人工智能逻辑是属于人工智能领域的深层基础课程，为人工智能固本强基的原创研究提供坚实的理论基础，其特点是用数理逻辑的方法来研究如何形式化地表示和处理人类思维和推理法则。
本书内容分为4部分。第一部分是基础篇，包括有关数学的预备知识以及经典的命题逻辑、谓词逻辑和模态逻辑。第二部分是知识与程序篇，包括信念与知识逻辑、缺省逻辑、描述逻辑以及时态逻辑。第三部分是多值与模糊篇，包括模糊逻辑、多值逻辑以及格值逻辑。第四部分是应用篇，包括回答集编程以及法律人工智能。
本书可作为高等学校人工智能专业、计算机科学与技术专业、应用数学专业的本科生和研究生相关课程的教材或参考书，也可供相关研究人员和专业技术人员参考。
- 前辅文
- 第一部分 基础篇
- 第1章 预备知识
- 1.1 集合论
- 1.2 序论
- 1.3 格论
- 1.4 代数系统
- 习题一
- 第2章 命题逻辑
- 2.1 命题逻辑系统的语法结构
- 2.2 命题逻辑的语义解释
- 2.3 命题逻辑形式系统L
- 2.4 命题逻辑系统L的可靠性与完备性
- 习题二
- 第3章 谓词逻辑
- 3.1 谓词逻辑的语法结构
- 3.2 谓词逻辑的语义解释
- 3.3 谓词逻辑系统的证明理论
- 3.4 人工智能编程语言
- 3.5 大语言模型与逻辑推理
- 习题三
- 第4章 模态逻辑
- 4.1 模态逻辑的语法
- 4.2 模态逻辑的语义
- 4.3 模态逻辑的证明系统
- 4.4 模态逻辑系统的可靠性和完备性
- 4.5 模态逻辑中的演绎推理
- 习题四
- 第二部分 知识与程序篇
- 第5章 信念与知识逻辑
- 5.1 信念和知识的逻辑分析
- 5.2 信念逻辑的语言、语义和公理化系统
- 5.3 知识逻辑的语言、语义和公理化系统
- 5.4 可靠性和完备性
- 5.5 群体信念和群体知识
- 5.6 带有群体知识和群体信念的认知逻辑
- 习题五
- 第6章 缺省逻辑
- 6.1 信息不完备与缺省
- 6.2 经典缺省逻辑
- 6.3 缺省逻辑的性质
- 6.4 缺省逻辑扩展的构造
- 6.5 几种特殊的缺省逻辑
- 习题六
- 第7章 描述逻辑
- 7.1 描述逻辑系统的语法
- 7.2 描述逻辑系统的语义
- 7.3 描述逻辑的推理机制
- 7.4 描述逻辑推理复杂度
- 习题七
- 第8章 时态逻辑
- 8.1 线性时态逻辑
- 8.2 计算树逻辑
- 8.3 时态逻辑的应用
- 习题八
- 第三部分 多值与模糊篇
- 第9章 模糊逻辑
- 9.1 模糊集
- 9.2 模糊关系
- 9.3 三角模与剩余蕴涵
- 9.4 基于三角模的模糊逻辑
- 9.5 完备性
- 9.6 模糊推理
- 9.7 模糊逻辑的应用
- 习题九
- 第10章 多值逻辑
- 10.1 多值逻辑产生的背景及意义
- 10.2 多值逻辑函数结构理论概述
- 10.3 多值逻辑代数系统
- 10.4 多值逻辑函数结构的完备性理论
- 习题十
- 第11章 格值逻辑
- 11.1 格蕴涵代数
- 11.2 基于格蕴涵代数的格值命题逻辑
- 11.3 基于格蕴涵代数的格值一阶逻辑
- 习题十一
- 第四部分 应用篇
- 第12章 回答集编程
- 12.1 逻辑程序
- 12.2 回答集编程语言GRINGO
- 12.3 回答集编程实践
- 阅读材料
- 习题十二
- 第13章 法律人工智能
- 13.1 经典逻辑视角下的自动法律推理
- 13.2 道义逻辑
- 13.3 形式论辩理论
- 习题十三
- 参考文献
