人类自省与机器智能，第一部分

计算逻辑有多种形式，就像其他类型的逻辑一样。在本文中，我的重点将是计算逻辑中的溯因逻辑编程(ALP)方法。我认为 ALP 代理框架将 ALP 集成到代理的操作周期中，代表了解释性推理和规范性推理的一个令人信服的模型。

作为一个解释模型，它包含生产系统作为具体示例;作为一种规定性模型，它不仅包含经典逻辑，而且与传统决策理论相一致。 ALP 代理框架的双重性质，包括直觉推理和深思熟虑推理，将其归类为双过程理论。与其他理论结构类似，双过程理论有多种版本。正如 Kahneman 和 Frederick [2002] 所描述的那样，其中一个版本是直觉思维“迅速产生判断问题的本能解决方案”，而审慎思维“评估这些解决方案，决定是否认可、调整或拒绝它们”。

本文将主要关注 ALP 代理框架的规定元素，探讨如何利用它来增强我们的认知过程和行为。具体来说，我将研究它在日常情况下提高我们的沟通技巧和决策能力的潜力。我断言，ALP 代理框架为有效英语写作指南提供了坚实的理论基础，其中详细探讨了 ALP 代理框架的技术方面，并参考了相关学术工作。

简化的归纳推理和代理循环

ALP 代理的基本概述

ALP 代理框架可以被视为 BDI(信念-欲望-意图)模型的变体，其中代理利用其知识通过形成意图(本质上是行动计划)来实现其目标。在 ALP 主体中，知识(信念)和目标(目标)都以逻辑形式表示为条件语句。信念被表达为逻辑编程规则，而目标则使用更灵活的子句来描述，能够捕获一阶逻辑(FOL)的全部范围。

例如，以下语句说明了这一点：第一个表示目标，后面四个表示信念：

· 如果出现危机，我要么自己处理，要么寻求帮助，要么逃离困境。

· 如果船舶出现破损，就会出现危机。

· 如果我在船上，我会寻求帮助并通知船长。

· 如果我在船上，我会通知船长并按下警报按钮。

· 我在船上。

在本次讨论中，目标通常在开始时就根据条件进行构建，因为它们主要用于前向推理，类似于产生式规则。另一方面，信念通常首先由结论构成，因为它们通常用于向后推理，类似于逻辑编程。然而，在 ALP 中，信念也可以先写出条件，因为它们可以应用于前向和后向推理。具体的顺序——无论是向前还是向后——都不会影响底层逻辑。

模型假设和实用语言

简单来说，在 ALP 代理框架内，信念代表代理对世界的看法，而目标则描述代理对世界的期望状态。在演绎数据库环境中，信念对应于存储的数据，目标与查询或完整性规则相关。

形式上，在 ALP 智能体框架的模型理论解释中，具有信念 BBB、目标 GGG 和观察 OOO 的智能体必须确定行动和假设，使得 G∪OG \cup OG∪O 在 BBB 定义的最小模型内成立。 。在BBB由Horn子句组成的基本场景中，BBB拥有独特的最小模型。其他更复杂的场景可以简化为霍恩条款案例，尽管这些技术方面超出了这里的主要焦点。

在实际解释中，ALP智能体主要根据他们的观察进行向前推理，而智能体则根据他们的信念进行向前和向后推理，以评估目标的条件是否得到满足，并确定相应的结果作为要实现的目标。前向推理类似于基于规则的系统中的前向链接，涉及通过确保满足目标条件来使目标结论成立。以这种方式解释的目标通常称为维护目标。另一方面，成就目标是通过逆向推理来解决的，这涉及找到一系列行动，这些行动在执行时将实现目标。向后推理作为目标分解的过程进行操作，其中可操作的步骤被视为原子子目标的特定情况。

例如，如果我观察到火灾，我可以使用之前陈述的目标和信念，通过前向推理得出存在紧急情况的结论，从而实现自己处理情况、寻求帮助或逃跑的目标。这些选项构成了最初的一组可能性。为了实现这个目标，我可以向后推理，将寻求帮助的目标分解为子目标，例如通知火车司机和按下警报按钮。如果按下报警按钮是原子动作，则可以直接执行。如果此操作成功，则完成了成就目标，并满足了相应的维护目标。

用模型理论的术语来说，智能体不仅必须生成动作，还必须对世界做出假设。这就是 ALP 中绑架概念发挥作用的地方。溯因涉及形成假设来解释观察结果。例如，如果我观察到烟雾而不是火，并且相信烟雾意味着火，那么从观察到的向后推理将导致存在火灾的假设。然后正向和反向推理将照常进行。

在模型理论和操作语义中，观察和目标都以类似的方式处理。通过向前和向后推理，智能体生成行动和附加假设，以使目标和观察在其信念定义的最小世界模型中成立。在前面的例子中，如果观察到有烟雾，那么相信有火灾和按下警报按钮的动作，再加上代理人的信念，使目标和观察都成立。如果满足某些假设，操作语义与模型理论语义一致。