論文の概要: Belief, knowledge and evidence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01283v1
- Date: Mon, 3 Apr 2023 18:20:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-05 16:44:54.557279
- Title: Belief, knowledge and evidence
- Title(参考訳): 信仰・知識・証拠
- Authors: Steffen Lewitzka and Vin\'icius Pinto
- Abstract要約: 我々は、よく知られた信念と知識の古典的概念とエビデンスの概念を組み合わせた論理体系を提案する。
ここでは,観念と知識がアクセシビリティ・リレーションを通じてモデル化されるのではなく,命題の集合として直接モデル化されるような,関係性のあるフレームベースのセマンティクスを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a logical system that combines the well-known classical epistemic
concepts of belief and knowledge with a concept of evidence such that the
intuitive principle \textit{`evidence yields belief and knowledge'} is
satisfied. Our approach relies on previous works of the first author
\cite{lewjlc2, lewigpl, lewapal} who introduced a modal system containing
$S5$-style principles for the reasoning about intutionistic truth (i.e.
\textit{proof}) and, inspired by \cite{artpro}, combined that system with
concepts of \textit{intuitionistic} belief and knowledge. We consider that
combined system and replace the constructive concept of \textit{proof} with a
classical notion of \textit{evidence}. This results in a logic that combines
modal system $S5$ with classical epistemic principles where $\square\varphi$
reads as `$\varphi$ is evident' in an epistemic sense. Inspired by
\cite{lewapal}, and in contrast to the usual possible worlds semantics found in
the literature, we propose here a relational, frame-based semantics where
belief and knowledge are not modeled via accessibility relations but directly
as sets of propositions (sets of sets of worlds).
- Abstract(参考訳): 本稿では,信念と知識というよく知られた古典的認識論的概念と,直感的原理 \textit{`evidences belief and knowledge'} が満たされる証拠の概念を組み合わせた論理体系を提案する。
我々のアプローチは、最初の著者である『lecite{lewjlc2, lewigpl, lewapal}』の以前の著作に依拠しており、直観主義的真理(すなわち『textit{proof}』)の推論のためのS5$スタイルの原理と、その体系を『textit{intuitionistic}』の信念と知識の概念と組み合わせたものである。
我々は、この組み合わせシステムを考慮し、構築的概念である \textit{proof} を、古典的な概念である \textit{evidence} に置き換える。
この結果、モダルシステム$S5$と古典的なエピステミック原理を組み合わせた論理となり、$\square\varphi$はエピステミックな意味で '$\varphi$ is obvious' と読む。
文献に見られる通常の可能な世界意味論とは対照的に、我々は、信念と知識がアクセシビリティの関係によってモデル化されるのではなく、直接命題の集合(世界の集合)としてモデル化される関係性に基づく意味論を提案する。
関連論文リスト
- A Semantic Approach to Decidability in Epistemic Planning (Extended
Version) [72.77805489645604]
我々は決定可能性を達成するために新しい意味論的アプローチを用いる。
具体的には、知識の論理S5$_n$と(知識)可換性と呼ばれる相互作用公理を拡大する。
我々は,本フレームワークが,独立した知識である共通知識の有限的非固定点的特徴を認めていることを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T11:26:26Z) - A Probabilistic-Logic based Commonsense Representation Framework for
Modelling Inferences with Multiple Antecedents and Varying Likelihoods [5.87677276882675]
コモンセンス・ナレッジグラフ(英: Commonsense knowledge-graphs、CKG)は、テキストや環境入力で「推論」でき、知覚を超えた推論ができる機械を構築するための重要なリソースである。
本研究は,コモンセンス知識の表現方法として, (i) 複合的推論知識をモデル化し,様々な可能性で概念的信念を表現するための確率論的論理表現スキーム, (ii) 健全な概念関連関係を同定し,異なる概念レベルで信念を整理する階層的概念オントロジーを取り入れることにより, コモンセンス知識をより良く表現することができるかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T08:44:30Z) - NELLIE: A Neuro-Symbolic Inference Engine for Grounded, Compositional,
and Explainable Reasoning [59.16962123636579]
本稿では,Prologベースの推論エンジンを新たに提案する。
我々は手作りのルールを、ニューラルネットワークモデリング、ガイド付き生成、半密検索の組み合わせで置き換える。
我々の実装であるNELLIEは、完全に解釈可能なエンドツーエンドの基底QAを示す最初のシステムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T00:54:44Z) - Fact-driven Logical Reasoning for Machine Reading Comprehension [82.58857437343974]
私たちは、常識と一時的な知識のヒントの両方を階層的にカバーする動機があります。
具体的には,文の背骨成分を抽出し,知識単位の一般的な定式化を提案する。
次に、事実単位の上にスーパーグラフを構築し、文レベル(事実群間の関係)と実体レベルの相互作用の利点を享受する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-21T13:11:13Z) - Formalising Concepts as Grounded Abstractions [68.24080871981869]
このレポートは、表現学習が生データから概念を誘導する方法を示しています。
このレポートの主な技術的目標は、表現学習のテクニックが概念空間の格子理論的定式化とどのように結婚できるかを示すことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-13T15:22:01Z) - Epistemic Logic of Know-Who [15.076964620370266]
本論文は,grove-halpernセマンティクスを用いたモダリティとしての"know who"の定義を提案する。
また、"knows who"、"knows"、"for all agents"のモダリティ間の相互作用を記述する論理システムも導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-11T21:45:04Z) - KompaRe: A Knowledge Graph Comparative Reasoning System [85.72488258453926]
本稿では,複数の手がかりに対する共通点と矛盾点の推測を目的とした知識グラフの比較推論を提案する。
我々は,大規模な知識グラフに対して比較推論機能を提供する,最初のプロトタイプシステムであるKompaReを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-06T04:57:37Z) - Logical Semantics, Dialogical Argumentation, and Textual Entailment [0.0]
本稿では,自然言語の議論に近い一階古典論理のための新しい対話型システムを提案する。
通常の古典的妥当性に関してその完全性を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T08:04:11Z) - Logical Neural Networks [51.46602187496816]
ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。
すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。
推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T16:55:45Z) - Analogical Proportions [0.0]
本稿では、普遍代数学の一般設定において、$a$ is to $b$ to $c$ is to $d$' という形の類比例の抽象的枠組みを紹介する。
類比の概念が数学的性質をアピールしていることが判明した。
本論文は,AI-プロブレムの応用可能性を考慮したアナログ推論と学習システムの理論への第一歩である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-04T13:44:36Z) - Consciousness and Automated Reasoning [0.0]
本稿では,一階述語論理推論システムと大きな知識ベースの組み合わせを人工意識システムとして理解する方法について述べる。
このようなシステムは意識的なマインドキャッシングをうまく行うことができることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-26T11:43:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。