38、基于默认信息的推理与真值维护系统解析

基于默认信息的推理与真值维护系统解析

1. 描述逻辑的局限性与默认信息推理的引入

描述逻辑旨在确保在描述规模的多项式时间内解决包含测试问题。然而，这可能导致两个结果：要么无法陈述难题，要么需要指数级大的描述。描述逻辑通常缺乏否定和析取，因为这些会使一阶逻辑系统进行潜在的指数级案例分析以确保完整性。例如，CLASSIC仅允许在Fills和OneOf构造中使用有限形式的析取。

在常识推理中，默认信息的推理十分常见。例如，人们通常默认人有两条腿，但像“Long John Silver有一条腿”这样更具体的信息可以覆盖这个默认。语义网络中的继承机制能以简单自然的方式实现默认的覆盖。接下来，我们将更深入地研究默认信息，理解其语义而非仅提供程序机制。

2. 限制推理与默认逻辑

• 非单调性推理的现象 ：在逻辑推理中，存在违反单调性的情况。单调性要求在知识库中添加新句子后，所有已蕴含的句子仍然被蕴含。但在常识推理中，非单调性很普遍。例如，看到街上停着的汽车，人们通常默认它有四个轮子，除非有新证据才会改变这个结论。这种推理被称为非单调推理，因为随着新证据的到来，信念集不会单调增长。为了捕捉这种行为，人们设计了非单调逻辑，下面介绍两种广泛研究的逻辑：限制推理和默认逻辑。
• 限制推理（Circumscription） ：可以看作是封闭世界假设的更强大、更精确的版本。其思想是指定特定谓词，假设它们“尽可能为假”，即除了已知为真的对象外，对其他对象都为假。例如，要断言“鸟会飞”的默认规则，可以引入谓词Abnormal1(x)，并写成：

<