浅谈逻辑学与人工智能

摘 要 : 人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。逻辑学为人工智能的研究提供了根本观点与方法,而逻辑方法则是人工智能研究中的主要形式化工具。本文从逻辑学为人工智能的研究提供理论基础出发,讨论了经典逻辑和非经典逻辑在人工智能中的应用,以及人工智能在逻辑学发展方向上的影响与作用。

  人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题,它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

 1 人工智能学科的诞生

  12世纪末13世纪初,西班牙罗门・卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后,德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器,并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪,英国布尔创立了布尔代数,奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑,创建了一阶谓词演算系统。20世纪,哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上,克林对一般递归函数理论作了深入的研究,建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程,提出了理想计算机模型(即图灵机) ,创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯・诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯・诺依曼型体系结构,以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。

  以上经典数理逻辑的理论成果,为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

  现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化,发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”,它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2 逻辑学的发展

  2.1逻辑学的大体分类   逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. Leibniz)提出数理逻辑以来,随着人工智能的一步步发展的需求,各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑,是具有多个命题真值的逻辑,是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

  2.2 泛逻辑的基本原理   当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的,关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论,进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的,灵活的,开放的,自适应的逻辑学,这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

  泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律,建立能包容一切逻辑形态和推理模式,并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学,刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中,这就是提出泛逻辑的根本原因,也是泛逻辑的最终历史使命。

3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用

  逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具,逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础,而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

  3.1 经典逻辑的应用

  人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年,纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上,纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS),开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑,只能满足人工智能的部分需要。

  3.2 非经典逻辑的应用

  (1)不确定性的推理研究   人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息,即给系统中每个语句或公式赋一个数值,用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有:1976年杜达提出的主观贝叶斯模型, 1978年查德提出的可能性模型, 1984年邦迪提出的发生率计算模型,以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

  归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中,可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法,计算机就可以通过新、老问题的相似性,从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

  (2)不完全信息的推理研究   常识推理是一种非单调逻辑,即人们基于不完全的信息推出某些结论,当人们得到更完全的信息后,可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代,赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理,即容错推理。

  此外,多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的关系合成原则,现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

 4 人工智能 当代逻辑发展的动力

  现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期,其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为,计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能,它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理,而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维,这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如,选择性地搜集相关的经验证据,在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择,不断根据环境反馈调整、修正自己的行为,由此达到实践的成功。于是,逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动,并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理,由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

  5 结语

  人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。   一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑,使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面,我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合,将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的,目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理,使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说,一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期,那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行,各自发挥其优点,为人工智能的发展做出贡献。目前,许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决,技术上的突破,还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中,我们只有重视逻辑学,努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容,拓宽其研究领域,才能更好地促进人工智能学科的发展。

原文发布于微信公众号 - 机器人网(robot_globalsources)

原文发表时间:2017-11-08

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏机器之心

「凡是过往,皆为序章。」64岁的RODNEY BROOKS谈人工智能的起源与发展

14250
来自专栏新智元

【AI再创纪录】机器翻译提前7年达到人类专业翻译水平!

【新智元导读】微软昨天宣布其研发的机器翻译系统首次在通用新闻的汉译英上达到了人类专业水平,实现了自然语言处理的又一里程碑突破。 由微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的...

34870
来自专栏钱塘大数据

张钹院士:深度学习的优势与短板 中国AI机遇和挑战

在首届世界智能大会上,中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲,分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智...

10910
来自专栏腾讯云人工智能

大伽「趣」说AI:腾讯云在多个场景中的AI落地实践

AI技术已经家喻户晓。不论是移动终端设备,还是企业系统平台,都开始集成AI能力,现阶段看,AI融合到各个行业的潜力非常巨大,能够在众多场景中发挥作用,比如云计算...

56520
来自专栏新智元

UC伯克利研发史上最灵巧机器人,物品分拣每小时达300次

精彩回顾 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会今天隆重启幕,点击链接观看大会盛况: 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz...

31280
来自专栏新智元

微软首位华人“全球技术院士”黄学东:10个神经网络造就工程奇迹

【新智元导读】微软语音识别技术24年老将黄学东近日被评为“微软全球技术院士”,成功摘下这一微软技术的“桂冠”。 黄学东于1993年加入微软。1995年,黄学东最...

45770
来自专栏量子位

看几小时视频就能模仿人类聊天?Facebook机器人表情丰富着呢

安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人形机器人的相似度与人类的好感度不成正比。根据日本机器人专家森政弘1970年提出的恐怖谷理论,随着物体拟...

33280
来自专栏窗户

数学对于人类意味着什么

  这个话题是个很常见的话题,也是一个很难说明的问题。每当闲着无事的时候,我都会去思考一下关于数学的问题。正值假期,我有很多的时间来思考。   昨天大年三十,母...

370120
来自专栏镁客网

黑科技 | 拓扑学与物理学结合,量子计算机正在成为现实

17000
来自专栏新智元

【综述】语言分析技术在社会计算中的应用

中国中文信息学会社会媒体处理专委会 传统社会科学研究中的数据主要通过调查问卷或口头采访等方式获取,既耗时耗力,数据规模也很受限。进入互联网时代后,人类社会越来越...

40050

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券