人工智能邏輯

人工智能邏輯是指用邏輯方法 （ 如數理邏輯 ） 和邏輯成果研究智能主體 （ intelligent agent ） 如何處理知識的理論 。 人工智能邏輯的研究對象與人工智能研究的對象不同 ， 人工智能邏輯不研究智能主體如何從外部獲得知識 。 人工智能邏輯的產生來源於人們在計算機中實現 （ implementation ） 知識處理的探索 。 爲此必須建立實現知識處理的形式理論 。 至少在基礎研究或者在理論重建的層面上 ， 利用現代邏輯的種種方法和成果來建立上述形式理論成爲必要 。 處理知識又稱知識處理 ， 內容主要包括知識表示 、 知識反思 、 知識修正 、 知識推理 。 知識推理除了傳統意義上的演繹推理 、 歸納推理和類比推理 ， 還包括常識推理 （ commonsense reasoning ） 。 常識推理是人類日常生活中獲取新知識的最重要手段之一 ， 具有非單調性和信息不完備性 。 人工智能邏輯即重點在研究常識推理的形式化及刻畫 。 經過多年發展人工智能邏輯發展了許多種類 ， 比較完善的有缺省邏輯 （ default logic ） 、 非單調模態邏輯 、 限定邏輯等 ！ 此外 ， 還有一些討論相似問題 ， 並且在形式上與上述邏輯密切相關的邏輯 ， 如正常條件句邏輯 、 相信修正邏輯 、 認知邏輯 。 還有一些討論類似問題 ， 但在形式上與上述邏輯的關係更爲鬆散的理論 。 例如邏輯編程理論 、 相信修正理論 。 上述分類並不十分嚴格 ， 例如邏輯編程理論可以嵌入非單調模態邏輯 。 由此也可看出人工智能邏輯是一類嚴格意義上的邏輯 （ 應用邏輯 ） 和一類不嚴格意義上的邏輯 （ 邏輯的應用 ） 的混合 。 最早研究人工智能邏輯的是約翰 · 麥卡錫 （ John McCarthy ） ， 他提出採用邏輯方法來形式化人工智能需要解決的問題 。