計(jì)算邏輯以各種形式出現(xiàn)，就像其他類型的邏輯一樣。本文將重點(diǎn)介紹計(jì)算邏輯中的溯因邏輯編程（ALP）方法，并將論證ALP代理框架，它將 ALP 集成到代理的操作周期中，為解釋性推理和規(guī)范性推理提供了一個(gè)具有說(shuō)服力的模型。

ALP代理框架作為一個(gè)解釋性模型，它以生產(chǎn)系統(tǒng)為例；而作為一種規(guī)范性模型，它不僅包括經(jīng)典邏輯，而且與傳統(tǒng)的決策理論相一致。ALP代理框架的雙重性性質(zhì)包括直覺(jué)推理和審慎推理，將其歸類為雙過(guò)程理論。與其他理論結(jié)構(gòu)類似，雙過(guò)程理論有多種版本。正如[Kahneman 和 Frederick ，2002] 在參考文獻(xiàn)中所描述的那樣，直覺(jué)思維“迅速產(chǎn)生判斷問(wèn)題的本能解決方案”，而審慎思維“評(píng)估這些解決方案，決定是否認(rèn)可、調(diào)整或拒絕它們”。

本文將主要關(guān)注ALP代理框架的規(guī)范性元素，探索如何利用它來(lái)增強(qiáng)人們的認(rèn)知過(guò)程和行為。具體來(lái)說(shuō)，將研究它在日常生活中提高人們的溝通技巧和決策能力的潛力。因此可以斷言，ALP代理框架為[Williams, 1990,1995]中概述的有效寫(xiě)作指南提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，并為[Hammond等人，1999]中討論的更好的決策提供了見(jiàn)解。本文的基礎(chǔ)在于[Amin, 2018]，它提供了對(duì)ALP代理框架的技術(shù)方面的詳細(xì)探索，并引用了相關(guān)的學(xué)術(shù)著作。

圖1簡(jiǎn)化的溯因推理和代理循環(huán)

ALP代理的基本概述

ALP代理框架可以被認(rèn)為是BDI(信念-愿望-意圖)模型的一種變體，其中代理通過(guò)形成意圖（本質(zhì)上是行動(dòng)計(jì)劃）來(lái)利用知識(shí)實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)，意圖本質(zhì)上是行動(dòng)計(jì)劃。在ALP代理中，知識(shí)(信念)和目標(biāo)(意圖)都以邏輯形式表示為條件語(yǔ)句。信念被表示為邏輯編程規(guī)則，而目標(biāo)則使用更靈活的子句來(lái)描述，能夠捕捉一階邏輯(FOL)的全部范圍。

例如，以下的語(yǔ)句說(shuō)明了這一點(diǎn)：第一個(gè)語(yǔ)句表達(dá)了一個(gè)目標(biāo)，隨后的四個(gè)語(yǔ)句代表了信念：

• 如果發(fā)生危機(jī)，或者我自己處理，或者尋求幫助，或者逃避。
• 如果船有破損，就會(huì)出現(xiàn)危機(jī)。
• 如果我在船上，我會(huì)尋求幫助并通知船長(zhǎng)。
• 如果我在船上，我會(huì)通知船長(zhǎng)并按下報(bào)警按鈕。
• 我在船上。

在本次討論中，目標(biāo)通常在開(kāi)始時(shí)就構(gòu)建了條件，因?yàn)樗鼈冎饕糜谡蛲评恚愃朴谏a(chǎn)規(guī)則。另一方面，信念通常首先得出結(jié)論，因?yàn)樗鼈兺ǔＳ糜诜聪蛲评?，類似于邏輯編程。然而，在ALP中，信念也可以先用條件來(lái)寫(xiě)，因?yàn)樗鼈兛梢詰?yīng)用于正向推理和反向推理。具體的順序（無(wú)論是正向還是反向）都不會(huì)影響底層邏輯。

1.模型假設(shè)和實(shí)用語(yǔ)言

更簡(jiǎn)單地說(shuō)，在ALP代理框架內(nèi)，信念代表了代理對(duì)世界的看法，而目標(biāo)則根據(jù)代理描述了世界的期望狀態(tài)。在演繹數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)境中，信念對(duì)應(yīng)于存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，目標(biāo)與查詢或完整性規(guī)則相關(guān)。

在形式上，在ALP代理框架的模型理論解釋中，具有信念BBB、目標(biāo)GGG和觀察OOO的代理必須確定行動(dòng)和假設(shè)，使G∪OG\cup OG \8746 O在BBB定義的最小模型內(nèi)成立。在BBB由霍恩（Horn）條款組成的基本場(chǎng)景中，BBB具有獨(dú)特的最小模型。其他更復(fù)雜的場(chǎng)景可以簡(jiǎn)化為霍恩條款的情況，盡管這些技術(shù)方面超出了這里的主要關(guān)注點(diǎn)。

在實(shí)際的解釋中，ALP代理主要基于其觀察結(jié)果進(jìn)行正向推理，而代理則從其信念中既進(jìn)行正向推理和反向推理，以評(píng)估目標(biāo)條件是否滿足，并確定相應(yīng)的結(jié)果作為要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。正向推理類似于基于規(guī)則系統(tǒng)中的正向鏈接，它通過(guò)確保滿足條件來(lái)使目標(biāo)的結(jié)論成立。以這種方式解釋的目標(biāo)通常被稱為維護(hù)目標(biāo)。另一方面，通過(guò)反向推理來(lái)處理實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，這涉及找到一系列行動(dòng)，當(dāng)執(zhí)行這些行動(dòng)時(shí)，將實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。反向推理作為目標(biāo)分解的過(guò)程，其中可操作的步驟被視為原子子目標(biāo)的特定情況。

例如，如果你觀察到一場(chǎng)火災(zāi)，可以使用前面提到的目標(biāo)和信念，通過(guò)正向推理得出緊急情況存在的結(jié)論，從而實(shí)現(xiàn)自己處理情況、尋求幫助或逃離的目標(biāo)。這些選項(xiàng)構(gòu)成了一組初步的可能性集。為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，可以進(jìn)行反向推理，將尋求幫助的目標(biāo)分解為子目標(biāo)，例如前方道路有障礙時(shí)，通知火車司機(jī)和按下報(bào)警按鈕。如果按下報(bào)警按鈕是原子操作（是指不會(huì)被線程調(diào)度機(jī)制打斷的操作），那么可以直接執(zhí)行。如果此操作成功，則完成了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，同時(shí)也滿足了相應(yīng)的維護(hù)目標(biāo)。

從模型論的角度來(lái)看，代理不僅要生成動(dòng)作，還要對(duì)世界做出假設(shè)。這正是ALP中溯因推理概念發(fā)揮作用的地方。溯因推理涉及形成假設(shè)以解釋觀察結(jié)果。例如，如果觀察到的是煙而不是火，并且相信出現(xiàn)煙霧意味著有火災(zāi)，那么從觀察到的現(xiàn)象出發(fā)進(jìn)行反向推理，將會(huì)導(dǎo)致假設(shè)有火災(zāi)存在。然后，正向推理和反向推理將照常進(jìn)行。

在模型理論和操作語(yǔ)義學(xué)中，觀察結(jié)果和目標(biāo)都以類似的方式處理。通過(guò)正向推理和反向推理，代理生成動(dòng)作和額外的假設(shè)，以在其信念所定義的世界的最小模型中使目標(biāo)和觀察結(jié)果成立。在前面的例子中，如果觀察結(jié)果是存在煙霧，那么存在火災(zāi)的信念和按下警報(bào)按鈕的動(dòng)作，結(jié)合代理的信念，都會(huì)使目標(biāo)和觀察結(jié)果成立。只要滿足某些假設(shè)，操作語(yǔ)義就與模型論語(yǔ)義保持一致。

2.選擇最優(yōu)解

可能存在多種解決方案，這些解決方案與信念集BBB相結(jié)合，使得目標(biāo)GGG和觀察結(jié)果OOO都有效。這些解決方案可能有不同的結(jié)果，而代理面臨的挑戰(zhàn)是在可用資源的限制下識(shí)別出最有效的解決方案。在經(jīng)典決策理論中，一個(gè)動(dòng)作的價(jià)值由其結(jié)果的預(yù)期效益決定。同樣地，在科學(xué)哲學(xué)中，一個(gè)解釋的價(jià)值是根據(jù)其可能性和解釋觀察結(jié)果的能力來(lái)評(píng)估的（能夠解釋的觀察結(jié)果越多，就越好）。

在ALP代理中，這些相同的標(biāo)準(zhǔn)可以應(yīng)用于評(píng)估潛在的行為和解釋。這兩種假設(shè)都是通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)評(píng)估的。在ALP代理中，尋找最優(yōu)解的過(guò)程被整合到反向推理策略中，利用最佳優(yōu)先搜索算法(例如，a *或分支定界)等方法。這種方法類似于基于規(guī)則的系統(tǒng)中解決沖突的簡(jiǎn)單任務(wù)。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的系統(tǒng)通過(guò)將高級(jí)目標(biāo)、信念和決策轉(zhuǎn)換為低級(jí)啟發(fā)式和刺激-反應(yīng)模式來(lái)簡(jiǎn)化決策和溯因推理。例如：

• 如果我乘坐的船上有漏洞，我就按下警報(bào)按鈕。

在ALP代理中，低級(jí)規(guī)則可以與高級(jí)認(rèn)知過(guò)程相結(jié)合，類似于雙過(guò)程理論，以利用這兩種方法的優(yōu)勢(shì)。與大多數(shù)一次只關(guān)注一個(gè)計(jì)劃的BDI代理不同，ALP代理可以處理單個(gè)動(dòng)作，并可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)劃，以提高成功的可能性。例如，在緊急情況下，代理可能會(huì)同時(shí)啟動(dòng)警報(bào)并嘗試逃生。是專注于一個(gè)計(jì)劃還是同時(shí)關(guān)注多個(gè)計(jì)劃，取決于所選的搜索策略。雖然深度優(yōu)先搜索一次只關(guān)注一個(gè)計(jì)劃，但其他策略可能會(huì)帶來(lái)更大的好處。

ALP代理模型可用于創(chuàng)建人工代理，但它也是理解人類決策的有用框架。在接下來(lái)的章節(jié)中，將論證這個(gè)模型不僅改進(jìn)了傳統(tǒng)的邏輯和決策理論，而且還提供了一種規(guī)范(或規(guī)定性)的方法。采用ALP代理模型作為高級(jí)決策理論基礎(chǔ)的理由是，子句邏輯提供了一種思維語(yǔ)言(LOT)的可行表示。將通過(guò)比較子句邏輯和自然語(yǔ)言來(lái)進(jìn)一步探討這一論點(diǎn)，并展示這個(gè)模型如何幫助個(gè)人進(jìn)行更清晰、更有效的溝通。在最后一章節(jié)中，將重新討論ALP代理模型在增強(qiáng)決策中的應(yīng)用。

作為主體認(rèn)知框架的子句邏輯

在語(yǔ)言和思維的研究中，關(guān)于語(yǔ)言與認(rèn)知的關(guān)系有三種主要理論：

• 認(rèn)知框架理論：思維是由一種類似于語(yǔ)言的私有系統(tǒng)來(lái)表示的，這種系統(tǒng)獨(dú)立于外部口頭語(yǔ)言。
• 語(yǔ)言影響理論：思想是由公共語(yǔ)言塑造的，使用的語(yǔ)言影響人們的認(rèn)知過(guò)程。
• 非語(yǔ)言思維理論：人類思維不遵循類似語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)。

ALP代理模型與第一種理論一致，與第二種理論相悖，與第三種理論兼容。它與第二種理論相悖，因?yàn)槿斯ぶ悄艿倪壿嬁蚣懿⒉灰蕾囉诳谡Z(yǔ)的存在，而且根據(jù)人工智能的標(biāo)準(zhǔn)，自然語(yǔ)言往往過(guò)于模糊，無(wú)法有效地模擬人類的思維。然而，它支持第三種理論，因?yàn)樗倪B接主義實(shí)施掩蓋了其語(yǔ)言特性。

在人工智能領(lǐng)域，某種形式的邏輯代表代理的認(rèn)知框架的觀點(diǎn)與傳統(tǒng)的人工智能方法（通常稱為GOFAI或“傳統(tǒng)的人工智能”）緊密相連，但新方法（例如連接主義方法和貝葉斯方法）在一定程度上掩蓋了傳統(tǒng)方法的光芒。ALP模型為這些不同的方法提供了一種潛在的調(diào)和方式。ALP的子句邏輯比標(biāo)準(zhǔn)的一階邏輯（FOL）更簡(jiǎn)單，融入了連接主義原理，并包含了貝葉斯概率。它與標(biāo)準(zhǔn)的一階邏輯的關(guān)系類似于認(rèn)知框架與自然語(yǔ)言的關(guān)系。

這一論點(diǎn)始于關(guān)聯(lián)理論[Sperber和Wilson, 1986]，該理論認(rèn)為人們理解語(yǔ)言是通過(guò)用最少的認(rèn)知努力提取最多的信息。根據(jù)這一理論，溝通越符合其意圖，受眾就越容易理解。研究認(rèn)知框架本質(zhì)的一種方法是檢查準(zhǔn)確和有效理解至關(guān)重要的場(chǎng)景。例如，倫敦地鐵上的緊急通知設(shè)計(jì)得很容易理解，因?yàn)樗鼈儽幻鞔_或隱含地構(gòu)造為邏輯條件句。

1.緊急情況下應(yīng)采取的行動(dòng)

要解決危機(jī)，激活報(bào)警信號(hào)按鈕通知火車司機(jī)。如果火車停在車站，司機(jī)就會(huì)立即停車。如果沒(méi)有報(bào)警，火車將駛往下一站，在那里可以更容易地提供援助。需要注意的是，不當(dāng)使用報(bào)警器將被罰款50英鎊。

第一個(gè)指令代表了一個(gè)程序性目標(biāo)，其邏輯被編碼為一個(gè)編程子句：激活警報(bào)將通知火車司機(jī)。第二個(gè)指令雖然以邏輯編程的形式表達(dá)，但有些模糊且缺乏完整的條件。它可能意味著如果火車司機(jī)收到警報(bào)，并且火車停在車站，那么就會(huì)停車。

第三個(gè)指令涉及兩個(gè)條件：如果收到警報(bào)，火車不在站內(nèi)，司機(jī)將在下一個(gè)站點(diǎn)停車。如果火車離站點(diǎn)越近，就越容易提供援助，這句話是一個(gè)附加結(jié)論，而不是一個(gè)條件。如果這是一種條件，那就意味著火車只停在容易獲得援助的車站。

第四個(gè)指令是有條件的：不當(dāng)使用報(bào)警信號(hào)按鈕可能會(huì)被罰款50英鎊。

緊急通知的清晰性是因?yàn)樗c認(rèn)知框架中的預(yù)期意義相一致。該通知是連貫的，因?yàn)槊烤湓挾寂c前一句有邏輯聯(lián)系，并與讀者對(duì)應(yīng)急程序的可能理解保持一致。

省略條件和細(xì)節(jié)有時(shí)會(huì)增強(qiáng)連貫性。根據(jù)Williams[1990,1995]的觀點(diǎn)，連貫性也可以通過(guò)構(gòu)建句子來(lái)實(shí)現(xiàn)，讓熟悉的想法出現(xiàn)在開(kāi)頭，新的想法出現(xiàn)在結(jié)尾。這種方法允許新信息無(wú)縫地過(guò)渡到后續(xù)句子中。緊急通知的前三句話就是這種方法的例證。

省略條件和細(xì)節(jié)有時(shí)會(huì)增強(qiáng)連貫性。根據(jù)Williams[1990,1995]的觀點(diǎn)，連貫也可以通過(guò)組織句子來(lái)實(shí)現(xiàn)，讓熟悉的想法出現(xiàn)在開(kāi)頭，新的想法出現(xiàn)在結(jié)尾。這種方法允許新信息無(wú)縫地過(guò)渡到后續(xù)句子中。緊急通知的前三句話就是這種方法的例證。

以下是另一個(gè)例子，反映了ALP代理模型所解決的推理類型：

• 下雨了。
• 如果下雨，而你不帶傘出去，會(huì)被淋濕的。
• 如果你淋濕了，可能會(huì)感冒。
• 如果你感冒了，會(huì)后悔的。
• 你不想后悔。

因此，你不應(yīng)該不帶傘出去。

在下一節(jié)中，將論證這些例子中所展示的連貫性可以通過(guò)句子中條件和結(jié)論之間的邏輯關(guān)系來(lái)理解。

2.自然語(yǔ)言與認(rèn)知表征

與解釋為清晰和連貫而精心設(shè)計(jì)的信息相比，理解日常的自然語(yǔ)言交流是更復(fù)雜的挑戰(zhàn)。這種復(fù)雜性包括兩個(gè)主要方面。首先，它需要破譯通信的預(yù)期含義。例如，要理解模棱兩可的句子“他給了她這本書(shū)”，一個(gè)人必須確定“他”和“她”的身份。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是以標(biāo)準(zhǔn)化格式對(duì)預(yù)期的含義進(jìn)行編碼，以確保相同的消息得到一致的表示。例如，下面的句子表達(dá)了相同的意思：

• Alia給了Arjun一本書(shū)。
• Alia把書(shū)給了Arjun。
• Arjun從Alia那里收到了這本書(shū)。
• 這本書(shū)是Alia送給Arjun的。

用規(guī)范的形式表示這個(gè)共同的含義，簡(jiǎn)化了后續(xù)的推理。共享的意思可以用一個(gè)邏輯表達(dá)式來(lái)表達(dá)，例如給（give）(Alia, Arjun, book)，或者更準(zhǔn)確地說(shuō)：

event(e1000).
act(e1000, giving).
agent(e1000, Alia).
recipient(e1000, Arjun).
object(e1000, book21).
Isa(book21, book).

精確的格式有助于更有效地區(qū)分類似的事件和對(duì)象。

根據(jù)關(guān)聯(lián)理論，為了提高理解能力，交流應(yīng)該與他們的心理表征緊密結(jié)合。它們應(yīng)該清晰簡(jiǎn)潔地表達(dá)出來(lái)，反映代表的規(guī)范形式。

例如，與其說(shuō)“屬于水生脊椎類的魚(yú)都有鰓”，不如說(shuō)：

• “魚(yú)都有鰓?！?/li>
• “所有的魚(yú)都屬于水生脊椎類動(dòng)物?！?/li>
• “水生脊椎類的魚(yú)都是有鰓的。”

在書(shū)面表達(dá)中，清晰度通常是通過(guò)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，例如在關(guān)系子句周圍加逗號(hào)。在子句邏輯中，這種區(qū)別反映在結(jié)論和條件之間的差異上。

這些例子表明，條件和結(jié)論之間的區(qū)別和關(guān)系是認(rèn)知框架的基本方面，支持了這樣一個(gè)概念，即具有條件形式的子句邏輯是理解心理表征的可靠模型。

3.標(biāo)準(zhǔn)FOL與子句邏輯的比較

在人工智能的知識(shí)表示領(lǐng)域，已經(jīng)探索了各種邏輯系統(tǒng)，其中子句邏輯通常被定位為傳統(tǒng)一階邏輯(FOL)的替代方案。盡管它很簡(jiǎn)單，但子句邏輯被證明是建模認(rèn)知過(guò)程的有力候選者。

子句邏輯通過(guò)其簡(jiǎn)單的條件格式將其與標(biāo)準(zhǔn)FOL區(qū)分開(kāi)來(lái)，同時(shí)保持了相當(dāng)?shù)谋磉_(dá)力。與依賴顯式存在量詞的FOL不同，子句邏輯使用Skolemization將標(biāo)識(shí)符分配給假設(shè)的實(shí)體，（例如e1000和book21），從而保留其表達(dá)能力。此外，子句邏輯在某些方面優(yōu)于FOL，特別是在與最小模型語(yǔ)義結(jié)合時(shí)。

子句邏輯中的推理明顯比標(biāo)準(zhǔn)FOL更簡(jiǎn)單，主要涉及正向推理和反向推理過(guò)程。這種簡(jiǎn)單性擴(kuò)展到默認(rèn)推理，包括在最小模型語(yǔ)義框架內(nèi)處理失敗否定。

標(biāo)準(zhǔn)FOL和子句邏輯之間的關(guān)系反映了自然語(yǔ)言和假設(shè)思維語(yǔ)言（LOT）之間的關(guān)系。這兩個(gè)系統(tǒng)都涉及兩個(gè)推理階段：第一階段將語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式，而第二階段則利用這種格式進(jìn)行推理。

在FOL中，初始推理規(guī)則用于將句子轉(zhuǎn)換為子句形式，例如Skolemization和邏輯轉(zhuǎn)換(例如，將?(A∨B)轉(zhuǎn)換為?A∧?B)。隨后的推理就涉及到用這種子句形式進(jìn)行推理，例如從?X(XP(X))推導(dǎo)出P(t)，這是正向推理和反向推理不可或缺的過(guò)程。

就像自然語(yǔ)言提供多種方式來(lái)傳達(dá)相同的信息一樣，F(xiàn)OL提供了等效語(yǔ)句的許多復(fù)雜表示。例如，“所有的魚(yú)都有鰓”的斷言可以在自由語(yǔ)言中以各種方式表示，但子句邏輯將其簡(jiǎn)化為規(guī)范形式，以子句為例：鰓(X)←魚(yú)(X)和魚(yú)(Alia)。

因此，子句邏輯與FOL的關(guān)系類似于LOT與自然語(yǔ)言的關(guān)系。正如LOT作為自然語(yǔ)言表達(dá)式的精簡(jiǎn)和明確版本一樣，子句邏輯提供了FOL的簡(jiǎn)化版本和規(guī)范版本。這種比較強(qiáng)調(diào)了子句邏輯作為認(rèn)知表征基礎(chǔ)模型的可行性。

在人工智能中，子句邏輯已被證明是一種有效的知識(shí)表示框架，獨(dú)立于代理使用的通信語(yǔ)言。對(duì)于人類的交流，通過(guò)與LOT保持一致，子句邏輯提供了一種更清晰、更連貫地表達(dá)想法的方法。通過(guò)將新信息與現(xiàn)有知識(shí)整合，子句邏輯促進(jìn)了更好的連貫性和理解，利用其與連接主義表示的兼容性，在連接主義表示中，信息被組織在目標(biāo)和信念的網(wǎng)絡(luò)中[Aditya Amin, 2018]。

子句邏輯的連接主義解釋

正如子句邏輯將一階邏輯(FOL)重新表述為規(guī)范形式一樣，連接圖證明過(guò)程通過(guò)連接主義框架來(lái)適應(yīng)子句邏輯。這種方法包括預(yù)先計(jì)算和建立條件和結(jié)論之間的連接，同時(shí)用它們各自的統(tǒng)一替換標(biāo)記這些連接。然后可以根據(jù)需要激活這些預(yù)先計(jì)算的連接，無(wú)論是向前還是向后。頻繁激活的連接可以簡(jiǎn)化為快捷方式，類似于啟發(fā)式規(guī)則和刺激-反應(yīng)模式。

雖然子句邏輯基本上是一種符號(hào)表示，但一旦建立了聯(lián)系及其統(tǒng)一的替代，謂詞符號(hào)的具體名稱就變得無(wú)關(guān)緊要了。隨后的推理主要涉及這些連接的激活和新分句的生成。新新子句繼承了其前身的連接，在許多情況下，一旦連接被充分利用，過(guò)時(shí)或冗余的父子句就可以被丟棄或覆蓋。

連接可以在任何一點(diǎn)被激活，但當(dāng)由于新的觀察或通信而將新的子句引入圖中時(shí)，激活它們會(huì)更有效。激活可以根據(jù)觀察和目標(biāo)的相對(duì)重要性(或效用)來(lái)確定優(yōu)先級(jí)。此外，可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)不同的連接進(jìn)行加權(quán)，這些數(shù)據(jù)反映了這些連接在過(guò)去產(chǎn)生有益結(jié)果的頻率。

圖2目標(biāo)和信念之間關(guān)系的簡(jiǎn)化連接圖

需要注的是，只有D、F和H與現(xiàn)實(shí)世界的元素直接相關(guān)。B、C和A是代理用來(lái)組織其思想和管理其行為的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。E和G的狀態(tài)仍未確定。此外，如果D然后((E和F)或(G和H))，則可以通過(guò)較低級(jí)別目標(biāo)實(shí)現(xiàn)更直接的方法。

根據(jù)鏈接權(quán)重，觀察和目標(biāo)強(qiáng)度在整個(gè)圖中進(jìn)行分配。激活過(guò)程類似于Maes的激活網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合了ALP風(fēng)格的正向推理和反向推理與最佳優(yōu)先搜索方法。

盡管連接圖模型可能表明思維缺乏語(yǔ)言或邏輯屬性，但連接圖和子句邏輯之間的區(qū)別類似于優(yōu)化的低級(jí)實(shí)現(xiàn)和高級(jí)問(wèn)題表示之間的區(qū)別。

這個(gè)模型支持這樣一種觀點(diǎn)，即思維在很大程度上是獨(dú)立于自然語(yǔ)言的。雖然LOT可能有助于開(kāi)發(fā)自然語(yǔ)言，但并不取決于它。

此外，連接圖模型表明，代用自然語(yǔ)言表達(dá)思想類似于將低級(jí)程序翻譯成高級(jí)規(guī)范。正如反編譯程序很復(fù)雜一樣，這也可以解釋表達(dá)思想可能具有挑戰(zhàn)性的原因。

1.量化不確定性

在匯編圖中，存在內(nèi)部鏈接來(lái)組織代理的認(rèn)知過(guò)程，以及外部鏈接將這些過(guò)程與現(xiàn)實(shí)世界連接起來(lái)。外部鏈接通過(guò)觀察和代理的行為被激活，也可能涉及未觀察到的世界屬性。代理可以針對(duì)這些屬性制定假設(shè)，并評(píng)估其可能性。

這些假設(shè)的概率會(huì)影響代理行為的預(yù)期結(jié)果。例如：

• 如果你購(gòu)買了一張彩票并且中獎(jiǎng)，你會(huì)變得富有。
• 如果你表演一場(chǎng)虔誠(chéng)的祈雨舞，并得到神靈的保祐，有可能會(huì)下雨。

雖然你可以控制某些行為，例如買彩票或表演祈雨舞，但你不能總是影響他人的行為或全球狀況，如果彩票號(hào)碼是否中獎(jiǎng)或神靈是否保祐。充其量可以估計(jì)滿足這些條件的概率(例如百萬(wàn)分之一)。David Poole[1997]證明，將概率與這些假設(shè)相結(jié)合，使ALP具有與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相似的能力。

增強(qiáng)決策能力

應(yīng)對(duì)世界的不確定性對(duì)決策提出了重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的決策理論通常通過(guò)做出某些假設(shè)來(lái)簡(jiǎn)化這種復(fù)雜性。最具局限性的假設(shè)之一是，所有可能的選擇都是預(yù)先確定的。例如，在尋找一份新工作時(shí)，經(jīng)典決策理論假設(shè)所有潛在的工作機(jī)會(huì)都是事先知道的，并且只關(guān)注于選擇可能產(chǎn)生最佳結(jié)果的選項(xiàng)。

決策分析通過(guò)強(qiáng)調(diào)各種選項(xiàng)背后的目標(biāo)，提供非正式的策略來(lái)改進(jìn)決策。ALP代理模型提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來(lái)形式化這些策略，將它們與人類認(rèn)知的魯棒模型集成在一起。具體來(lái)說(shuō)，它展示了預(yù)期效用（經(jīng)典決策理論的基石）如何通過(guò)最佳優(yōu)先搜索技術(shù)指導(dǎo)對(duì)備選方案的探索。此外，它說(shuō)明了啟發(fā)式甚至刺激-反應(yīng)模式如何補(bǔ)充邏輯推理和決策理論，反映了雙過(guò)程模型的原理。

結(jié)論

此次探討強(qiáng)調(diào)了ALP代理模型（借鑒人工智能的進(jìn)步）提升人類智力的兩種關(guān)鍵方式。它幫助人們更清晰、更連貫地表達(dá)自己的想法，同時(shí)也提高了決策能力。相信應(yīng)用這些方法代表了一個(gè)有前途的研究方向，促進(jìn)了人工智能專家和人文領(lǐng)域?qū)W者之間的合作。

參考文獻(xiàn)

[1] [Carlson et al., 2008] Kurt A. Carlson, Chris Janiszewski, Ralph L. Keeney, David H. Krantz, Howard C. Kunreuther, Mary Frances Luce, J. Edward Russo, Stijn M. J. van Osselaer and Detlof von Winterfeldt. A theoretical framework for goal-based choice and for prescriptive analysis. Marketing Letters, 19(3-4)：241- 254.

 [2] [Hammond et al., 1999] John Hammond, Ralph Keeney, and Howard Raiffa. Smart Choices - A practical guide to making better decisions. Harvard Business School Press.

[3] [Kahneman, and Frederick, 2002] Daniel Kahneman and Shane Frederick. Representativeness revisited： attribute substitution in intuitive judgment. In Heuristics and Biases – The Psychology of Intuitive Judgement. Cambridge University Press.

[4] [Keeney, 1992] Ralph Keeney. Value-focused thinking： a path to creative decision-making. Harvard University Press.

[5] [Maes, 1990] Pattie Maes. Situated agents can have goals. Robot. Autonomous Syst. 6(1-2)：49-70.

[6] [Poole, 1997] David Poole. The independent choice logic for modeling multiple agents under uncertainty. Artificial Intelligence, 94：7-56.

原文標(biāo)題：??Human Introspection With Machine Intelligence??，作者：vuppulapati Chandra Sekhar Naidu