28、逻辑学习：符号框架下的机器学习探索

逻辑学习：符号框架下的机器学习探索

在机器学习领域，逻辑学习是一个值得深入研究的方向。它有着独特的特点和多种学习模式，为人工智能的发展提供了重要的理论支持。

逻辑学习概述

逻辑学习主要从目的论的角度研究心理学，而非机器学习。但其认为认知过程是逻辑过程而非机械过程的观点，对人工智能尤其是机器学习的研究者来说，值得深入思考和探索。逻辑学习具有完整性、一致性、可判定性和表达性等主要特征。如果将人类思维分为具体思维和抽象思维，逻辑学习更适合抽象思维，而机器学习中的其他大多数方法则属于具体思维范畴，这也意味着逻辑学习仍有很大的发展空间。逻辑学习的核心概念是逻辑形式及其论证，逻辑形式是逻辑的表现形式，论证则通过不同类型的逻辑推理来实现。在感知方面，基于概率学习理论、统计学习理论和连接主义学习理论的各种方法和算法已经取得了显著的成功。但对于认知而言，由于大脑的认知是一种高级心理活动，逻辑学习理论应该且必然会发挥重要作用。

逻辑学习模式

逻辑推理主要有三种模式，分别是演绎推理、归纳推理和溯因推理。基于这三种推理模式，形成了三种重要的学习模式，即演绎学习、归纳学习和溯因学习。
- 演绎学习
- 推理基础 ：演绎学习源于演绎推理。演绎推理也称为演绎逻辑或逻辑演绎，是一种基于已知的一般或普遍前提进行推理，得出个别结论的方法，简单来说就是从一般到具体的推理。主要有肯定前件（modus ponens）、否定后件（modus tollens）和三段论三种类型。例如，古希腊哲学家亚里士多德的三段论方法就是演绎推理的经典例子，“所有人类都会死亡；苏格拉底是人；所以苏格拉底也会死亡”。其中，“所