Logics in Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Wansing, Heinrich 编

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:

价格:$ 90.34

装帧:

isbn号码:9783540878025

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 逻辑学
• 知识表示
• 推理
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• 规划
• 机器学习
• 专家系统
• 形式化方法
• 计算智能

《人工智能中的逻辑》是一本深入探讨逻辑学在人工智能领域扮演关键角色的著作。本书并非简单地罗列各种逻辑系统，而是着力于分析和阐释逻辑学的核心思想如何为构建智能系统提供理论基础和实用工具。作者从逻辑学的基本概念入手，逐步深入到其在推理、知识表示、规划、学习以及伦理等人工智能核心问题中的应用。 本书的结构安排严谨，内容由浅入深，旨在为读者构建一个清晰而全面的知识体系。第一部分“逻辑学基石：形式化推理的基石”为读者打下坚实的逻辑学基础。在这里，我们探讨了命题逻辑和谓词逻辑，这两种最基本的逻辑系统。读者将学习如何形式化地表示陈述性知识，并理解推理的规则和机制。本书将重点阐述如何通过析取、合取、蕴含、否定等逻辑联结词构建复杂的逻辑表达式，以及如何运用推理规则，如分离规则（Modus Ponens）和假设演绎法，从已知前提推导出新的结论。此外，还会介绍不同类型的逻辑系统，如模态逻辑，它能处理可能性、必然性、知识和信念等概念，这些对于模拟人类的认知过程至关重要。我们还将触及证明论和模型论，这两者分别从证明的视角和解释的视角来理解逻辑系统的有效性，为后续的深度应用奠定理论基础。 第二部分“知识的表达与推理：机器的认知之源”将焦点转移到逻辑学在人工智能中的实际应用，尤其是在知识表示（Knowledge Representation）和推理（Reasoning）方面。在知识表示方面，本书将介绍多种将现实世界信息转化为机器可理解形式的方法。这包括使用符号逻辑，如析取范式（Disjunctive Normal Form, DNF）和合取范式（Conjunctive Normal Form, CNF），来表示事实和规则。同时，本书还将探讨更复杂的知识表示技术，如语义网络（Semantic Networks）和框架（Frames），它们能够捕捉概念之间的关系以及实体的属性。重点将放在如何利用逻辑规则来组织和存储这些知识，使得机器能够有效地访问和处理。在推理方面，本书将深入讲解各种推理机制，例如演绎推理、归纳推理和溯因推理。对于演绎推理，我们将详细解析逻辑程序（Logic Programming）范式，如Prolog，以及其背后的推理引擎是如何工作的。对于归纳推理，我们将探讨从具体实例中发现普遍规律的方法，这在机器学习领域有着广泛的应用。溯因推理则关注如何根据观察到的现象推断出最可能的解释，这对于诊断和问题解决至关重要。本书将通过具体的案例分析，展示逻辑推理如何在诊断系统、专家系统以及问答系统中发挥核心作用。 第三部分“高级逻辑与智能系统：智能的深化与拓展”将探讨更高级的逻辑系统及其在复杂人工智能任务中的应用。本书将深入研究时间逻辑（Temporal Logic），它能够处理时间相关的事件和状态，对于建模动态系统、规划和监控至关重要。我们将学习如何用时间逻辑来表示“在未来”、“之前”、“之后”、“总是”、“有时”等概念，并理解其在机器人行为规划、系统验证等领域的应用。接着，我们将探讨非单调逻辑（Non-monotonic Logic），这类逻辑允许在获得新信息时撤销之前的结论，这更贴近人类的实际推理过程，因为我们经常在信息不完整的情况下做出判断，并在获得更多信息后修正自己的观点。我们将分析缺省逻辑（Default Logic）和可废止逻辑（Circumscription）等代表性系统，并讨论它们在处理不确定性和常识推理中的作用。此外，本书还将涉及概率逻辑（Probabilistic Logic），它将逻辑推理与概率理论相结合，能够处理不确定性信息和进行概率推理，这在机器学习、不确定性推理和贝叶斯网络等领域有着极其重要的地位。我们将探讨如何将逻辑规则与概率模型融合，以构建能够处理模糊和不确定信息的智能系统。 第四部分“逻辑在人工智能中的前沿应用与挑战”将目光投向逻辑学在人工智能前沿领域的最新进展和面临的挑战。本书将详细介绍逻辑在机器学习，特别是符号机器学习（Symbolic Machine Learning）中的作用，包括如何利用逻辑规则来解释模型、进行特征工程以及实现可解释的AI。我们将探讨逻辑在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的应用，例如如何使用逻辑来理解句子的语法结构、语义含义以及进行对话管理。此外，逻辑在机器人技术中的应用也将是重点，包括如何利用逻辑进行路径规划、行为决策以及人机交互。本书还将审视逻辑在伦理人工智能（Ethical AI）中的角色，例如如何使用逻辑来形式化伦理原则、检测和纠正AI系统的偏见，以及确保AI决策的公平性和透明度。最后，本书将讨论逻辑在人工智能领域仍存在的挑战，如知识获取的瓶颈、推理的效率问题以及如何弥合符号主义与连接主义（神经网络）之间的鸿沟，并展望未来研究的方向。 本书的目标读者是具有一定计算机科学或数学背景的学生、研究人员和工程师，他们希望深入了解逻辑学在人工智能中的理论基础和实践应用。通过阅读本书，读者将能够： 掌握命题逻辑、谓词逻辑以及其他重要逻辑系统的基本原理和形式化方法。 理解如何利用逻辑学来表示和推理知识，从而构建智能系统的“大脑”。 熟悉时间逻辑、非单调逻辑和概率逻辑等高级逻辑系统，并了解它们在处理复杂智能问题中的应用。 洞察逻辑学在当前人工智能热门领域（如机器学习、NLP、机器人学和伦理AI）的最新进展和未来潜力。 本书并非一部纯粹的理论手册，而是力求将抽象的逻辑概念与生动的实际应用相结合。书中包含大量的示例和练习，旨在帮助读者巩固所学知识，并培养解决实际问题的能力。我们相信，通过对逻辑学在人工智能中的深入探索，读者将能更深刻地理解智能的本质，并为开发更强大、更可靠、更负责任的人工智能系统奠定坚实的基础。

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