12、认知情境演算的粒度推理

认知情境演算的粒度推理

1. 引言

粒计算领域提出了一种名为缩放推理的粒度推理框架。在缩放推理中，基于粗糙集的过滤方法被用于控制粒度程度，这种动态的粒度变化特性为抽象和细化提供了动态语义解释机制，同时也可应用于非单调推理。

认知情境演算（ES）由Lakemeyer和Levesque提出，它将模态逻辑融入情境演算，使代理的认知状态得以形式化，情境在ES中被解释为可能世界。缩放推理系统的关键概念是焦点，它代表当前推理步骤中使用的句子，焦点提供“粒化”的可能世界，通过四值赋值对情境进行解释。四值分别为：T表示刚被告知为真，F表示刚被告知为假，N表示既未被告知为真也未被告知为假，B表示既被告知为真又被告知为假。

我们提议将抽象和细化的认知动作纳入认知情境演算ES中，并以缩放推理作为ES的动作来表示这两种认知动作，期望以此增强ES的表达能力。缩放推理的语义基础采用Belnap的四值逻辑解释以及具有四值语义的模态逻辑解释，演绎系统则利用粗糙集理论的决策逻辑进行后续演算的公理化。

相关研究涉及认知情境演算、动态认知逻辑、粒计算以及模态逻辑和多值逻辑等非经典逻辑。以下是部分相关研究：
- Nakayama等人研究了情境演算与基于粒计算的缩放推理之间的关系，并探讨了四值逻辑的演绎系统。
- Demolombe提出了一种使用显式框架公理将情境演算转换为动态逻辑的方法。
- Ditmarsch等人研究了情境演算与对应于公共宣告逻辑的动态认知逻辑之间的对应关系。
- Kudo等人提出了一种基于可变精度粗糙集模型（VPRS）和基于测度的模态逻辑语义的基于粒度的溯因框架。
- Murai讨论了条件逻辑与粒度推理之间的关系及其应用。