37、知识表示中的模态逻辑与类别推理系统

知识表示中的模态逻辑与类别推理系统

1. 心智对象与模态逻辑

在已构建的智能体中，它们虽具备信念并能推导新信念，但缺乏关于信念和推导过程的知识。对自身知识和推理过程的了解，有助于控制推理。例如，当爱丽丝问“1764的平方根是多少”，鲍勃若回答“不知道”，在爱丽丝要求“再想想”时，鲍勃应意识到该问题可通过进一步思考解答；而若问题是“总统现在是否坐着”，鲍勃应明白深入思考可能无济于事。同时，了解其他智能体的知识也很重要，如鲍勃应知道总统知晓相关情况。

我们需要一个关于心智对象和心智过程的模型。智能体对心智对象有命题态度，如相信、知道、想要和告知等。然而，这些命题态度与普通谓词不同。以“Lois知道超人会飞”为例，逻辑表达为 Knows(Lois,CanFly(Superman)) ，这里存在一个小问题，即 CanFly(Superman) 通常被视为句子，而在此处是一个项，可通过将其具体化解决。更严重的问题是，若超人就是克拉克·肯特，按逻辑会得出Lois知道克拉克会飞，这与故事设定不符，因为Lois通常不知道克拉克就是超人。

(Superman = Clark)∧Knows(Lois,CanFly(Superman))
|= Knows(Lois,CanFly(Clark))

这是因为逻辑中存在等式推理，具有指称透明性，即逻辑使用的术语不重要，重要的是术语所指的对象。但对于相信和知道等命题态度，我们希望具有指称不透明性，因为并非所有智能体都知道哪些术语是共指的。虽然可以通过更多的具体化来解决，但会使句子变得冗长和笨拙。