×

不完全信息推理的自动化。从语义基础到高效计算。 (英语) Zbl 0915.68154号

计算机科学课堂讲稿1409.人工智能课堂讲稿。柏林:施普林格。xi,159页(1998年)。
尽管这本书的标题看起来更笼统,但它主要是关于一种用不完全信息进行推理的特定方法:缺省逻辑,特别是作者提出的约束缺省逻辑。在简要介绍了可能的方法(第一章)和经典缺省逻辑(第二章)之后,作者提出并介绍了他的方法(第三章)。下面的例子说明了这种方法的主要原因:假设我们有几个机器人,并且第i个机器人如果没有损坏((neg b_i)),就可以使用(u _i)。在默认理论中,这是用默认值\(:\ neg b_i/u_i \)来描述的,粗略地说,这意味着如果我们不能得出第i个机器人坏了的结论,那么它是可用的。如果我们知道两个机器人中的一个坏了(b_1\vee b_2),但我们不知道其中哪个坏了,那么,在经典缺省理论中,我们不能得出第个机器人坏了的结论,因此,通过使用上述缺省值,我们可以得出(与常识相反)两个机器人都可用的结论。粗略地说,只有当这些结论全局一致时,约束默认逻辑才会调用默认的结论。在第四章中,作者展示了约束缺省逻辑的不同版本与缺省逻辑的其他已知修改之间的关系。对默认逻辑的进一步补充包括上下文的明确概念(第5章),关于哪些规则更具体(第7章)的明确信息,以及我们要添加的“引理”(第8章)。作者的定义(第八章)是通过对不完全知识的自然可能世界解释来证明的。
本书最有趣的部分是第9章,作者在其中提出了一种创新的缺省逻辑查询应答算法。第10章概述了一种基于Prolog的方法(有点传统)。

MSC公司:

68立方英尺 知识表示
第68页第27页 人工智能中的逻辑
03-02 与数学逻辑和基础相关的研究展览(专著、调查文章)
68-02 与计算机科学有关的研究博览会(专著、调查文章)
03B60号 其他非经典逻辑
68层35 人工智能语言和软件系统理论(基于知识的系统、专家系统等)

软件:

斯科特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用