具体描述
This volume is a systematic, expansive presentation of the major achievements in the intersection between two fields of inquiry: Argumentation Theory and Artificial Intelligence. Contributions from international researchers who have helped shape this dynamic area offer a progressive development of intuitions, ideas and techniques, from philosophical backgrounds, to abstract argument systems, to computing arguments, to the appearance of applications producing innovative results. Each chapter features extensive examples to ensure that readers develop the right intuitions before they move from one topic to another. In particular, the book exhibits an overview of key concepts in Argumentation Theory and of formal models of Argumentation in AI. After laying a strong foundation by covering the fundamentals of argumentation and formal argument modeling, the book expands its focus to more specialized topics, such as algorithmic issues, argumentation in multi-agent systems, and strategic aspects of argumentation. Finally, as a coda, the book explores some practical applications of argumentation in AI and applications of AI in argumentation. Argumentation in Artificial Intelligence is sure to become an essential resource for graduate students and researchers working in Autonomous Agents, AI and Law, Logic in Computer Science, Electronic Governance, and Multi-agent Systems. The book is suitable both as a comprehensive introduction to the field, and also as a highly organized and accessible reference for established researchers.
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用户评价
我听说这本书的排版和逻辑结构设计得非常精妙，这一点对于理解如此深奥的主题至关重要。一个晦涩难懂的论证结构，再好的内容也会被埋没。我期待这本书的作者能像一位优秀的辩论教练一样，循序渐进地引导读者。从最基础的命题逻辑和谓词逻辑的论证有效性，逐步过渡到更复杂的非单调推理、默认逻辑，再到动态认知模型中的论证。我最欣赏的是那些能够清晰区分不同论证范式及其适用场景的著作。比如，它是否明确划分了基于规则的论证（如专家系统中的推理）与基于案例的论证（CBR）在AI语境下的异同？我希望能看到清晰的图表和算法伪代码，用以阐释核心概念，而不是一味的文字叙述。此外，这本书的深度如果能触及到计算复杂性理论在论证判定问题上的应用，那就更显出其学术价值了。毕竟，论证的NP难或更复杂的问题，直接影响了我们在实时系统中使用这些技术的可能性。我期待它是一本既能给研究生作为教材，也能给资深研究人员带来新思路的参考书。
评分坦白讲，我最关心的是这本书的“新颖度”和对未来趋势的把握。在人工智能领域，知识的更新速度快得惊人。我希望这本《Argumentation in Artificial Intelligence》不是对上世纪末经典理论的重复梳理，而是能够展望未来十年甚至更久远的发展方向。比如，它是否触及了大型语言模型（LLMs）在生成和评估论证方面的最新进展？当前的LLMs展现出了惊人的连贯性，但其内在的逻辑严谨性仍饱受争议。这本书能否提供一个分析框架，用来衡量LLMs生成的论证的“深度”和“可靠性”，并指出如何通过引入明确的论证结构模块来“驯化”和增强这些生成模型的推理能力？我更期待看到关于“跨模态论证”（如结合视觉证据进行论证）的前沿研究。如果作者能够提供一个批判性的综述，清晰地指出当前AI论证研究中的关键瓶颈（比如对常识性论证的处理，或对隐性假设的识别），并给出富有洞察力的未来研究路线图，那么这本书的价值将是无可估量的。这不仅是一本书，更像是一份面向未来的“技术宣言”。
评分哇，这本《Argumentation in Artificial Intelligence》听起来真是引人入胜，光是书名就勾起了我强烈的好奇心。我最近一直在思考，在日益复杂的AI系统中，我们如何才能真正让机器“思考”并进行有逻辑的辩论？这本书是否深入探讨了从基础的逻辑框架到更高级的非单调推理，甚至是情感化论证在人机交互中的潜力？我非常期待看到作者如何构建一个清晰的理论体系，将传统的哲学思辨与现代的计算模型无缝对接。例如，书中是否详尽地剖析了诸如Prakken, Dung 等经典论证理论在实际AI应用中的局限性与突破口？更进一步，我关注的是其实际应用层面，比如在法律、医疗诊断或政策制定等高风险领域，如何利用严谨的论证结构来增强AI决策的可解释性和可靠性。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一套切实可行的、可量化的评估标准，用以衡量一个AI论证系统的“强度”和“有效性”。如果它能涵盖最新的基于概率的论证模型（如Bayesian argumentation frameworks），那就更棒了，因为现实世界充满了不确定性，一个僵硬的二元逻辑系统显然无法应对。这本书的价值，我想一定在于它能否搭建起一座连接纯粹的符号逻辑与复杂、模糊的现实世界的桥梁。
评分对于我这种更偏向于应用层面的工程师来说，最吸引我的部分往往是那些关于“交互”和“可解释性”（Explainable AI, XAI）的章节。人工智能的未来，必然是与人类深度协作的未来。那么，一个AI的论证过程，如何才能被人类用户轻松理解和信任？这本书是否探讨了如何将复杂的论证树结构，转化成人类易于理解的叙事性解释？换言之，它是否关注了“论证的修辞学”——即如何用最恰当的方式（语言、图示）呈现论证，以达到最佳的说服效果？我非常好奇作者如何处理“立场”与“中立性”之间的平衡。在需要进行公正裁决的AI应用中，一个论证系统如何确保自身不会陷入某一既定偏见？我希望书中能提供关于建立“论证安全”和“论证伦理”的框架。如果能涉及到AI在处理价值冲突（Value Alignment）时，如何通过论证过程来体现和权衡不同的道德准则，那这本书的社会价值就得到了极大的提升。这已不再仅仅是技术问题，而是关乎AI治理的核心议题。
评分说实话，我对这类前沿交叉学科的书籍一向抱持着既期待又挑剔的态度。我特别留意这类作品的“语境化”能力。一本好的关于人工智能论证的书，绝不能只停留在象牙塔里的数学证明和形式逻辑推导。我真正想知道的是，当我们将这些理论应用到实际的对话系统中时，会遇到哪些“接地气”的难题？比如，论证的生成是否能有效对抗对抗性攻击（Adversarial Attacks）？在多方参与的辩论场景中，如何处理信息的不完全性和论证中的故意误导？如果作者能提供一些详尽的案例研究，比如构建一个能够自我修正论点、识别并反驳谬误的智能体，那这本书的实战价值就无可估量了。我尤其关注“信念修订”（Belief Revision）在论证过程中的角色，毕竟，一个好的辩手或系统必须能够在接收到新证据后，灵活而又不失逻辑地调整自己的立场。我希望这本书能深入挖掘，论证的“说服力”如何通过计算模型得以量化和优化，而不是仅仅停留在“逻辑有效性”的层面。如果它能涵盖最新的神经符号混合模型（Neuro-Symbolic AI）在论证推理方面的最新进展，那绝对是锦上添花。
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