Logic Programming and Nonmonotonic Reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Schaub, Torsten 编

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页数:656

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价格:$ 134.47

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isbn号码:9783642042379

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图书标签:

• Logic Programming
• Nonmonotonic Reasoning
• Artificial Intelligence
• Knowledge Representation
• Automated Reasoning
• Constraint Programming
• Declarative Programming
• Computational Logic
• AI
• Reasoning Under Uncertainty

逻辑编程与非单调推理：探索计算思维的边界 引言：计算世界的基石与演进 人类认知与智能的本质，在于处理信息、进行推理、以及对不确定性和变化的适应。在计算机科学领域，逻辑编程和非单调推理作为两种重要的理论框架，分别代表了构建智能系统和应对现实世界复杂性的核心思想。前者以形式逻辑为基石，通过声明式的规则和查询来表达知识和解决问题；后者则为处理信息不完整、知识可能改变的场景提供了强大的工具。 本书旨在深入探讨逻辑编程与非单调推理这两大计算思维的支柱，不仅阐述它们各自的理论基础、表达能力和应用潜力，更着重于揭示它们之间千丝万缕的联系，以及如何将两者的优势相结合，以构建更为强大、灵活和智能的计算系统。本书将带领读者穿越形式逻辑的严谨世界，感受声明式编程的优雅，并最终抵达能够处理现实世界模糊性与动态性的非单调推理前沿。 第一部分：逻辑编程——知识表示与推理的宣言 逻辑编程作为一种计算范式，将计算过程视为逻辑推理过程。其核心思想是将问题域的知识以逻辑规则的形式进行表达，并通过逻辑推理引擎来查找满足特定查询的解。这与传统的命令式编程将计算过程分解为一系列指令的模式截然不同，它更侧重于“是什么”而非“如何做”。 第一章：逻辑编程的根基——谓词逻辑与Horn子句 本书将从逻辑编程的基石——谓词逻辑出发。我们将详细介绍谓词逻辑的语法和语义，包括个体、谓词、量词和逻辑联结词等基本概念。理解谓词逻辑是掌握逻辑编程的关键，因为它为我们提供了描述事物之间关系和进行形式化推理的语言。 随后，我们将聚焦于逻辑编程中最核心的表达形式——Horn子句。Horn子句是一种特殊的谓词逻辑公式，其结构简单却蕴含着强大的表达能力。我们将深入解析Horn子句的各种形式，例如事实（fact）、规则（rule）和目标（goal）。事实代表了无需进一步推导即可确定的信息；规则则描述了如何在已知某些条件成立的情况下推导出新的结论；目标则代表了我们需要验证或求解的问题。 例如，一个简单的Horn子句可以表示为：“如果A为真，那么B为真。” 在逻辑编程中，这可以被写成 `B :- A.`。而“A为真”可以表示为一个事实 `A.`。通过大量事实和规则的组合，我们可以构建出复杂的知识库，并对其中的信息进行推理。 第二章：Prolog——逻辑编程的实践语言 Prolog（PROgramming in LOGic）是逻辑编程的代表性语言，也是本书在实践部分重点介绍的工具。我们将详细介绍Prolog的基本语法，包括事实、规则、查询、原子、变量、项（term）以及合一（unification）等核心概念。 合一，作为Prolog中最核心的操作之一，是将两个项匹配在一起的过程，如果它们可以匹配，则会产生一个统一后的项。这个过程是Prolog执行推理的基础。我们将通过大量的实例演示合一的运作方式，以及它如何在查询匹配和变量绑定中发挥关键作用。 本书还将深入讲解Prolog的执行机制，即回溯（backtracking）。当Prolog查找一个解的过程中遇到失败时，它会回溯到之前的选择点，尝试其他的可能性，直到找到所有满足条件的解，或者确定不存在满足条件的解。我们将通过图示和实际代码分析，清晰地展示回溯的过程，以及它如何实现对复杂问题的搜索和求解。 第三章：逻辑编程的应用——数据库、符号计算与专家系统 逻辑编程以其声明式特性和强大的推理能力，在众多领域展现出巨大的应用潜力。本书将探讨逻辑编程在以下几个方面的应用： 数据库查询： 逻辑编程可以看作是一种强大的数据库查询语言，它能够以自然、直观的方式表达复杂的查询条件，并高效地检索和关联数据。我们将展示如何利用Prolog来构建和查询逻辑数据库，以及它在关系数据库之外的优势。 符号计算： 逻辑编程特别擅长处理符号信息，这使得它在符号数学、定理证明、以及程序分析等领域大放异彩。我们将通过具体的例子，说明逻辑编程如何用于执行符号表达式的操作、求解代数方程等。 专家系统： 专家系统是模拟人类专家解决特定领域问题的智能系统。逻辑编程提供了一种自然的方式来表示领域的知识和推理规则，从而构建出有效的专家系统。我们将介绍如何利用逻辑编程来构建简单的专家系统，例如医疗诊断或故障排除系统。 人工智能中的其他应用： 除了上述领域，逻辑编程还在自然语言处理、规划、游戏AI等人工智能分支中有广泛应用。本书将简要提及这些应用，并引导读者思考逻辑编程在更广泛AI场景中的潜力。 第二部分：非单调推理——应对不确定性与变化的计算智能 现实世界的信息往往是不完整、不确定、甚至随时间变化的。传统的逻辑系统（单调逻辑）在面对这些情况时会显得力不从心。非单调推理的出现，正是为了弥补这一缺陷，它允许在新的信息出现时，旧的结论可以被撤销或修改。 第四章：非单调推理的挑战——单调性的局限性 在深入探讨非单调推理之前，我们首先需要理解单调逻辑的局限性。在单调逻辑中，一旦一个结论被推导出来，它就永远成立。这意味着，无论我们获得多少新的信息，已有的结论都不会被否定。这种性质在一些封闭、完备的系统中是有效的，但在面对现实世界的开放性和不确定性时，就会暴露出问题。 例如，我们有一个单调规则：“所有会飞的都是鸟”。如果我们知道“企鹅会飞”，那么根据单调逻辑，我们可以得出“企鹅是鸟”的结论。然而，实际上企鹅并不会飞。如果我们在知识库中加入“企鹅不会飞”这个信息，单调逻辑将无法处理这一冲突，因为它不允许撤销已有的推论。 第五章：非单调推理的核心机制——默认推理、削弱与重写 非单调推理通过引入新的推理机制来克服单调性的局限。本书将介绍几种核心的非单调推理范式： 默认推理（Default Reasoning）： 默认推理允许我们在信息不足的情况下，基于“通常情况”或“默认假设”来做出判断。例如，我们可以有一个默认规则：“通常情况下，动物是肉食性的”。如果我们不知道某个动物的具体食性，我们就可以默认它是肉食性的。然而，如果后续信息表明该动物是草食性的，我们就可以撤销这个默认推论。 可削弱推理（Skeptical Reasoning）与可信推理（Credulous Reasoning）： 在非单调推理中，可能存在多个相互冲突的解释或推理路径。可削弱推理是一种保守的推理方式，它只接受那些在所有可能的推理路径中都成立的结论。而可信推理则是一种更宽松的推理方式，它接受任何一个推理路径能够推导出的结论。我们将详细分析这两种推理方式的区别与联系。 重写（Revision）与更新（Update）： 当新的信息出现时，非单调推理系统需要能够对现有的知识库进行修改。重写是指当出现矛盾时，用新的信息替换旧的信息。更新则是在不出现直接矛盾的情况下，将新信息添加到知识库中。我们将探讨不同的重写和更新策略，以及它们对推理结果的影响。 第六章：非单调逻辑的形式化——最小模型、可扩展性与模态逻辑 为了给非单调推理提供坚实的理论基础，研究者们提出了多种形式化的方法。本书将重点介绍几种主要的非单调逻辑系统： 最小模型语义（Minimal Model Semantics）： 这种语义基于“最小化”原则，即在所有满足知识库的解释中，选择那些“最简单”或“最少”的解释。最小模型语义常用于解释诸如稳定模型（Stable Models）等非单调推理形式。 可扩展性（Circumscription）： 可扩展性是一种重要的非单调推理形式，它通过“固定”某些谓词的解释范围，来推导出更强的结论。例如，我们可以“固定”在一般情况下“不飞行”的谓词，从而推导出“不是鸟的动物不会飞”这样的结论。 模态逻辑（Modal Logic）： 模态逻辑通过引入模态算子（如“必然”、“可能”）来表达知识、信念、时间等非经典逻辑概念。一些非单调推理系统可以被看作是模态逻辑的特殊应用，它们能够通过模态算子来表达默认假设和知识的不确定性。 第七章：非单调推理的应用——常识推理、规划与机器学习 非单调推理在解决现实世界问题方面具有不可替代的优势，其应用领域非常广泛： 常识推理（Commonsense Reasoning）： 人类在日常生活中依赖大量的常识进行推理，而这些常识往往是模糊的、不完整的，并且可能随经验而更新。非单调推理为模拟常识推理提供了强大的理论支持。 规划（Planning）： 在人工智能规划问题中，通常会遇到状态的演化和动作的后果。非单调推理可以帮助系统处理由于信息不完整或未知原因导致的规划失败，并进行回溯和修正。 机器学习（Machine Learning）： 在某些机器学习场景下，模型需要根据新的数据来调整其内部的假设和规则。非单调推理的概念可以为在线学习和模型更新提供新的思路。 医疗诊断与法律推理： 在这些高度依赖经验和不确定信息推理的领域，非单调推理也展现出巨大的应用潜力。 第三部分：融合与展望——构建混合智能系统 逻辑编程提供了严谨的知识表示和推理框架，而非单调推理则为处理不确定性和动态性提供了工具。将两者相结合，可以构建出更为强大和灵活的混合智能系统。 第八章：逻辑编程与非单调推理的协同——混合推理系统 本书将探讨如何将逻辑编程的声明式推理能力与非单调推理的灵活性相结合。我们将介绍构建混合推理系统的常见策略： 基于逻辑编程的非单调推理实现： 一种常见的方法是利用逻辑编程语言（如Prolog）的特性来实现非单调推理的语义。例如，利用Prolog的搜索能力和回溯机制来查找最小模型或执行可扩展性推理。 知识表示的融合： 如何在逻辑编程的框架下，有效地表示非单调推理所需的默认规则、可削弱假设等信息。 混合推理引擎的设计： 如何设计一个能够同时处理单调和非单调推理的引擎，并高效地执行混合推理任务。 第九章：前沿研究与未来方向 逻辑编程和非单调推理仍然是活跃的研究领域，不断有新的理论和技术涌现。本书将简要介绍一些前沿的研究方向，包括： 更强大的非单调逻辑系统： 探索能够表达更复杂推理模式的新型非单调逻辑。 概率非单调推理： 将概率理论与非单调推理相结合，以处理不确定性的同时，还能量化结论的可能性。 具身智能中的逻辑与推理： 探索如何在机器人和具身智能体中应用逻辑编程和非单调推理，以实现更智能的行为。 与深度学习的结合： 探索逻辑推理与神经网络模型的协同，例如神经符号AI。 结语 逻辑编程与非单调推理，作为计算思维的两大重要分支，共同塑造着我们理解和构建智能系统的能力。通过本书的深入探讨，我们希望读者不仅能够掌握这两种理论的精髓，更能认识到它们之间相互促进、融合共生的巨大潜力。未来的智能系统，必将是逻辑严谨与智能灵活的完美结合，而本书正是开启这一未来之旅的重要钥匙。

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