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出版者:North-Holland

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-05

价格:USD 119.25

装帧:Paperback

isbn号码:9780444898760

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 逻辑学
• 推理
• 自动化
• 计算机科学
• 形式化方法
• 知识表示
• 专家系统
• 算法
• 可验证计算

《智能决策的基石：逻辑推理的艺术与实践》 本书深入探讨了智能决策的底层逻辑——形式化推理的强大力量及其在人工智能、计算机科学、数学以及哲学等领域的广泛应用。我们旨在揭示，机器如何通过模拟人类的逻辑思维过程，实现自动化地进行推理、证明和问题解决，从而为构建更高级、更可靠的智能系统奠定坚实的基础。 第一部分：推理的理论基石 我们将从最基础的逻辑系统出发，构建起读者对形式化推理的直观理解。 命题逻辑：概念的精确表达与推导 深入解析命题的真值、联结词（与、或、非、蕴含、等价）的语义，以及如何将自然语言中的陈述转化为精确的逻辑公式。 介绍推理规则，如肯定前件、否定后件、假言三段论等，并展示如何通过这些规则从一组已知命题推导出新的命题。 探讨重言式、矛盾式和可满足式的概念，以及它们在逻辑推理中的作用。 我们将学习如何构建真值表来判定公式的有效性，并引入自然演绎系统和相继式演算，展示形式化的证明过程。 一阶谓词逻辑：量词的引入与谓词的表达力 超越命题逻辑的局限，引入变量、谓词、函数和量词（全称量词与存在量词），以表达更复杂、更具普遍性的概念。 学习如何将关于个体、集合以及它们之间关系的语句形式化。 深入理解量词的嵌套与量词辖域，以及它们如何影响公式的含义。 介绍一阶逻辑的推理规则，如全称实例化、存在推广等，并展示如何构建更复杂的证明。 探讨一阶逻辑的完备性与可靠性，以及它们对于形式化推理的意义。 第二部分：自动化推理的机制与算法 在理论基石之上，本书将详细介绍实现自动化推理的关键技术和算法。 自动化定理证明（ATP） 归结原理： 深入剖析归结原理的核心思想，展示如何将逻辑公式转化为子句范式，并利用归结规则进行反证法证明。我们将详细介绍各种归结策略（如单元归结、线性归结、并行归结）及其效率提升方法。 等式推理： 探讨如何处理包含等式推理的逻辑系统，介绍重写系统、参数化重写、等式归结等技术，以及它们在代数和符号计算中的应用。 模型查找： 除了证明定理，本书还将介绍如何利用模型查找器来判定公式的可满足性，这在软件验证和硬件设计验证中至关重要。 约束满足问题（CSP） 将推理视为一种约束满足过程，介绍变量、域和约束的概念。 学习各种搜索算法，如回溯搜索、前向检查、弧一致性算法（如AC-3），以及它们如何有效地解决大规模的CSP。 探讨度量学习和结构化 CSP 的求解技术，以应对更复杂的实际问题。 模型检查（Model Checking） 介绍模型检查在验证并发系统和分布式系统中的核心作用。 探讨如何使用时序逻辑（如LTL, CTL）来描述系统的性质。 详细介绍模型检查算法，如状态空间遍历、二叉决策图（BDD）以及抽象解释等技术，并分析它们的优缺点。 第三部分：自动化推理的应用领域 本书将通过一系列实际案例，生动展示自动化推理在各个领域的颠覆性应用。 人工智能（AI） 知识表示与推理： 探讨逻辑在知识图谱、语义网中的应用，如何通过逻辑推理来挖掘知识、进行问答系统和专家系统的构建。 规划与决策： 如何将规划问题转化为逻辑公式，并利用自动化推理求解器来生成最优行动序列。 机器学习的解释性： 探讨如何利用逻辑推理来理解和解释机器学习模型的决策过程，提高模型的透明度和可信度。 软件工程与验证 形式化方法： 介绍如何使用逻辑推理来精确描述软件规范，并通过模型检查和定理证明来验证软件的正确性和安全性。 程序合成： 探讨如何利用逻辑推理来自动生成满足特定要求的程序代码。 软件测试： 如何利用逻辑覆盖率和推理技术来设计更有效的测试用例，提高测试的完备性。 数学与科学证明 自动定理证明在数学研究中的辅助作用： 展示自动化定理证明系统如何帮助数学家发现新的定理、验证猜想，甚至发现证明中的错误。 科学模型的验证： 如何利用逻辑推理来验证复杂科学模型的逻辑一致性和预测能力。 哲学与语言学 逻辑分析： 探讨形式化逻辑在分析哲学论证、语言结构和语义方面的作用。 自然语言理解： 如何将自然语言处理与逻辑推理相结合，实现对文本内容的深度理解和推理。 本书特色 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解了形式化推理的理论基础，还提供了丰富的算法实现细节和应用案例，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 循序渐进的教学方法： 从基础的命题逻辑到复杂的谓词逻辑，再到各类自动化推理算法，内容组织由浅入深，适合不同背景的读者。 广泛的适用性： 无论您是人工智能研究者、软件工程师、数学爱好者，还是对逻辑思维感兴趣的任何人，都能从本书中获得深刻的启示。 通过《智能决策的基石：逻辑推理的艺术与实践》，您将不仅仅是学习一种技术，更是掌握一种理解世界、解决问题的强大思维方式。本书将引导您踏上一段令人着迷的旅程，探索智能背后那严谨而优雅的逻辑之美。

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这本书的封面设计简洁有力，采用了经典的黑白配色，给人一种专业且深邃的印象。初读之下，我立刻被作者严谨的论证风格所吸引。它并非那种故作高深的学术著作，而是以一种近乎叙事的方式，将复杂的逻辑推理过程娓娓道来。作者似乎非常擅长将抽象的概念具象化，通过一系列精心构建的例子，让读者能够直观地感受到形式化推理的强大威力。尤其是在介绍非单调逻辑和模态逻辑的章节中，那种层层递进的讲解方式，让人在不知不觉中就掌握了原本感觉遥不可及的理论框架。我特别欣赏作者对历史脉络的梳理，它清晰地勾勒出了自动推理领域是如何从早期的数学逻辑探索，一步步发展到今天多元化的研究方向的。这种历史的厚重感，让阅读体验远超一般技术书籍的范畴，更像是在探索一门学科的思想演变史。书中大量的图表和符号说明清晰准确，排版舒服，即便是需要长时间面对复杂的逻辑公式，眼睛也不会感到疲劳。对于任何希望在逻辑思维和计算机科学交叉领域打下坚实基础的人来说，这无疑是一部极具参考价值的入门与进阶指南。

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这本书给我带来的最大惊喜，是它对不同推理范式之间相互联系的洞察。我原本以为自己接触到的只是几个相对孤立的逻辑分支，但在阅读过程中，我发现作者巧妙地搭建了一座座桥梁，连接了经典命题逻辑、一阶逻辑，乃至更前沿的描述逻辑。它不像某些教材那样，将知识点孤立地陈列，而是展现了一种生态系统。例如，作者在讲解如何将特定领域的知识表示为逻辑公式时，非常细致地对比了基于规则的系统和基于模型的系统各自的优劣和适用场景。这种比较性的分析，极大地拓宽了我的视野，让我意识到“正确”的推理方法并非一成不变，而是取决于我们试图解决的问题的本质。书中引用的案例往往来自实际的软件验证或知识图谱构建，这使得理论不再悬浮于空中，而是紧密地扎根于现实世界的工程需求之中。对于希望将理论知识应用于实际系统设计的人员来说，这种实践与理论的完美融合，是这本书最宝贵的地方之一。

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阅读体验上，我必须指出，这本书的学术深度是毋庸置疑的，但它对读者的背景知识有一定要求。对于完全没有接触过数理逻辑基础的读者来说，开篇可能会略显陡峭。然而，对于那些已经具备一些基础，渴望深入了解自动推理底层机制的研究人员或高阶学生而言，这本书提供了一个无与伦比的参考平台。我尤其欣赏作者在介绍完基本概念后，立即引入的“局限性讨论”。比如，面对哥德尔不完备性定理时，作者并未回避其对形式化系统的深远影响，而是引导读者思考如何在认识到这些固有局限性的前提下，依然有效地构建出足够强大的推理引擎。这种坦诚和对学科边界的清晰界定，体现了作者深厚的学术素养和对读者的尊重。全书的论述节奏掌握得非常好，既有深入的数学推导，也有对哲学意义的探讨，使得阅读过程既充实又富有启发性。

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坦白说，这本书的阅读过程充满了挑战，但这种挑战是令人振奋的智力探险。我花了比预期更长的时间来消化其中关于完备性定理和紧致性定理的讨论部分。作者在处理这些核心元理论问题时，没有选择简单的概括，而是深入挖掘了证明背后的直觉和技术细节。这对于我这种追求知其然更要知其所以然的读者来说，简直是福音。我记得在某个下午，当我终于完全理解了某个特定推理系统中的反例构造法时，那种豁然开朗的感觉，至今记忆犹新。这本书的价值不在于提供即插即用的工具，而在于塑造一种系统的、批判性的思考方式。它强迫你走出日常语言的模糊地带，进入精确的符号世界。虽然某些段落的密度极高，需要反复阅读和做笔记，但最终的回报是巨大的——你开始用一种全新的、更具结构性的眼光看待问题，不仅仅是计算机程序，甚至是日常的论辩。这不仅仅是一本关于“如何推理”的书，更是一本关于“如何思考”的哲学指南。

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这本书的结构布局非常适合作为长期参考手册使用。我发现自己会频繁地回翻到关于“推理系统中的可判定性问题”那一章。作者对不同推理系统的判定性（Decidability）进行了分类讨论，从P-SPACE完全到不可判定，分析得极其透彻。每一次回顾，都能发现一些之前因为经验不足而忽略的微妙之处。它不是那种读完一遍就束之高阁的书，更像是一个工具箱，里面的每一个工具都需要时间去学习如何精确使用。最让我印象深刻的是，作者在讨论启发式搜索策略时，没有陷入单纯的算法罗列，而是将其置于更宏大的背景——如何高效地在庞大的搜索空间中找到一个符合逻辑的解——之下进行探讨。这种从宏观到微观、再回归宏观的叙事结构，使得全书内容浑然一体，逻辑自洽。对于任何从事人工智能、形式化方法或高级算法设计的人来说，这本书都是一个值得反复研读、常读常新的智力伙伴。

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