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| 內容簡介： |
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《信念-愿望-意图逻辑的哲学基础及其在人工智能中的应用》以国内外新近相关文献为基础，围绕“信念-愿望-意图逻辑的哲学基础及其前沿问题”进行了研究。主要内容包括信念-愿望-意图逻辑的哲学基础、信念-愿望-意图逻辑的形式系统、面向Agent环境的信念修正、Agent结构的等级BDI模型、等级BDI-Agent的执行语言、带有偏好的等级BDI-Agent模型、BDI-Agent情感触发器的形式模型、情感等级BDI-Agent的形式模型、带有规范性慎思的BDI推理、BDI逻辑的纤维语义学、BDI逻辑在有穷状态世界上的模型检测、基于BDI逻辑的多Agent系统的学习机制、多Agent系统的形式说明与验证、社会仿真中的BDI-Agent及其应用、BDI逻辑的旧问题与新观点。
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| 目錄：
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目录国家社科基金后期资助项目出版说明前言第一章 导论 1第一节 本选题的学术依据和提出背景 1第二节 国内外研究状况 3第三节 主要内容、研究方法、研究价值等 10第二章 信念-愿望-意图逻辑的哲学基础 18第一节 引言 19第二节 通向规划理论的道路 28第三节 规划与实践推理 39第四节 关于Agent理性的一般理论 56第五节 重新考虑与Agent理性 63第六节 Agent理性的历史原则 76第七节 承诺再论 102第八节 意图的两面性 105第九节 意图行动 118第十节 意图和预期的副作用 127第十一节 结论与未来的工作 147第三章 信念-愿望-意图逻辑的形式系统 150第一节 引言 150第二节 研究方法 156第三节 理性行为形式理论的要素 157第四节 持续目标 171第五节 关于行动的信念 175第六节 作为持续目标的意图 178第七节 满足意图的要求 182第八节 狂热目标的终结 186第九节 Agent系统结构的作用 188第十节 结论与未来的工作 189第四章 面向Agent环境的信念修正：行动改变心智 191第一节 引言 192第二节 知识、信念、能力、机会及其结果 193第三节 行动改变心智 198第四节 结论与未来的工作 225第五章 Agent结构的等级BDI 模型 227第一节 引言 227第二节 等级BDI-Agent模型 229第三节 信念背景 230第四节 愿望背景 233第五节 意图背景 236第六节 规划和交流背景 237第七节 桥规则 238第八节 等级BDI-Agent在旅游建议中的应用实例 240第九节 结论与未来的工作 242第六章 等级BDI-Agent的执行语言 244第一节 引言 244第二节 过程演算 245第三节 多背景演算 249第四节 操作语义 252第五节 等级BDI-Agent到多背景演算的映射 254第六节 结论与未来的工作 259第七章 带有偏好的等级BDI-Agent模型 261第一节 引言 261第二节 愿望背景 DC 263第三节 意图背景 IC 269第四节 信念背景 BC 271第五节 等级BDI-Agent的运行步骤 272第六节 结论与未来的工作 274第八章 BDI-Agent情感触发器的形式模型 276第一节 引言 276第二节 OCC模型 278第三节 OCC模型情感诱发条件的形式化 284第四节 动态信念逻辑基础 294第五节 基于信念-愿望-意图的逻辑基础 301第六节 相关研究 310第七节 结论与未来的工作 313附录 命题证明 314第九章 情感等级BDI-Agent的形式模型 318第一节 引言 318第二节 情感等级BDI逻辑EBDI 319第三节 对EBDI逻辑中的情感的建模准备 329第四节 对EBDI逻辑中的情感进行建模 332第五节 相关研究对比 335第六节 结论与未来的工作 336第十章 带有规范性慎思的BDI推理 337第一节 引言 337第二节 说明性场景 339第三节 **的BDI推理 339第四节 对规范的处理 347第五节 使用规范对**BDI推理进行扩展 362第六节 相关工作 363第七节 结论与未来的工作 368附录一 基本定义 370附录二 带规范的 BDI 推理算法 371第十一章 BDI逻辑的纤维语义学 377第一节 引言 377第二节 BDI逻辑和多模态逻辑 378第三节 模态逻辑的纤维表示 380第四节 Agent心智状态的语义学 382第五节 纤维函数的条件 384第六节 结论与未来的工作 388第十二章 BDI逻辑在有穷状态世界上的模型检测 389第一节 引言 389第二节 带有BDI模态算子的分支时间逻辑CTL*BDI 391第三节 判定算法 392第四节 结论与未来的工作 396第十三章 基于BDI 逻辑的多Agent系统的学习机制 397第一节 引言 397第二节 BDI-Agent 398第三节 BDI学习Agent 403第四节 **层级的学习：集中化学习 406第五节 第二层级的学习：多Agent系统中的BDI学习Agent 409第六节 结论与未来的工作 410第十四章 多Agent系统的形式说明与验证 412第一节 引言 412第二节 多 Agent系统的形式说明 413第三节 多 Agent系统结构 417第四节 BDICTL模型检测方法 419第五节 结论与未来的工作 420第十五章 社会仿真中的BDI-Agent及其应用 421第一节 引言 421第二节 社会仿真中 BDI-Agent及其优点 424第三节 方法论指南：何时在仿真中使用 BDI-Agent？ 430第四节 技术指南：如何在仿真中集成 BDI-Agent？ 451第五节 BDI-Agent应用实例一：护理机器人 454第六节 BDI-Agent应用实例二：空中交通管理系统 458第七节 结论与未来的工作 468第十六章 信念-愿望-意图逻辑的旧问题与新观点 469第一节 Bratman的信念-愿望-意图模型 470第二节 BDI的实现及其缺点 472第三节 BDI逻辑及其不足 475第四节 未来研究的挑战 478参考文献 483附录 基础知识 519附录一 无穷值？ukasiewicz逻辑 519附录二 Pavelka有理数逻辑 523附录三 模糊逻辑与概率模糊逻辑 524附录四 多模态分支时间逻辑 BDICTL 534后记 537
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第一章导论 国内外关于信念-愿望-意图(Belief-Desire-Intention，BDI)理论与实践的研究主要有三个视角：一是从纯粹哲学思辨的视角；二是从逻辑形式化的视角；三是从计算机实现的视角。由于多种原因，这三个视角的研究常常脱节，本课题组通过与这三个视角的专业人才精诚合作，在深入研究三个视角的大量相关文献的基础上，尝试为这三个视角的研究架起沟通的桥梁。 第一节本选题的学术依据和提出背景 在复杂的动态环境中执行高级管理和控制任务所需的系统设计，正变得越来越具有商业上的重要性。这些系统包括空中交通管理系统、电信网络、业务流程、空间飞行器和医疗服务的管理与控制等等。应用传统软件技术开发此类系统的经验表明，这些系统在构建、验证和维护方面非常困难，且成本昂贵，而基于完全不同观点的计算实体，即面向Agent(主体或智能体)的系统，则可以克服这些弊端，从而大大拓展这些系统的应用领域。 随着人工智能时代的到来，具有理性行为能力的计算Agent的研究受到了广泛关注。信念和目标的概念在自主Agent的设计与实现中起着核心作用。这些概念不是源自人工智能和多Agent系统，而是来自心灵哲学。心灵哲学认为它们是Agent的基本心智态度：信念有一个“从心智到世界”方向的适应过程，即Agent试图调整信念以适应世界真相；而意图有一个“从世界到心智”方向的适应过程，即Agent试图使世界与其目标相匹配(Herzig et al.，2017，p.73)。 基于意图的Agent结构应用*为广泛。意图系统描述的实体行为可以通过归因于某些心智态度的方法来预测，这些心智态度包括知识、信念、愿望、意图、义务、承诺等等。*为著名的意图形式化系统是信念-愿望-意图逻辑系统，该系统基于Agent信念、愿望和意图的明确表示，信念表示系统关于环境状态的知识；愿望表示待完成目标的信息；意图表示Agent承诺即将完成的高层规划。当慎思受制于资源时，这些心智态度决定了Agent系统的行为，因而是达成适当或*优性能的关键。BDI体系结构提供了以下理想的核心功能：适应性、鲁棒性、抽象编程、可解释性。因此，BDI逻辑系统及其扩展系统已经应用于迄今为止开发的几个*重要的多主体系统中。 Bratman(1987)对愿望、信念、意图、规划和承诺等概念及其关系进行了深入的分析，其理论被称为信念-愿望-意图模型。它在人工智能领域被广泛接受，而且有大量方法采用BDI范式，要么从实现的角度，即所谓的BDI-Agent语言和BDI软件Agent；要么从纯形式角度，即所谓的BDI逻辑。影响*为深远的逻辑方法是Cohen和Levesque(1990a)，以及Rao和Georgeff(1991a)的工作。 多位学者使用不同的方法研究过面向Agent的系统，例如：Bratman等(1988)、Doyle(1992)、Rao和Georgeff(1991a)、Rosenschein和Kaelbling(1986)、Shoham(1993)、Wooldridge和Jennings(1995)、Parsons等(1998)、Pereira(2010a，2010b)、Sabater等(2002)、Casali等(2005)、Blee等(2009)、Lorini和Moisan(2011)、Meneguzzi等(2015)、Torre和Parlato(2019)，其中一种体系结构把以上这些系统视为理性的Agent，而且具有信念、愿望和意图这些特定的心智态度，分别表示Agent的信息、动机和慎思状态。这些心智态度决定了系统的行为，在资源受限的情况下，对Agent实现适当或者最佳性能至关重要(Bratman，1987;Kinny and Georgeff，1991)。 在BDI逻辑研究初期，虽然许多学者对BDI-Agent进行了形式化研究(例如：Cohen和Levesque(1990a)、Jennings(1992)、Rao和Georgeff(1991a)、Singh和Asher(1990))，而且一些学者还对BDI-Agent进行了实现(例如：Burmeister和Sundermeyer(1992)、Georgeff和Lansky(1986)；Müller等(1994)；Shoham(1993))，但是有人对这些努力提出了质疑。*先，信念、愿望和意图这三种心智态度受到两个方向的攻击：**的决策理论家和规划研究者都质疑这三种心智态度的必要性，而来自社会学和分布式人工智能的研究者则质疑这三种心智态度单*存在的充分性。其次，由于很多研究没有完全公理化，而且多模态BDI逻辑不具有实用性，所以受到许多系统建设者的质疑，认为这类逻辑在实践中的实用性很小。但是随着BDI逻辑研究的深入，BDI逻辑广泛应用于人工智能(尤其是分布式人工智能)的多个领域，对BDI逻辑研究的质疑才逐渐减少。 由于BDI逻辑系统易于在计算机中实现，所以备受计算机科学、人工智能、系统工程等领域相关专家的青睐。BDI-Agent模型已经在这些领域得到了广泛的应用，如工厂的过程控制(Georgeff and Rao，1996)、空中交通管制(Busetta et al.，2003)、计算机生成虚拟兵力(陈中祥，2004)、多Agent系统的机器学习(Hernández et al.，2004)、火星机器人岩石样本的选择(Bordini and Hübner，2006)、群体应急响应的模拟(Shendarkar et al.，2008)、自动导航中的多策略选择(Mukun，Kiang，2012)、无人机的协作(Dominguez et al.，2016)、复杂认知Agent在社会场景中的行为决策(Singh et al.，2016)、不同危机处理策略的模拟和决策(Adam et al.，2017)、网络入侵的消除(Perhá？ et al.，2018)、医学辅助诊断(Croatti et al.，2019)、护理机器人(Cranefield and Dignum，2019)等等。目前，已经有不少学者使用Java、Jason、JaCa等程序设计语言对BDI-Agent模型进行了计算机实现。 第二节国内外研究状况 为了读者便于理解BDI逻辑的思想脉络，这里不按照文献的时间先后顺序进行罗列，而是按照文献内容之间的逻辑关联，对国外相关文献进行适当梳理，使得文献综述部分条理清晰。由于国内外(尤其是国外)BDI逻辑及其应用的文献非常丰富，本书不可能一一详细介绍，以免喧宾夺主。 如何对理性Agent进行形式化描述是人工智能中一个经久不衰的话题。理性Agent具有知识、信念、愿望、意图和行为，如何对这些概念及其相互关系进行形式化描述是分析哲学和人工智能长期关注的课题(Hintikka，1962;Halpern and Moses，1992)。 在20世纪，关于该主题的研究主要集中在两方面：一是知识和信念等信息；二是承诺和义务等动机(motivation)(Cohen Levesque，1990a)。后来的发展主要包括：面向Agent的编程(Shoham，1993;Shoham and Cousins，1994)、对理性Agent进行形式化描述的BDI结构(Rao et al.，1991a，1991b)、对多Agent系统进行形式化说明和验证的逻辑(Wooldridge and Fisher，1994，1992)、受限理性Agent逻辑(Huang，1994;Huang et al.，1996)和认知机器人学(Levesque，1994)。认知机器人学的发展综述可参见Wooldridge和Jennings(1995)。van der Hoek等(1994a，1994b)和vanLinder等(1994a，1994b)探讨了理性Agent的理论逻辑，即对理性Agent(各个方面的)行动进行说明和推理的逻辑。 以上这些逻辑主要研究了Agent的信息和行动特征，忽略了Agent动机方面的特征。在随后的研究中，用以下内容对这些逻辑框架进行了扩展，包括不确定性行动(van der Hoek et al.，1994b)、认知测试(van Linder et al.，1994b)、交际行动(van der Hoek et al.，1994b)和模拟缺省推理的行动(van Linder et al.，1994a)。 von Wright(1963)认为：执行行动的结果被定义为“行动的执行所导致的事件状态”。Levi(1977)的研究表明，信念修正可以用信念收缩和信念扩展加以定义，即：使用某个公式φ的信念修正相当于用？？进行信念收缩之后，再用φ进行信念扩展。G？rdenfors(1988)给出了一些描述信念扩展、信念收缩和信念修正的合理性公设。Van Linder等(1995)认为表征行动的重要方面就是弄清执行行动的能力与执行行动的机会之间的关系。在van der Hoek等(1994a，1994b)和vanLinder等(1994a，1994b)的逻辑框架中，借鉴Levi(1977)提出的Levi等式的信念收缩和信念扩展概念及G？rdenfors(1988)的三种信念公设，van Linder等(1995)从Agent和语义的双重视角，采用直观上简洁的方式，对Agent的动态信念扩展行动、信念收缩行动和信念修正行动进行了形式化的表征。 多位学者使用不同的方法研究了面向Agent的系统，例如：Bratman(1987)、Doyle(1992)、Rao和Georgeff(1991a)、Rosenschein和Kaelbling(1986)、Shoham(1993)。在这些系统中，*为著名、应用*广的是BDI系统。BDI系统认为：Agent是具有信念、愿望和意图这三种心智态度的理性Agent；信念是Agent系统的信息内容；愿望是Agent系统的动机状态；意图是Agent系统的慎思内容(deliberative component)。因此，BDI表征了Agent的信息、动机和慎思状态。当慎思(deliberation)受制于资源时，这些心智态度决定了Agent系统的行为，因而是达成适当或*优性能的关键(Bratman，1987;Kinny and Georgeff，1991)。Fisher(1994)把Agent行为看成“可以由系统直接执行的时态逻辑说明”。Dennett(1987)给出的IRMA系统、Georgeff和Lansky(1987)给出的PRS-类系统，都是对理性Agent的BDI模型的不同实现。 BDI体系结构的灵感来自Bratman(1987)的哲学理论，他认为意图在实践推理中起着重要而*特的作用，不能归结为信念和愿望；进而描述了BDI体系结构的不同模块，并讨论了每个模块的哲学基础。Dennett(1987)把意图系统(intentional system)定义成具有愿望和其他命题态度的实体(entity)。Cohen和Levesque(1990)给出了意图的第一个逻辑系统和承诺的概念。后来的形式系统包括：Konolige和Pollack(1993年)的表示主义理论(representationlist theory)、Singh和Asher(1990)的意图形式理论等等。 许多学者对BDI-Agent进行了形式化研究(例如：Cohen和Levesque(1990a)、Jennings(1992)、Rao和Georgeff(1991a)、Singh与Asher(1990))，而且一些学者还对BDI-Agent进行了实现(例如：Burmeister和Sundermeyer(1992)、Georgeff和Lansky(1986)；Müller等(1994)；Shoham(1993))。在Rao和Geo
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