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出版者:

作者:Ralf Küsters

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2001-9

价格:110.00元

装帧:

isbn号码:9783540423973

丛书系列:

图书标签:

• Description Logics
• Knowledge Representation
• Artificial Intelligence
• Logical Reasoning
• Semantic Web
• Ontology
• Inference
• Non-Monotonic Reasoning
• Computational Logic
• Knowledge Engineering

《非标准推理在描述逻辑中的应用》 概述 本书深入探讨了描述逻辑（Description Logics, DLs）领域中那些超越传统、标准推理范式的非标准推理机制。传统描述逻辑推理主要关注概念一致性、实例可达性以及概念蕴含等问题，这些推理任务通常是基于完备性和可判定的形式语义。然而，在许多实际应用场景中，标准的推理能力可能不足以捕捉更细致的语义信息，或者需要引入更灵活、更具表达力的推理模式。本书系统性地梳理、分析和发展了适用于描述逻辑的各种非标准推理技术，旨在扩展描述逻辑的表达能力和推理效用。 内容详解 本书的结构围绕非标准推理的各个方面展开，从理论基础的引入到具体技术的阐述，再到应用场景的探讨。 第一部分：描述逻辑基础与非标准推理的动机 描述逻辑概述：首先，本书将回顾描述逻辑的基本概念、语法和语义。重点介绍一些代表性的描述逻辑（如ALC、DL-Lite、OWL 2 DL等）及其在知识表示领域的地位。通过清晰的定义和例子，帮助读者理解描述逻辑的核心组成部分，包括概念、角色、公理和实例。 标准推理回顾：简要回顾描述逻辑中标准的推理任务，如概念一致性检查（concept satisfiability）、概念蕴含（concept subsumption）和实例查询（instance retrieval）。强调这些推理的局限性，例如，它们通常是“all-or-nothing”式的，并且在处理不确定性、不完整信息或需要解释性推理时存在不足。 非标准推理的必要性：阐述为什么需要非标准推理。这包括： 处理不确定性与模糊性：现实世界充满了不确定和模糊的信息，标准逻辑难以直接建模。 增强解释性：解释推理结果的原因，对于理解和调试知识库至关重要。 支持近似推理：在某些情况下，精确的推理可能计算成本过高或过于严苛，需要近似的、保守的或近似的推理。 适应动态环境：知识库可能会不断更新，需要能够处理这些变化的推理。 支持更复杂的知识工程任务：如知识对齐、本体映射、不一致知识的处理等。 第二部分：核心非标准推理技术 这一部分是本书的核心，将详细介绍各种非标准推理技术： 近似推理（Approximation Reasoning）： 下近似与上近似：介绍如何为某个概念或实例计算其“下近似”（sub-approximation）和“上近似”（super-approximation）。下近似是指与目标概念等价的最小概念，上近似是指与目标概念等价的最大概念。这有助于在不牺牲精确性的前提下，为查询提供更宽松或更精确的界限。 保守推理：在不确定或不完整信息下，做出最保守的推理。例如，当无法确定一个实例是否属于某个概念时，选择不将其归入该概念，以避免引入不正确的断言。 近似概念蕴含：研究在给定不完备信息的情况下，一个概念是否“大致”蕴含另一个概念，而非严格蕴含。 可解释推理（Explanation-based Reasoning）： 推理证据（Proof/Justification）：如何生成推理任务（如概念蕴含、实例归属）的证据，即一组公理和实例断言，它们共同证明了推理结果的有效性。 不一致解释（Inconsistency Explanation）：当知识库出现不一致时，如何识别导致不一致的具体公理集合，以便进行修复。 概念解释（Concept Explanation）：解释为什么一个实例属于某个概念，或者为什么两个概念之间存在蕴含关系。 基于例外和假设的推理（Exception and Assumption-based Reasoning）： 例外处理：如何定义和处理概念或规则中的例外情况。例如，“鸟通常会飞，但企鹅是例外”。 默认推理（Default Reasoning）：基于“通常情况下”的原则进行推理，允许在缺乏反证的情况下做出推断。这与析取推理（closed-world assumption）有所不同。 假设推理：在存在不确定性时，引入假设来驱动推理，并可能评估这些假设的合理性。 弱化语义的推理（Reasoning with Weakened Semantics）： 概率描述逻辑：引入概率值来表示概念或断言的确定性，并研究相应的概率推理。 模糊描述逻辑：使用模糊集合论来处理概念的隶属度，支持模糊推理。 带有多值逻辑的描述逻辑：使用多值逻辑来表示真值，而非简单的真/假。 面向特定应用的推理： 不一致知识的处理：在存在不一致的知识时，如何进行有意义的推理，例如，通过识别和隔离不一致的部分。 版本化知识的推理：在知识库存在多个版本时，如何进行跨版本比较和推理。 差分推理（Differential Reasoning）：分析两个不同版本知识库之间的差异，并评估这些差异对推理结果的影响。 第三部分：非标准推理的实现与应用 算法与复杂性： 讨论针对上述非标准推理任务的算法设计。 分析这些推理的计算复杂性，并探讨如何优化或近似计算。 工具与框架： 介绍现有支持非标准推理的工具、库或框架（如果存在），或者讨论构建此类工具的挑战。 应用场景： 知识工程：本体构建、本体映射、知识融合。 信息检索与问答系统：提供更精确、可解释的搜索结果。 生物信息学：分析基因、蛋白质等复杂生物实体及其关系。 医疗诊断：支持基于知识的辅助诊断系统。 软件工程：需求分析、系统验证。 语义网（Semantic Web）：构建更智能、更具适应性的语义应用。 结论与未来展望 本书将总结非标准推理在描述逻辑中的重要性，并展望未来的研究方向，包括更强大的非标准推理形式、更高效的算法、与机器学习等新兴技术的结合，以及在更广泛领域的应用潜力。 目标读者 本书适合对知识表示、逻辑推理、人工智能、语义网等领域感兴趣的研究人员、博士生、硕士生以及在相关领域工作的工程师。具备一定的描述逻辑基础知识的读者将更容易理解本书的内容。

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这部作品给我的印象是，它成功地将看似零散的多个逻辑扩展方向，统一在一个关于“如何超越单调性”的宏大叙事之下。作者的论证风格非常内敛且精确，很少使用煽动性的语言，一切都建立在对逻辑系统结构性特征的深刻洞察之上。我发现自己经常需要回溯前面的章节来确认某个新引入的推理规则是如何与基础的描述逻辑公理体系实现兼容性的。这种需要反复参照和对比阅读的特性，恰恰证明了内容的密度和价值。尤其在比较不同非标准推理方法在处理本体演化问题时的效率差异时，作者提供的分析框架极具启发性。它不仅仅是描述了“有什么”，更关键的是分析了“为什么是这样”，并预示了未来研究中可能出现的系统性冲突。对于任何严肃地从事知识工程、语义网底层架构设计，或者希望在人工智能推理领域进行原创性贡献的学者而言，这本书提供的分析工具箱和理论视野是无可替代的财富，它迫使我们将对推理的定义推向更广阔、更贴近智能本质的范畴。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习一种新的逻辑工具，不如说是在进行一场关于“什么是正确推理”的哲学思辨。作者在讨论非标准推理的必要性时，并未直接批判经典逻辑的缺陷，而是巧妙地通过展示经典逻辑在处理特定现实场景时的“无能为力”来侧面烘托了扩展的价值。这种叙述方式非常高明，它引导读者自然而然地接受引入新范式（如信念修正、模态逻辑的变体）的合理性。其中关于如何维持推理的可靠性与完备性，同时引入非单调性或例外规则的章节，尤为引人入胜。我发现自己花费了大量时间去咀嚼那些关于语义嵌入和公理集选择的细节，这些细节决定了最终推理系统的性能和适用范围。对于那些希望将理论研究成果应用于实际应用系统，比如智能决策支持或复杂诊断系统的人来说，书中关于计算复杂性和可判定性边界的讨论，提供了至关重要的工程参考。它提醒我们，在追求表达力的同时，必须清醒地认识到计算成本的代价，从而在表达能力与实际可操作性之间找到一个审慎的平衡点。

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这部关于描述逻辑中非标准推理的著作，无疑为该领域的研究者提供了一个极其深入且细致的探讨平台。书中对形式化推理的边界进行了富有挑战性的拓展，尤其是在处理那些传统逻辑框架难以完美捕捉的语义模糊性与不确定性方面，作者展现出了令人印象深刻的驾驭能力。我特别欣赏作者如何系统地梳理了多种非标准推理范式的理论基础，例如概率推理、模糊逻辑在DL中的融合，以及如何构建一套既保持计算可行性又增强表达能力的逻辑系统。书中对这些复杂概念的阐述并非停留在高屋建瓴的理论概述，而是辅以大量严谨的数学证明和精妙的逻辑建模实例，使得即便是对部分新兴概念感到陌生的读者，也能循着清晰的脉络逐步深入。从描述逻辑（DL）的核心公理到如何将其扩展以容纳更贴近现实世界中不完全信息和近似推理的场景，作者构建了一个知识体系的阶梯。这种处理方式极大地拓宽了我对知识表示和自动推理之间关系的认知，让我开始重新审视那些我们习以为常的“标准”推理模式可能存在的局限性，并意识到在构建复杂本体和知识图谱时，采纳这些非标准工具的必要性与前瞻性。

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这本书的结构设计兼具学术深度与教学清晰度，尽管主题本身具有高度的专业性和抽象性，但作者似乎深谙如何引导读者穿越逻辑迷宫。特别值得称赞的是，在引入每个新的非标准推理框架时，作者都提供了一段清晰的动机描述，解释了为什么传统DL无法有效处理该类问题，随后才进入形式化构建。这种“问题导向”的阐释策略，极大地增强了阅读体验的连贯性。我尤其欣赏书中对“近似推理”的探讨，它不像有些著作那样只是蜻蜓点水，而是深入剖析了如何使用距离度量、相似度函数来定义一种可量化的“接近正确”的推理结果，这对于构建面向领域专家的交互式推理引擎至关重要。此外，书中对几种主流非标准推理框架——比如基于概率论的、基于信念理论的——进行了细致的对比分析，不仅列举了它们的优势，也毫不避讳地指出了各自在理论一致性或实际建模上的难点。这使得读者能够形成一个多维度的、批判性的视角，而不是盲目地接受某一种“万能”的扩展方案。

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我带着极高的期望拿起这本著作，因为描述逻辑的扩展一直是前沿领域的热点。总的来说，它没有让我失望，但同时也提出了新的思考挑战。书中对非标准推理的论述，很大程度上着眼于如何让DL更好地融入“不确定性”和“变化性”的语境。然而，我个人认为，在关于“动态知识库”处理的章节，如果能更进一步探讨与因果推理的结合点，可能会使该书的广度更为完备。当前对动态性的处理，侧重于状态的演化，而如果能加入对推理过程中“为什么会变化”的探究，将更具吸引力。尽管如此，本书在形式逻辑严谨性上依然保持了极高的水准。作者展示了如何将非标准推理的语义约束巧妙地编码回一个增强的公理化框架中，这需要对形式逻辑有非常扎实的理解。对于希望在博士阶段或高级研究中突破现有DL限制的研究人员来说，这本书提供了坚实的理论基石和前沿的探索方向，它更像是一份精心绘制的“未竟事业”地图，而非一个终结性的参考手册。

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