人工智能邏輯
劉奮榮
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2025-12-01
- 售價: $414
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 188
- ISBN: 7302704449
- ISBN-13: 9787302704447
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Machine Learning
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商品描述
"本書系統介紹人工智能邏輯，共分三部分： 第一部分“知識表示與推理”重點介紹命題邏輯、謂詞邏輯和描述邏輯，這些邏輯系統是知識表 示與自動推理的基礎。命題邏輯(第2 章)用於表達和推理有關事實的信息。謂詞邏輯(第3 章)則進一 步支持對象屬性、對象之間關系及量詞結構的表達與推理。描述邏輯(第4 章)則在知識圖譜等領域中 得到廣泛應用，能夠刻畫復雜的概念結構與關系網絡，是當前較為成熟的知識表示形式。 第二部分“智能體及其交互”聚焦於智能體本身及其與環境和其他主體的交互機制。介紹多種 用於刻畫智能體的邏輯系統，包括處理不確定性的模態邏輯(第5 章)，表達認知狀態的認知邏輯、 信念邏輯(第6 章)與偏好邏輯(第7 章)。第8 章引入動態邏輯，用於分析智能體如何在動態環境中 處理新信息、更新知識、修正信念與調整偏好，從而實現合理的決策與規劃。此外，本部分還將探 討多智能體系統、社交網絡中的交互邏輯(第9 章)，以及博弈場景中的邏輯建模方法(第10 章)。 第三部分“機器學習與推理”介紹幾類與當代人工智能密切相關、仍處於發展中的邏輯系統。 首先是基於概率的推理方法，尤其是與因果推理相關的理論與模型(第11~12 章)。其次，探討人工 智能面臨的倫理挑戰，引入道義邏輯等行為規範相關的推理方法(第13 章)。最後，分析大語言模 型在邏輯推理方面的能力、面臨的挑戰，並展望其潛在的發展路徑(第14 章)。 本書力求在保持邏輯嚴謹性的同時，做到內容通俗易懂。各章在系統介紹邏輯基本理論的同時，特別 註重其在實際應用場景中的體現，均以具體實例引出邏輯概念，並輔以大量例證，以幫助讀者深入理解抽 象理論。同時，考慮到應用需求，我們也補充了相關邏輯系統的計算性質與復雜性分析，以幫助讀者評估 其實用性與局限性。全書結構模塊化，各部分內容相對獨立，讀者可根據自身興趣和需要選擇性閱讀。 本書適合作為計算機科學、人工智能、邏輯學等相關專業的課程教材，也適合對人工智能與邏 輯學感興趣的讀者閱讀。通過系統介紹人工智能邏輯的基本理論與實際應用，旨在幫助讀者理解邏 輯學在人工智能中的基礎性作用，展示邏輯學的發展如何推動智能系統的設計與發展。此外，本書 還涵蓋了人工智能前沿領域的若幹**研究成果，如知識圖譜、大語言模型及與倫理問題相關的邏 輯形式系統，為讀者提供一個融合理論與實踐的綜合性入門。 "
作者簡介
劉奮榮，清華大學哲學系教授，阿姆斯特丹大學講席教授，國際哲學學院（IIP）院士，國際科學哲學學院（AIPS）院士。斯坦福大學BerggruenFellow，哈佛大學數學系訪問學者。目前擔任清華大學－阿姆斯特丹大學邏輯學聯合研究中心主任，研究領域包括動態偏好邏輯、社會認知邏輯、人工智能邏輯以及邏輯哲學。
目錄大綱
目錄
第1 章引論/ 1
1.1 人工智能與人工智能邏輯/ 1
1.2 推理形式：演繹、歸納、類比與溯因/ 2
1.3 人工智能的發展徑路和目標/ 5
1.4 篇章結構和特色/ 6
第一部分知識表示與推理
第2 章命題邏輯/ 11
2.1 智能家居系統/ 11
2.2 命題邏輯的語言/ 12
2.3 命題邏輯的語義/ 14
2.3.1 真值表/ 14
2.3.2 邏輯等值、重言式與矛盾式/ 18
2.3.3 有效性/ 22
2.4 自然演繹系統/ 23
2.5 元定理/ 33
2.6 結語：自然語言推理的復雜性與形式語言的作用/ 34
第3 章謂詞邏輯/ 36
3.1 實例分析/ 36
3.2 謂詞邏輯語言/ 37
人工智能邏輯
3.3 謂詞邏輯語義/ 39
3.3.1 模型與真值條件/ 39
3.3.2 有效性/ 41
3.4 自然演繹系統/ 46
3.5 元定理/ 52
3.6 結語/ 52
第4 章描述邏輯/ 54
4.1 基本概念和術語/ 54
4.2 概念與解釋/ 55
4.3 知識庫/ 56
4.3.1 知識庫及其模型/ 56
4.3.2 概念的定義/ 58
4.3.3 非循環TBox 的消除/ 60
4.4 推理問題與服務/ 62
4.4.1 推理問題/ 63
4.4.2 推理服務/ 65
4.5 結語/ 66
第二部分智能體及其交互
第5 章模態邏輯/ 69
5.1 自動駕駛中的模態邏輯推理/ 69
5.2 模態語言和可能世界語義/ 70
5.3 互模擬、有效性/ 72
5.4 公理系統/ 74
5.5 元定理/ 75
5.6 結語：時態邏輯、動態邏輯等擴展/ 77
5.6.1 時態邏輯/ 77
5.6.2 命題動態邏輯/ 78
第6 章知識與信念的邏輯/ 80
6.1 泥孩難題/ 80
6.2 認知邏輯：語言和語義/ 81
6.3 公理系統/ 83
6.4 信念邏輯/ 84
6.5 多智能體系統中的群體知識/ 85
6.6 實例與結語/ 86
第7 章偏好邏輯/ 88
7.1 偏好與決策/ 89
7.2 基於原因的偏好/ 89
7.3 偏好的性質/ 90
7.4 不確定性與偏好/ 91
7.5 偏好、原因與推薦：實例分析/ 95
7.6 結語/ 96
第8 章動態更新邏輯/ 97
8.1 知識更新/ 97
8.2 信念修正/ 101
8.2.1 AGM 信念修正理論/ 101
8.2.2 基於DEL 的信念修正理論/ 103
8.3 偏好變化/ 105
8.3.1 優先序改變引起的偏好變化/ 105
8.3.2 信念改變引起的偏好變化/ 106
8.4 結語/ 107
第9 章社會網絡邏輯/ 108
9.1 社會網絡中的主體信念/ 108
9.2 社會影響下的信念修正/ 109
9.3 社會網絡的模型/ 113
9.3.1 社會影響與信念的矩陣模型/ 113
9.3.2 社會結構與認知的關系模型/ 115
9.4 社會網絡特征的刻畫/ 116
9.4.1 穩定性與一致相信/ 116
9.4.2 動態性與社會宣告/ 118
9.5 知識拓展：社會網絡與圖/ 118
9.5.1 社會網絡作為圖結構的性質/ 119
9.5.2 圖博弈邏輯/ 119
9.6 結語/ 120
第10 章博弈邏輯/ 121
10.1 從囚徒博弈到博弈的一般結構/ 121
10.2 邏輯中的博弈語義/ 123
10.3 博弈結構與博弈邏輯/ 125
10.3.1 擴展式博弈/ 125
10.3.2 博弈等價/ 126
10.3.3 獲勝策略、確定性與逆向歸納法/ 127
10.3.4 從算法到博弈：以蓄意破壞博弈為例/ 129
10.4 認知博弈及其動態化/ 130
10.4.1 偏好、最佳回應與理性/ 130
10.4.2 知識、信念與不完美信息/ 132
10.5 結語/ 134
第三部分機器學習與推理
第11 章概率推理/ 137
11.1 條件命題與不確定性/ 137
11.2 條件概率與命題之間的聯系/ 138
11.3 關於變量的概率推理與獨立性/ 139
11.4 貝葉斯網/ 140
11.5 概率推理與信念推理/ 142
11.6 結語/ 144
第12 章因果推理/ 146
12.1 因果推理與條件概率/ 146
12.2 因果貝葉斯網/ 149
12.3 因果結構與反事實條件/ 150
12.4 結語/ 155
第13 章規範與倫理推理/ 156
13.1 規範概念的邏輯刻畫/ 156
13.2 標準道義邏輯系統/ 158
13.3 應用中的規範性問題與道義邏輯系統的擴展/ 159
13.3.1 倫理決策與價值沖突/ 160
13.3.2 責任歸屬/ 162
13.3.3 非單調推理/ 165
13.4 結語/ 167
第14 章大語言模型與邏輯推理/ 168
14.1 大語言模型的基礎知識/ 168
14.1.1 大語言模型發展歷程/ 168
14.1.2 預訓練和後訓練/ 170
14.1.3 使用與評測/ 172
14.2 大語言模型的邏輯推理能力/ 174
14.2.1 當前大語言模型面臨的挑戰/ 174
14.2.2 邏輯問答任務能力的測評與提升/ 175
14.2.3 邏輯一致性能力的測評與提高/ 178
14.3 結語/ 182
參考文獻/ 183
