基于行动逻辑的智能主体行为表征研究

在人工智能领域,行为是指智能主体通过感知信息控制执行过程的算法。智能主体典型的行为模型就是BDI(信念、愿望和意图)逻辑框架。BDI主体结构在一些最为重要的多主体系统中得到了广泛应用。动态认知行动逻辑也可以对智能主体的行为进行表征。将BDI逻辑与动态认知行动逻辑融合起来,发展出能够更为有效地对主体不确定性行为进行表示和推理的逻辑是完全可能的。这些研究有助于智能主体不确定性行为的表示和推理,并为分布式人工智能提供形式支持。     

面向agent的统一知识表示与推理逻辑框架

agent设计的坚实理论基础必须建立在知识表示和推理的理论之上.针对目前逻辑理论模型及行为理论模型的不足,提出以描述逻辑及其扩展来描述agent的静态、动态及不确定性知识等信念知识,结合描述逻辑与行为理论进行动作描述;并与认知逻辑相结合构成一个信念知识混合系统认知描述逻辑(EDL),以弥补描述逻辑在过程规则表示方面的不足.给出了EDL的语法及语义以及公理系统,构建了一个面向agent的统一的知识表示和推理逻辑框架.     

逻辑学及其在计算机科学中的应用

本文简单介绍了命题逻辑,一阶谓词逻辑,二阶逻辑,模态逻辑,时序逻辑,动态逻辑,模糊逻辑,非单调逻辑,组合逻辑及λ-演算等,讨论了它们之间的相互联系及各自在计算机科学,特别是在人工智能领域中的应用。     

交互时态信念逻辑及其模型检测

交互时态认知逻辑(ATEL)是对交互时态逻辑(ATL)的扩展,但是它只刻画了知识,没有探讨信念的刻画问题.给出广义并发博弈结构,以模态算子的形式在ATL的语法层面给出了三种信念算子,在广义并发博弈结构下给出其语义,建立了交互时态信念逻辑(ATBL).给出一个多项式时间模型检测算法,并证明了ATBL的模型检测复杂度为PTIME-complete;给出并证明了ATBL的若干良好性质,比较了相关工作.对Agent认知形式化作了进一步探索,为多Agent系统研究提供了一个较好的形式化工具.     

归纳逻辑视野下的数据挖掘研究综述

对归纳逻辑思想在数据挖掘中的应用研究进行了综述。国外的研究主要集中在人工智能方面,重点是高阶归纳逻辑研究,通过多态归纳逻辑、机器学习等方面发展了归纳逻辑理论。国内的研究集中在知识发现方面,例如通过研究关联规则等探讨知识发现的内在机理。相对来说,国外的发展更偏重于应用领域,而国内也在不断扩展归纳逻辑的理论应用,但在数据挖掘领域研究仍然偏少。     

弗协调逻辑的理论渊源和历史发展

弗协调逻辑是能够容纳矛盾但是从矛盾却不能推出一切的逻辑理论.弗协调逻辑在理论上可以追溯到古希腊,但古代中国的思想家也特别善长于弗协调思维.作为一门学科,弗协调逻辑是在现代才创立发展起来的,先驱人物是卢卡西维茨和瓦西列夫,创立者是雅斯可夫斯基和科斯塔.弗协调逻辑在计算机科学和人工智能等领域都有广阔的发展前景.     

试论情境语义学的认知科学意义

情境语义学为外在世界与内在心理状态提出一个情境认知框架,并依此发展了一个意义理论,自然语言语义在这个意义理论中得到合理解释。从其理论源头、理论视角及其应用等角度来看,情境语义学与当代认知科学之间存在密切联系,对认知科学研究有重要意义,主要表现在情境语义学所确立的信息认知框架、相关认知词的情境语义解释与情境逻辑分析以及自然语言中隐喻表达的情境语义刻画等4个方面。     

带有情感算子的Agent形式化系统研究

随着人工智能的发展,有关Agent理论和技术的研究应用引起了人们的高度关注和重视.纵观以往的Agent研究,主要集中在Agent的构造上.随着生物学和心理学的发展,把情感加入Agent中,越来越受到计算机研究者的关注.提出了带有情感算子的Agent形式化模型Em-BDI-VSK,它融合BDI逻辑和VSK逻辑并加入情感,并构建了该模型的语义框架和公理体系.     

知识中不同否定关系的一种逻辑描述

提出知识中的否定关系应当区分为矛盾否定关系和对立否定关系。从概念层面上确立了清晰性知识和模糊性知识中存在的5种矛盾否定关系与对立否定关系（CDC,CFC,0DC,OFC,ROM）及其形式定义;发现具有对立否定关系的概念中存在规律：对立否定概念之间存在中介对象（新的模糊概念）,当且仅当对立否定概念是模糊概念;并且运用中介谓词逻辑MF与其无穷值模型Ф,研究了矛盾否定概念和对立否定概念在真值域[0,1]上的真值描述及其规律,给出了知识中的5种矛盾否定和对立否定关系的处理条件;讨论了现有的数学与逻辑理论刻画和处理这些关系的不足及原因。     

可满足性理论及应用研究进展

由教育部人文社会科学重点研究基地中山大学逻辑与认知研究所和德国Paderbom大学数学与计算机学院联合主办的第11届可满足性理论及其应用（SA佗008）国际学术年会于2008年5月12-15日在广州隆重召开。这是计算机科学研究领域的一个重要国际学术年会，也是逻辑与人工智能研究领域的一次顶级国际会议。这次会议是首次在欧美之外的地区举办。     

从认知文体学的角度看意识流小说翻译中隐性逻辑的传达

意识流小说表面上逻辑错乱的语言词句中实际上含有隐性逻辑,它使得小说家的意图有据可查。通过从认知文体学的角度解释《尤利西斯》的两个汉译本,可以佐证隐性逻辑的传达。隐性逻辑的传达是意识流小说翻译中应该关注的内容。     

知识发现的逻辑系统综述

针对知识工程与知识发现的逻辑基础理论问题,从逻辑学发展出发,论述并构思了与计算机相关的逻辑系统结构,阐述了现代逻辑对于计算机科学技术的发展所产生的重要影响,表明现代逻辑是人工智能和知识工程学科的重要理论基础.     

多智能体协同的认知规范模型检测算法

 在Wooldridge提出的利用不变式特征的方法来模型检测时态认知逻辑的基础上,研究多智能体协同逻辑ATEL(Alternating Temporal Epistemic Logic)中认知算子的模型检测算法,包括多层的认知算子,分布式认知算子和公共知识算子等等。研究结果表明,加入认知算子后的ATEL的在增加系统描述能力的同时并没有明显增加其计算复杂性。     

论哲学的逻辑建模

哲学的逻辑建模是与我们的直觉和实在经验相符合,能够对一定范围的哲学问题提供答案的形式理论框架。广义地说,哲学的逻辑建模是建立在逻辑-数学基础上,用于描述和分析哲学概念、哲学论题和哲学推论的形式技术。哲学不仅从逻辑-数学模型获益,而且它本身也提供哲学模型。     

试论智力的PASS理论及其对我国教学改革的启示

智力的PASS理论指出，人的一切智能活动包括计划、注意、同时性加工和继时性加工四种认知过程，并构成三级认知功能系统，以此为基础而编制的DN：CAS成套量表为我们提供了丰富的个体智力信息。作为一个新兴的智力理论，它改变了人们关于智力的一般看法，为我们刻画个体的智力状况及评估它提供了一种新方法，对我国当今的教学改革也颇有启示。     

戴维·赫尔曼的认知叙事学思想

戴维·赫尔曼是西方后经典叙事学的先锋。他致力于将叙事学与认知科学更彻底地结合,从认知的视角重新审视了经典叙事学的主要问题,在最大程度上吸取了经典叙事学的精华,推动了叙事理论的发展。他的假定聚焦理论、故事逻辑理论、模糊时间概念理论等在西方都颇有影响。在认知叙事学的主要代表人物中,他的理论成果最为丰硕,不愧为西方认知叙事学的领军者。     

人工智能

<正>人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.人工智能是计算机科学的一个分支,它试图解译智能的实质,并生产出各种能以人类智能相似的方式做出反应的机器.人工智能从诞生以来,其理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,在自然语言学     

第五代计算机及其认知逻辑方法

计算机的发展正在从顺序控制流逻辑方法飞跃进入第五代的认知逻辑方法。需要第五代计算机解决的一个关键问题是NP问题。NP机器的双语言结构与人脑的感-知双重结构相同。北大未名生物工程集团有限公司生物智能技术研究组根据人脑的结构和功能提出一套认知逻辑形式语言理论,并根据认知形式语言制成一个NP机,命名为“未名机”。未名机正在进行NP问题的多项式时间测试。如果能解决NP问题,未名机将为第五代计算机提供逻辑实施方法。     

Agent的PASS-BDI模型

Agent的BDI模型主要基于Bratman提出的理性主体理论，未能充分体现Agent主动性的认知过程，使Agent的问题求解和心智状态之间的关系未得到充分表达，且难于编程实现。将Das等人提出的计划—注意—同时性加工—继时性加工认知过程模型引入Agent的理论研究中，建立了Agent的PASS-BDI模型，利用多价π-演算从心智状态，认知过程，整体行为等几个方面刻画了该模型的静态和动态特征，并将研究结果应用于多Agent组织中Agent行为特征的刻画。PASS-BDI模型加强了对Agent主动性认知过程的刻画，且易于编程实现。