动态认知逻辑的一个批评

对于现代逻辑研究来说,理论计算机科学以及人工智能曾经并且正在为它提供的理论动机,在数量和范围上,已经远远超越了数学曾经和能够为它提供的理论动机。认知逻辑作为刻画关于知识和信念的推理的形式体系,可以被看作是逻辑研究应用到理论计算机科学和人工智能等领域的一个重要的形式工具。而动态认知逻辑更在认知逻辑的静态基础之上,扩展以表现各种认知动作及其相应认知变化的算子,得到一系列的形式体系。在此从探寻认知逻辑的理论动机出发。追问我们应该在什么地方应该停止对于“新”逻辑体系的创新,由此对于动态认知逻辑把认知动作纳入形式体系的做法提出了批评：从认知逻辑的应用来说,对认知行动的形式刻画是多余的。     

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.     

亚里士多德实践性推理的现代阐释

按照罗斯等人的观点,亚里士多德在分析实践智慧的形式时运用了"实践三段论"。为了把握实践行动中的逻各斯,亚里士多德提出目标和手段相宜性的"搜索"算法,在现代逻辑中可以用问题求解程序实现。以BDI模型为代表的智能体行动逻辑分析继承了亚氏关于欲望、理性和行动间关系的思想,是亚氏实践性推理的一种现代阐释。但BDI对信念、目标、意图的形式化中存在副作用和冗余等问题,其根源在于对意向性行动的理解不够全面。无论是人类还是人工智能体的行动,情境性、交互性和整体性是其推理的主要特征。     

基于描述逻辑的语义Web服务动态复合推理和验证

描述逻辑具有良好的知识表示能力和强大的推理能力,AI规划具有良好的行为状态变化建模能力。将描述逻辑与AI规划相结合,提出一种基于描述逻辑的语义Web服务动态复合机制,并对其进行逻辑证明。     

多智能主体系统的社会规范

道义逻辑在多智能主体系统理论中扮演了法律规范制定者的角色。社会规范是智能主体行动的依据,是理性智能主体的标志,相当于人类社会的社会规则与法律。道义逻辑用形式化手段描述互动主体之间的规范,从理论与实践的角度实现智能主体的交互。应用道义逻辑对智能主体社会中最重要的概念"义务"进行了建模分析,提出了规范的3个级别。     

AlphaGo?不,智能语音离生活更近

2016年春节联欢晚会上,一场优必选的机器人表演令数亿观众耳目一新.时隔不久,2016年3月,谷歌人工智能AlphaGo大战韩国棋手李世石引起巨大轰动,这场较量把人工智能推向了前所未有的关注高度,用一种具象化的游戏对决将人工智能的抽象思维呈献在大众眼前. 智能语音:人工智能“优秀代表” 人工智能的发展依赖于对大脑的彻底解读,遵循大脑思维的发展过程.同人脑一样,人工智能的主干是五种智能:首先是计算智能,包括最浅层的计算、存储和记忆功能;第二是感知智能,即听、看、闻、触、尝;第三是执行表达智能,也就是动作、姿势、说等行为表达;第四是认知智能,是比较高级的、在行为背后更高层的智能,即理解、反馈、决策、学习、进化;最高级的就是抽象思维智能,包括逻辑演绎和主动推理.     

一个基于谓词逻辑的金融投资辅助决策系统

谓词演算作为一种智能表示的语言，箕优点是精确定义的形式语义，合理而完备的推理规则．使用谓词演算来进行知识的表示和推理，能代表实际应用中的许多问题．现就基于谓词逻辑的金融投资辅助决策系统加以分析与研究．     

塑性加工中的人工智能技术

对神经网络和模糊逻辑两种人工智能技术的原理及其在塑性加工生产中的应用方法进行了综述。目前在塑性加工中，神经网络较多地被作为非线性函数映射器，解决各种参量之间难于建模的复杂关系问题；而模糊逻辑则较多地应用于各种专家系统，通过对经验知识和行为进行描述与推理实现生产的优化调控。     

语义Web的智能推理技术分析

第三代网络——语义Web采用结构化的语言、多层叠代的塔形体系逐层实现了Web内容的语义性,使网络信息资源能为机器所理解,从而自动提供网络服务。智能推理是实现Web语义性、智能性的关键技术。文章介绍语义Web体系结构,说明各层在实现Web语义中的作用,分析如何实现Web的智能推理、智能推理技术的现状及其局限性。根据本体层和逻辑层现有推理语言,结合人工智能技术提出一种新的推理方法。     

三值逻辑神经元模型及其不确定性推理应用

针对二值神经元在不确定性知识表示和推理中的不足,提出了一种具有三值逻辑表达能力的神经元模型:三值逻辑与神经元和三值逻辑或神经元。采用这种三值逻辑神经元来表示规则和真值状态的不确定性,由这种逻辑神经元连接而成的神经元链能够实现三值逻辑推理系统,可以对三值关联规则进行表示和推理。     

基于原子偏好理论的直觉模糊偏好成因分析

Atanassov在Zadeh的基础上提出了直觉模糊集,把选择中行动主体的模糊偏好分为三个组成部分:隶属度、非隶属度和犹豫度。这一分析方法较为贴近行动主体的实际选择。然而直觉模糊偏好何以能够形成,是直觉模糊理论所需要研究的基本问题。原子偏好基于逻辑原子主义思想而提出,通过原子偏好建构偏好的过程,就是行动主体形成事物间偏好关系的过程。直觉模糊偏好之所以能够形成,根本的原因在于形成行动主体的原子偏好中,有些是不可比较性原子偏好。     

情态演算在行动推理中的应用

情态演算是专门设计来表示动态变化世界的一个二阶多类语言，它可作为描述动态系统的一个工具，在行动推理的应用中显示出其强大的表示能力和实现能力．在情态演算中，可以对行动进行公理化，可以描述行动的时间性、并发性及agent的信念和知识，可用Prolog实现在开放世界中带有感知行动的规划．讨论并介绍与这些应用有关的基本概念、思想，方法和最新的一些研究成果。     

一种基于DFL的Agent心智模型

Agent智能行为取决于Agent的心智状态。这些心智状态要素是控制Agent智能行为的关键因素。在此利用动态模糊逻辑对Agent的心智状态进行刻画,给出了一种基于DFL（dynamic fuzzylogic）的Agent的心智状态模型。     

基于DL-Safe规则的UML状态图形式化和一致性验证

为了对UML状态图进行形式化验证,将状态图中的语义分为静态语义和动态语义两部分,用描述逻辑知识库表示静态语义,用DL-Safe规则表示动态语义.研究了检查UML状态图一致性的算法,该算法能够用DL-Safe规则对知识库进行推理达到检查状态图一致性的目的,最后分析了算法的可行性.     

只有制约逻辑才能作为人工智能的逻辑工具

对宇宙的显示实机器表示，加到有的知识表示系统中去，行使机器推理，去得出前所未有的新的知识表示的机器运行过程，就称为人工智能。能从已有的知识得出新的知识是人工智能的根本。     

对象行为约束的描述和推理

对象作为面向对象方法的核心概念，具有静态结构和动态行为两方面的特征．本文基于时序的观点，利用时序逻辑系统形式化地描述对象的行为，进而可以通过逻辑演算对对象的行为进行推理．     

基于模糊逻辑的产生式-框架的知识表示及推理的研究

知识表示是智能研究的基础,其表示方法往往直接影响到专家系统的能力和问题求解的效率,不同领域的问题通常具有不同的特点和属性,因而其知识的表示方法也不尽相同.与此同时,由于模糊知识本身的复杂性,模糊知识表示及处理技术仍然是目前热点研究课题之一.本文提出将产生式与框架结合的方法进行知识表示,并融合模糊逻辑理论进行推理.     

偏好语境下的序逻辑

为了解决偏好逻辑语境中的先后关系问题,需要引入集合论中的序关系的概念,从而构成序逻辑.采用状态消减、关系变化和关系分割的方法,给出了序逻辑的公开宣告、字典序更新和偏好更新三个动态行动,更多的行动可以采用类似的方法进行分析,最基本的观点就是对基础语言的解释.序逻辑在动态偏好逻辑中具有重要的作用和意义.     

OWL DL的知识表示与推理研究

语义Web的逻辑基础是描述逻辑,其出现的目的就是为了解决机器和人对知识理解的问题,因此,可以在语义Web的基础上展开推理。传统的推理系统结合语义Web可以克服知识表示方面的缺点,并且有利于知识的共享。探讨了OWL DL作为知识表示形式的优点;通过实例验证了OWL DL关于描述逻辑的推理。