定性表征 人们如何推理和学习连续变化的世界

在《定性表征——人们如何推理和学习连续变化的世界》一书中，Kenneth D.Forbus提出，定性表征是认知科学非常深奥的关键内容之一——如何对我们周围连续变化的现象进行推理和学习。Forbus认为，定性表征是人类认知的核心，它将连续现象分解成有意义单元的符号化表征。定性表征为常识推理奠定了基础，因为它们可以用非常少的数据实现实际推理，这使得定性表征成为自然语言语义的有用组成部分。通过明确可能发生的事件的类型，并建立有助于指导更多量化知识的应用的因果模型，定性表征还为科学和工程方面的专家推理奠定了基础。定性表征对于创建更具人性的人工智能系统非常重要，这些系统具有空间推理、视觉、问答和理解自然语言的能力。

Forbus讨论了知识表示和推理的基本思想以及其他主题，诸如定性过程理论、变化的定性模拟和推理、组分建模、定性空间推理、学习和概念变化等。认知科学...

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在《定性表征——人们如何推理和学习连续变化的世界》一书中，Kenneth D.Forbus提出，定性表征是认知科学非常深奥的关键内容之一——如何对我们周围连续变化的现象进行推理和学习。Forbus认为，定性表征是人类认知的核心，它将连续现象分解成有意义单元的符号化表征。定性表征为常识推理奠定了基础，因为它们可以用非常少的数据实现实际推理，这使得定性表征成为自然语言语义的有用组成部分。通过明确可能发生的事件的类型，并建立有助于指导更多量化知识的应用的因果模型，定性表征还为科学和工程方面的专家推理奠定了基础。定性表征对于创建更具人性的人工智能系统非常重要，这些系统具有空间推理、视觉、问答和理解自然语言的能力。

Forbus讨论了知识表示和推理的基本思想以及其他主题，诸如定性过程理论、变化的定性模拟和推理、组分建模、定性空间推理、学习和概念变化等。认知科学家会意识到Forbus对定性表征的解释颇具启发性；AI科学家则会重视Forbus的新方法及其概述。

译者序
原书前言
第1部分　绪论
第1章　导言
1.1　定性推理在生活中的应用
1.1.1　水的加热
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译者序
原书前言
第1部分　绪论
第1章　导言
1.1　定性推理在生活中的应用
1.1.1　水的加热
1.1.2　冷水会比热水更易凝结吗
1.1.3　季节
1.1.4　球会撞上吗
1.1.5　瑞文推理测验
1.1.6　道德决策
1.2　定性推理在人类认知中的重要性
1.3　本书概述
第2章　表征概要
2.1　结构化关系表征的重要性
2.2　逻辑、形式主义和精确性
2.2.1　语法
2.3　图式、框架和用例 •
2.4　本体和知识库
2.5　谓词词汇的丰富性和结构
2.6　摘要：表征评估
第3章　推理概要
3.1　计算复杂度和可操作性
3.2　演绎、溯因和归纳
3.3　模式匹配与合一
3.3.1　知识存储和检索
3.4　封闭世界假设
3.5　概率
第4章　类比
4.1　心理动机表征约定
4.2　结构映射理论
4.3　结构映射理论的心理学依据
4.4　类比处理的计算模型
4.4.1　匹配
4.4.2　检索
4.4.3　概括
4.5　类比在人类认知中的重要意义
第2部分　动　态　性
第5章　分量
5.1　实数
5.2　实数的有限近似
5.3　有限代数与模糊逻辑
5.4　符号
5.5　顺序关系
5.6　数值区间
5.7　数量级
5.8　无穷小
5.9　状态值
5.10　小结
第6章　分量间的关系
6.1　为何使用定性数学
6.1.1　可靠性
6.1.2　最少的知识
6.1.3　因果关系
6.2　QP理论中的定性数学
6.2.1　直接影响
6.2.2　间接影响
6.2.3　组合性及知识的适度扩展
6.2.4　与关系相关的其他信息
6.3　自然度
6.4　表达力
6.5　流和因果序
6.6　小结
第7章　定性过程理论
7.1　建模过程的模拟
7.2　模型片段
7.3　QP理论的本体论
7.4　定性表征的基本推论
7.4.1　模型制定
7.4.2　确定活动
7.4.3　影响解析
7.4.4　极限分析
7.5　封装历史
7.6　小结
第8章　QP理论应用举例
8.1　流体建模
8.2　存在及其重要性
8.3　容器内液体的表述方法
8.4　气体表述方法
8.5　相变
8.6　水沸腾及其后果
8.7　再谈冰箱中的冰块
8.8　运动建模
8.9　材料建模
8.10　振荡器建模
8.11　稳定性分析
8.12　讨论
第9章　因果关系
9.1　什么是因果关系
9.2　QP理论的因果关系
9.3　因果关系的传播
9.3.1　融合模型中的因果关系
9.3.2　因果顺序
9.4　认知科学中因果关系的其他概念
9.5　小结
第10章　变化的定性模拟及推理
10.1　定性模拟
10.2　存在性及连续性
10.3　定性推理的正确性
10.3.1　相空间
第11章　建模
11.1　例子：一个蒸汽推进装置
11.2　成分建模
11.2.1　建模标准
11.2.2　建模假设和约束
11.2.3　结构抽象
11.3　模型公式化算法
11.4　如何制定模型
第12章　动力学模拟
12.1　心理模型和可运行性
12.2　人类定性推理：第一性原理还是类比
12.2.1　记忆经验模型
12.2.2　部分泛化模型
12.2.3　因果注释经验模型
12.2.4　类属域理论
12.3　基于相似性的定性模拟
12.3.1　一种基于原型相似性的定性模拟器
12.4　心理影响
12.4.1　具有专业知识的记忆依赖分布
12.4.2　新手 /专家检索模式的差异
12.4.3　应提高专业知识的因素
12.5　讨论
12.6　小结
第13章　语言动态
13.1　动机
13.2　将定性表征重铸为语言框架
13.3　QP理论在英语中的体现
13.3.1　数量
13.3.2　序数关系
13.3.3　影响
13.3.4　模型片段碎片和流程
13.4　证据
13.4.1　语料库分析
13.4.2　与语义学其他方面的兼容性
13.4.3　自然语言理解的例子
13.5　其他说明
第3部分　空　　间
第14章　定性空间推理：一个理论框架
14.1　关于空间运动的推理
14.2　度量图 /位置词汇模型
14.2.1　贫困猜想
14.3　MD/PV模型的其他例子
14.4　心理学的分类/坐标模型
14.5　一个统一说明
第15章　定性空间计算
15.1　案例：区域连接演算
15.2　运算集合
15.2.1　拓扑相交模型
15.2.2　距离计算
15.2.3　定向计算
15.3　推理问题
15.4　小结
第16章　理解草图和图表
16.1　草图和图表的研究
16.2　草图理解的nuSketch模型
16.3　CogSketch：表示和处理
16.4　学习空间介词
16.5　关于描述的推理
16.6　建模视觉问题的解决
16.6.1　几何类比
16.6.2　Raven矩阵
16.6.3　怪异任务
16.6.4　什么是有效的视觉问题解决者
16.7　小结
第4部分　学习与推理
第17章　学习与概念变化
17.1　物理领域的心理模型框架
17.2　原型历史学习
17.3　通过原型历史统计构建首要因素知识
17.4　分布式知识、解释结构和概念变化
17.5　通过跨领域类比学习
17.6　小结
第18章　常识推理
18.1　为何常识推理无效
18.2　关于常识的一些心理学考虑
18.3　常识的定量
18.3.1　数值的类比估计
18.3.2　定性表示可以增强相似性
18.3.3　粗略推理的策略
18.3.4　这个模型究竟如何
18.4　概念隐喻中的定性表征
18.5　社交推理
18.5.1　情感建模
18.5.2　责备任务
18.5.3　道德决策
18.6　小结
第19章　专家推理
19.1　工程因素
19.1.1　分析
19.1.2　监控、控制和诊断
19.1.3　设计
19.1.4　系统识别
19.2　科学建模
19.3　小结
第5部分　总结与展望
第20章　总结
20.1　感知与认知之间的桥梁
20.2　常识推理基础
20.3　专家推理基础
第21章　展望
21.1　离散过程的形式化及其与连续过程的相互作用
21.2　定性视觉
21.3　其他模态中的定性表征
21.4　语义学中的定性表征
21.5　机器人技术中的定性表征
21.6　对人类心理模型和本体论的范围进行编目
21.7　社会科学的定性表征
21.8　认知架构中的定性表征
21.9　多模式科学的学习与讲授
21.10　小结
参考文献
· · · · · · (收起)