章：非单调推理的必要性 经典逻辑的一个核心特点是单调性：一旦一个命题被证明为真，那么在加入任何新的公理或假设后，它仍然为真。然而，现实世界并非如此简单。本章将阐述为何需要非单调推理。我们将通过生动的例子，如“鸟会飞”的常识性陈述，在遇到“企鹅”这一反例时，我们的信念如何发生变化。我们将介绍“默认推理”、“可废除推理”等概念，以及它们在处理不完整信息和隐含假设方面的能力。 第六章：信念更新与理论改变 当接收到新的信息时，我们的信念集可能会发生冲突或需要调整。本章将聚焦于信念更新（belief revision）和理论改变（theory change）的研究。我们将介绍主要的理论框架，如Alchourrón、Gärdenfors和Makinson（AGM）的信念更新公理，并探讨如何通过删除、添加或修改现有信念来维持知识库的一致性和合理性。我们将分析不同更新策略的语义和计算特性，以及它们在动态环境中的应用。 第七章：默认推理与缺失信息的弥合 本章将深入探讨多种非单调逻辑形式。我们将介绍最经典的默认逻辑（default logic），它允许我们基于“通常情况下”做出推理。我们将剖析默认规则的结构，如$alpha : eta / gamma$，并讨论如何处理默认规则之间的冲突。此外，还将介绍其他重要的非单调推理形式，如扩展的默认逻辑（extended default logic）、模态默认逻辑（modal default logic）等，以及它们如何为处理更复杂的默认推理场景提供解决方案。 第八章：可废除推理的灵活性 可废除推理（defeasible reasoning）是处理不确定性的一种强大方式，它允许我们对某些结论持开放态度，并在出现更强的证据时撤回。本章将介绍可废除推理的各种形式，如可废除逻辑（defeasible logic）及其变种。我们将探讨如何通过优先级关系、攻击和支持等机制来解决推理路径之间的冲突。我们将强调可废除推理在法律推理、常识推理以及诊断系统等领域的应用潜力。 第九章：偏好与冲突消解 当面对多个可能但相互冲突的解释或结论时，如何进行选择至关重要。本章将研究偏好（preference）在非单调推理中的作用。我们将探讨如何为不同的推理路径或信念分配偏好级别，以及如何利用这些偏好来消解冲突并得出最优的结论。我们将介绍基于偏好的推理机制，以及它们在解决开放世界假设和处理专家意见不一致等问题时的有效性。 第三部分：面向未来的智能：融合与发展 第十章：逻辑与机器学习的交汇 人工智能的两个重要分支——符号主义和连接主义——在过去似乎是截然不同的。然而，近年来，逻辑与机器学习的融合正成为一个热门的研究方向。本章将探讨逻辑作为一种强大的推理工具，如何与机器学习模型协同工作。我们将介绍“神经符号学”（neuro-symbolic AI）的概念，以及如何将逻辑规则注入神经网络，或利用机器学习来学习逻辑规则和解释。我们将分析这种融合带来的优势，如可解释性、鲁棒性和泛化能力的提升。 第十一章：涌现智能的逻辑基础 涌现智能（emergent intelligence）是指复杂系统在局部简单规则交互下产生的整体智能行为。本章将探讨逻辑在理解和构建涌现智能系统中的作用。我们将分析分布式推理、多智能体系统中的逻辑协调，以及如何利用逻辑来形式化描述和预测复杂系统中的涌现现象。我们将思考符号推理是否能为理解和引导涌现智能提供一种潜在的途径。 第十二章：非单调推理在复杂系统中的挑战与机遇 现实世界的许多复杂系统，如社交网络、经济模型、生物系统等，都表现出高度的动态性、不确定性和非单调性。本章将聚焦于非单调推理在这些复杂系统中的应用挑战与机遇。我们将讨论如何利用非单调逻辑来建模和分析这些系统的行为，如应对突发事件、预测群体动态、进行风险评估等。同时，也将指出在此类应用中，非单调推理仍面临的计算复杂性、可扩展性等关键问题。 第十三章：未来展望：逻辑智能的新边界 本章将对本书内容进行总结，并展望逻辑推理在未来人工智能发展中的潜在方向。我们将讨论对更强大的非单调逻辑形式的需求，以及如何实现逻辑推理与概率推理、模糊逻辑等其他推理范式的更深层次融合。我们将思考如何构建更具鲁棒性、适应性和可解释性的智能系统，并探讨逻辑推理在人工智能伦理、安全和可信度方面的重要作用。 本书旨在为研究人员、学生以及对人工智能核心原理感兴趣的读者提供一个全面且深入的视角，从经典的逻辑推理，到应对现实世界挑战的非单调推理，再到面向未来的智能形态，勾勒出符号推理在塑造智能未来中的脉络与潜力。
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