经典逻辑在人工智能知识推理中的应用

知识推理及其方法是人工智能领域的重要研究内容。研究了将经典逻辑应用于人工智能中进行知识推理的方法。     

知识表示

“知识就是力量”已为人们普遍接受，应运而生的“知识工程”（Knowledge Engineering,简称KE）也日益深入人心，用计算机来处理知识，主要是三个问题：一是知识的获取，二是知识的表示，三是知识的运用，这里我们主要来介绍知识表示。     

谓词逻辑描述下的归结推理方法

谓词逻辑下的归结推理方法要比命题逻辑下的推理复杂得多．文章主要论述在一阶谓词逻辑描述下，归结推理的方法和步骤，以及其中主要的定理和定义，最后通过具体例子来说明方法的使用。     

关于格值逻辑系统中语义归结的几点思考

语义归结方法是对归结原理的一种重要改进,能有效地提高归结推理的效率,讨论了格值逻辑系统的语义归结方法,并列出了语义归结方法的一些创新点。     

浅析人工智能中的归结方法

本文探讨归结方法在人工智能领域的应用。给出使用反演推理方法的步骤,并通过证明一个实际命题来说明归结推理过程。     

知识表示与逻辑程序设计

本文结合我们在多机分布式系统上研制的WUMPPS AND并行处理系统,讨论了知识表示的几种方法,阐明了逻辑方式表示知识的优越性及逻辑程序设计与知识表示之间的关系     

基于XML的面向对象的知识表示

现今知识资源飞速发展，这需要知识工程研究更便于获取和使用的知识表示方式。传统的知识表示方法过于单一且不能跨硬件跨软件，具有局限性。本文提出的基于XML的面向对象的知识表示方法将解决这一问题。     

浅谈推理的逻辑性与正确性

推理是逻辑学知识体系中非常重要的一部分内容。所谓推理,就是由一个或者几个已知判断推出一个新判断的思维形式。逻辑学研究推理的性质,首先要研究推理的逻辑性与正确性问题。把握推理的条件,正确进行推理,是学好逻辑知识,提高人们逻辑思维能力的必要条件。本文拟对推理的逻辑性、推理的正确性、二者之间的关系以及应用中应注意的问题谈几点看法,以求同行指正。一、推理的逻辑性问题所谓推理的逻辑性是指推理是否合乎逻辑,即一个推理形式是否有效的问题。“推理,既反映前提和结论在内容和意义上的联系,又反映前提和结论在形式结构上的联系…     

从人工智能看当代逻辑学的发展

文章认为,计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉,并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期,逻辑学将重点关注下列论题:(1)如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素;(2)如何使机器人具有人的创造性智能,如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断;(3)如何进行知识表示和知识推理,特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理;(4)如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理,使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际等等。     

三值逻辑神经元模型及推理

提出了具有三值逻辑表达能力的神经元模型，即三值逻辑与神经元和三值逻辑或神经元．由这种逻辑神经元连接而成的神经元链能够实现三值逻辑推理系统，可以对三值产生式进行表示和推理。     

关于人工智能与人类智能的比较思考

人工智能本质上是对人类智能的功能模拟，二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序了悄同，所以有本质的区别，人工智能没有人类智能所特有的创造性和社会性，只不过是人类智能的延伸，至多只是部分地超越人类智能，在整体上是不能最终代替和战胜人类智能的。     

空间智能对大学生图形推理影响的实验研究

以80名大三学生为被试,采用2(空间智能)×2(性别)两因素完全随机实验设计,考察空间智能与性别对大学生图形推理的影响。结果发现:在图形推理正确率和反应时上,空间智能的主效应显著,空间智能高者的正确率明显高于空间智能低者,反应时明显少于空间智能低者。性别的主效应不显著,但空间智能和性别的交互作用显著。这一结果说明,空间智能和性别是影响大学生图形推理的重要因素。     

马克思主义视域下的人工智能技术异化现象探析

当技术产生异化就会转化成一种外在的、异己的、敌对的力量,危害社会,反制人类。运用马克思技术异化理论分析当代人工智能,从人与社会两个维度出发,发现其技术异化的实质,推断未来发展趋势,发展其利,规避其害,对人类未来发展意义重大。     

基于教学目标设置与陈述的研究

教学目标是教学活动成败的重要环节之一,针对传统教学目标设置和陈述的含糊性,通过对知识先分类设置然后再用科学的陈述方法来陈述,使教学目标更明确,更具体,更有可测性。     

数学推理的本质和功能及其能力培养

数学推理包括演绎推理、合情推理及实践性推理等，但其本质在于演绎推理．思维功能和理解功能是数学推理的2个主要功能．在早期数学教育中，对推理能力尤其是演绎推理能力的培养至关重要．数学课程设置及教学实施要创造推理的环境和机会，使数学课堂形成良好的推理风气。     

人工智能时代的知识教学变革

在人工智能时代,算法的不断优化使人工智能可试图模拟人的思维,积极地挣脱人类的束缚,带动人工智能主动渗透到教学活动中。人工智能诱发了更高效的知识生产方式、更软化的知识形态和更灵活的知识传播环境,极大地强化了知识教学的生成性,使知识教学的目标偏向于增强学习者在知识理解中自主建构知识意义的能力,培养学习者在知识掌握过程中的批判反思意识,提升学习者在知识迁移中应用知识的程度。为更好地实现知识教学变革的目标,人工智能时代的知识教学变革路径需紧扣教学目标的内涵,注重高阶思维能力的养成;重构教学主体关系,充分发挥人的主观能动性;侧重教学情感的培养,理解知识表达的意义;合理利用人工智能技术,提升知识教学变革的效率。     

Toward an Analytic Framework of Interdisciplinary Reasoning and Communication (IRC) Processes in Science

Students need to think and work across disciplinary boundaries in the twenty-first century. However, it is unclear what interdisciplinary thinking means and how to analyze interdisciplinary interactions in teamwork. In this paper, drawing on multiple theoretical perspectives and empirical analysis of discourse contents, we formulate a theoretical framework that helps analyze interdisciplinary reasoning and communication (IRC) processes in interdisciplinary collaboration. Specifically, we propose four interrelated IRC processes—integration, translation, transfer, and transformation, and develop a corresponding analytic framework. We apply the framework to analyze two meetings of a project that aims to develop interdisciplinary science assessment items. The results illustrate that the framework can help interpret the interdisciplinary meeting dynamics and patterns. Our coding process and results also suggest that these IRC processes can be further examined in terms of interconnected sub-processes. We also discuss the implications of using the framework in conceptualizing, practicing, and researching interdisciplinary learning and teaching in science education.     

建设企业竞争情报与知识管理整合文化

在分析竞争情报、知识管理与企业文化三者关系的基础上,论述建设企业竞争情报与知识管理整合文化的意义,提出建设企业竞争情报与知识管理整合文化的策略。