如何規(guī)范人工智能的發(fā)展論文（如何規(guī)范人工智能的發(fā)展論文題目）

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本文目錄:

• 人工智能新*展*文

人工智能新*展*文

［摘要］ 本文認為，計算機科學(xué)和人工智能將是21世紀邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀邏輯學(xué)的面貌。至少在21世紀早期，邏輯學(xué)將重點關(guān)注下列論題：（1）如何在邏輯中處理常識推理的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的可錯的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。 ［關(guān)鍵詞］ 人工智能，常識推理，歸納邏輯，廣義內(nèi)涵邏輯，認知邏輯，自然語言邏輯 現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。當時的數(shù)學(xué)家們試圖即從少數(shù)公理根據(jù)明確給出的演繹規(guī)則推導(dǎo)出其他的數(shù)學(xué)定理，從而把整個數(shù)學(xué)構(gòu)造成為一個嚴格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數(shù)學(xué)體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現(xiàn)代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀邏輯研究的嚴重數(shù)學(xué)化，其表現(xiàn)在于：一是邏輯專注于在數(shù)學(xué)的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數(shù)學(xué)的方法論，從事邏輯研究就意味著象數(shù)學(xué)那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。 本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發(fā)展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發(fā)展？我個人的看法是：計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經(jīng)做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數(shù)學(xué)證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，……由此達到實踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。 實際上，在20世紀中后期，就已經(jīng)開始了現(xiàn)代邏輯與人工智能（記為AI）之間的相互融合和滲透。例如，哲學(xué)邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應(yīng)用價值。AI從認知心理學(xué)、社會科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學(xué)邏輯）在AI中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理的理論；基于幾乎同樣的理由，AI研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關(guān)心下述課題： ·效率和資源有限的推理； ·感知； ·做計劃和計劃再認； ·關(guān)于他人的知識和信念的推理； ·各認知主體之間相互的知識； ·自然語言理解； ·知識表示； ·常識的精確處理； ·對不確定性的處理，容錯推理； ·關(guān)于時間和因果性的推理； ·解釋或說明；21世紀的邏輯學(xué)也應(yīng)該關(guān)注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學(xué)家們有必要熟悉AI的要求及其相關(guān)進展，使其研究成果在AI中具有可應(yīng)用性. 我認為，至少是21世紀早期，邏輯學(xué)將會重點關(guān)注下述幾個領(lǐng)域，并且有可能在這些領(lǐng)域出現(xiàn)具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。

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