Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Voronkov, Andrei 编

出品人:

页数:714

译者:

出版时间:

价格:$ 134.47

装帧:

isbn号码:9783540894384

丛书系列:

图书标签:

• Logic
• Programming
• Artificial Intelligence
• Reasoning
• Discrete Mathematics
• Computer Science
• Algorithms
• Formal Methods
• Knowledge Representation
• Problem Solving

《逻辑、编程、人工智能与推理导论》 本书导读：探寻计算思维的基石与未来 本书旨在为读者构建一个坚实的基础，理解逻辑学原理如何渗透并驱动现代计算机科学、人工智能（AI）的发展，以及它们如何共同塑造我们对“推理”这一核心人类能力的机器模拟。我们不聚焦于单一的编程语言或特定的AI算法，而是深入探究支撑这些领域的底层思维结构和形式化工具。 第一部分：形式逻辑的根基与结构化思维 本部分将读者引入严谨的逻辑世界，这是所有计算和推理系统的抽象骨架。 第一章：命题逻辑：真值的运算与陈述的构建 我们从最基础的命题逻辑（Propositional Logic）开始。本章详细阐述了原子命题的定义、连接词（如“与”、“或”、“非”、“蕴含”）的精确语义。重点在于理解真值表（Truth Tables）作为判定复杂公式真值的系统方法。我们将探讨重言式（Tautologies）、矛盾式（Contradictions）和可满足式（Satisfiability）的概念，并引入导出自然演绎（Natural Deduction）和真值树（Semantic Trees）等基本的推理规则，这些规则是构建有效论证的基石。 第二章：一阶谓词逻辑：量化与对象的关系 命题逻辑的局限性在于无法处理个体和性质。本章将引入一阶谓词逻辑（First-Order Logic, FOL），这是描述现实世界复杂性的关键工具。我们将学习如何使用量词（全称量词 $forall$ 和存在量词 $exists$）来表达关于集合内所有或部分元素的陈述。本章深入探讨 FOL 的句法（Syntax）和语义（Semantics），包括解释（Interpretations）、模型（Models）和释义（Satisfiability in Models）。最后，我们将讨论 FOL 中推理的完备性（Completeness）和可靠性（Soundness）定理，为后续的自动化推理奠定理论基础。 第三章：推理的机制与证明的艺术 本章聚焦于如何系统地从一组前提推导出结论。我们将对比几种主要的证明方法：公理化系统（Axiomatic Systems）、自然演绎系统（Natural Deduction）以及更侧重于计算的归结原理（Resolution Principle）。归结原理将被详细剖析，因为它不仅是判定可满足性的强大工具，也是许多早期AI搜索和定理证明程序的核心算法。我们将通过实例展示如何将自然语言的论证转化为形式化的FOL语句并进行机器验证。 --- 第二部分：逻辑在编程范式中的体现 逻辑不仅仅是理论工具，它直接塑造了特定的编程范式，尤其是在声明式编程领域。 第四章：逻辑编程导论：Prolog与关系描述 本章将逻辑程序设计语言（如 Prolog）作为研究对象。我们探讨如何将程序视为一组事实（Facts）和规则（Rules）。核心在于理解 Horn 子句（Horn Clauses）在逻辑编程中的特殊地位及其可计算性。我们将详细分析 SLD 归结（SLD Resolution）作为 Prolog 执行模型的机制，以及回溯（Backtracking）和搜索策略在程序执行流中的作用。本章强调的是“做什么”而非“如何做”的编程哲学。 第五章：类型论与函数式编程的逻辑基础 本部分探讨逻辑如何通过类型系统（Type Systems）隐晦地嵌入到现代编程语言中。我们将介绍 Curry-Howard 同构（Curry-Howard Isomorphism），它揭示了程序（项）与证明（Type）之间的深刻联系。这使得类型检查成为一种自动化的逻辑验证过程。我们还将简要涉及依赖类型（Dependent Types）的概念，展示如何使用类型来表达复杂的前置条件和后置条件，从而在编译时捕获更深层次的逻辑错误。 --- 第三部分：从逻辑到人工智能与知识表示 本部分将逻辑工具应用于构建智能系统的核心挑战：知识的表示、推理的自动化以及不确定性的处理。 第六章：知识表示与本体论（Ontologies） 要构建智能系统，首先必须将世界知识转化为机器可理解的格式。本章详细讨论了知识表示（Knowledge Representation, KR）的几种主要范式：语义网络（Semantic Networks）、框架（Frames）和描述逻辑（Description Logics, DL）。我们将重点分析描述逻辑，它是本体论语言（如 OWL）的理论基础。我们将探讨如何使用 DL 来定义概念层次结构、属性关系，并分析描述逻辑的推理服务（如子类关系、实例检查）的可判定性。 第七章：非单调推理与常识的挑战 现实世界的推理往往是“非单调的”（Non-Monotonic），即增加新的信息可能导致先前得出的结论被撤销。本章深入探讨处理这种不确定性和默认推理的方法。我们将研究信念修正（Belief Revision）理论的基本框架，并介绍几种主要的非单调逻辑系统，例如默认逻辑（Default Logic）和支撑理论（Circumscription），用以模拟人类的常识性判断和“闭世界假设”。 第八章：概率推理与不确定性下的决策 纯粹的逻辑系统在面对不完整或不确定的信息时表现不足。本章将逻辑的严谨性与概率论的量化能力相结合。我们将系统介绍贝叶斯网络（Bayesian Networks）作为一种强大的概率图模型，用于表示变量间的依赖关系。重点在于理解信念传播（Belief Propagation）算法，以及如何利用这些工具进行诊断性推理、预测性推理和处理信息缺失。这为现代机器学习中的许多因果推断和不确定性量化方法提供了逻辑视角。 --- 第四部分：计算的界限与推理的未来 本书的最后部分将探讨逻辑和计算理论的深刻交叉点，审视我们能用机器做什么，以及不能做什么。 第九章：可计算性理论与逻辑的边界 本章将读者带入计算理论的核心。我们将讨论图灵机（Turing Machines）作为通用计算模型的概念，并深入探讨哥德尔（Gödel）、图灵（Turing）和丘奇（Church）对计算本质的贡献。重点是停机问题（Halting Problem）的不可能性证明，这直接限制了通用自动化推理系统能达到的能力。我们将讨论可判定性（Decidability）和半可判定性（Semi-Decidability）的概念，并将其应用于不同形式逻辑系统的推理问题。 第十章：现代推理系统与实践应用 在总结部分，我们将审视逻辑在当代AI系统中的实际应用。这包括符号AI（Symbolic AI）的复兴趋势（如神经符号AI），以及逻辑在程序验证（Formal Verification）中的关键作用，例如使用 SMT（Satisfiability Modulo Theories）求解器来验证软件的安全性属性。本书最终强调，无论AI发展方向如何，对形式推理的深刻理解始终是区分强大、可靠和可解释智能系统的核心能力。 本书特色： 本书结合了理论的深度和实践的相关性。它不仅教授“如何使用”逻辑，更着重于理解“为什么”这些逻辑结构在计算和智能构建中是必然的选择。它面向对计算机科学、哲学逻辑、高级编程或人工智能有浓厚兴趣的读者。

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