MMNov, 2023

答案集编程中的人类条件推理

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TL;DR给定一个条件句 P=>Q（如果 P 则 Q）和相应的事实，观察到人类推理中的四种不同类型的推断：肯定前提（AA）从 P 推出 Q；肯定结论（AC）从 Q 推出 P；否定前提（DA）从 - P 推出 - Q；否定结论（DC）从 - Q 推出 - P。其中，AA 和 DC 在逻辑上是有效的，而 AC 和 DA 在逻辑上是无效的且通常被称为逻辑谬误。然而，人类在日常生活中通常会进行 AC 或 DA 作为实用推理。在本文中，我们在答案集编程中实现了 AC、DA 和 DC 推理。我们引入了八种不同类型的完整性，并通过答案集给出它们的语义。我们研究了形式属性，并对认知心理学中的人类推理任务进行了表征。这些完整性也应用于人工智能中的常识推理。
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发现论文，激发创造
  • 关于模拟模型的条件逻辑

    本文通过介绍一个基于干预模拟程序的条件推理方法来形式化和涵盖 AI 领域内一些条件思维方法，提出了若干公理化结果，并确立了该满足性问题的 NP 完备性，与现有框架（正常性排序模型，因果结构方程模型）进行比较。 一些基本的逻辑原理在我们的因果模拟方法中被证明是无效的。 尽管如此，作者认为该方法对于建模某些直观的例子是很重要的。

    May, 2018

  • 个体人类推理的量化符号方法

    本文使用非单调推理和计算机科学中的答案集编码（ASP）来形式化作为认知原则的文献发现，建立一个名为‘plausibility’的推理概念，并将其用于测试现有实验的效果并解释不同的多数响应。

    May, 2022

  • 利用增量式答案集求解在基于假设的论证中进行推理

    本文研究了基于假设的论证（ABA）中逻辑编程碎片中比第二层多项式分层难度的理性推理和优先推理问题的有效算法，利用增量 ASP 求解器中的非平凡反例引导的抽象精化程序。

    Aug, 2021

  • 谈话式神经符号常识推理

    为了能让对话式 AI 系统拥有更自然和广泛的对话，需要更多常识，包括识别对话伙伴的不明说的假设。本研究提出了一个基于神经符号定理证明器的多跳推理链提取方法来理解这类不精确陈述的自然语言命令，并提供一个交互式对话框架来从人类中挖掘常识知识来完善其推理链。

    Jun, 2020

  • 归纳常识推理

    本研究介绍了一项关于抽象推理的新研究，并提出了两个基于新数据集 ART 的任务 ——《抽象自然语言推理》和《抽象自然语言生成》。 该研究分析了当前最佳自然语言生成器的性能水平，探索了现有深度学习模型在推理能力方面的局限性，并在进一步的研究中提出了有趣的新方向。

    Aug, 2019

  • 具有不完整信息的自然语言推断

    通过混合演绎（前向）和择优推断（后向）生成步骤进行阴性推断，以验证其他假设的缺失证据，避免致信任错误。

    Jul, 2023

  • 自然语言推断与不完整信息

    提出了一个处理模糊的假设的新系统，使用自然语言生成模型来从一个前提中推出另一个前提并以双向的方式搜索。 使用回路验证程序过滤质量不佳的生成来确保正确性。 该系统在修改后的 EntailmentBank 数据集和名为 “Everyday Norms：Why Not?“的新数据集上表现出可以恢复跨领域和非领域的前提的能力。

    Nov, 2022

  • 大型语言模型中的不完全循环：演绎、归纳和演绎学习

    通过研究不同类型的推理方式，以及对语言模型进行的指令跟随、少样本提示和指令推断实验，我们发现即使在一些最大的语言模型中，推理的方式仍然是非系统性的，不同的学习机制可能被看似相似的提示程序调用。

    Apr, 2024

  • 人类和大型语言模型在演绎推理中的推理策略比较

    该研究通过对大型语言模型在命题逻辑问题上的响应进行细致评估，利用认知心理学原理探讨了模型使用的推理策略。结果发现，大型语言模型展示出类似于人类的推理模式，包括 “解释跟踪” 和 “链式构建” 等策略。此外，该研究表明模型的架构和规模显著影响其首选的推理方法，较先进的模型更倾向于频繁使用这些策略。模型的准确性并不必然反映其推理过程的有效性，这一区别强调了该领域需要更为精细的评估程序。

    Feb, 2024

  • 针对抽象论证的改进答案集编程编码

    本文使用 ASP 系统 clingo 提供的条件量词的析取形式，提供了三种著名的辩论语义的新编码，这些编码不仅比以前的版本更简洁，而且在标准基准测试中也表现优异，从而为高级辩论系统的高效解决方案的设计提供了一步关键。

    Jul, 2015