Fugu-MT 論文翻訳(概要): Logic-Based Artificial Intelligence Algorithms Supporting Categorical Semantics

論文の概要: Logic-Based Artificial Intelligence Algorithms Supporting Categorical Semantics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19320v1
Date: Sun, 27 Apr 2025 18:02:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.232693
Title: Logic-Based Artificial Intelligence Algorithms Supporting Categorical Semantics
Title（参考訳）: カテゴリー意味論を支援する論理型人工知能アルゴリズム
Authors: Ralph Wojtowicz,
Abstract要約: 我々は,ホルン論理の規則を用いて,カルテシアン圏の対象を推論するための前方連鎖法と正規形式アルゴリズムを開発した。また、一階述語論理の多階述語理論、文脈、断片化をサポートするために一階述語統一を適応する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper seeks to apply categorical logic to the design of artificial intelligent agents that reason symbolically about objects more richly structured than sets. Using Johnstone's sequent calculus of terms- and formulae-in-context, we develop forward chaining and normal form algorithms for reasoning about objects in cartesian categories with the rules for Horn logic. We also adapt first-order unification to support multi-sorted theories, contexts, and fragments of first-order logic. The significance of these reformulations rests in the fact that they can be applied to reasoning about objects in semantic categories that do not support classical logic or even all its connectives.
Abstract（参考訳）: 本稿では,集合よりもよりリッチな構造を持つ物体を象徴的に推論する人工知能エージェントの設計にカテゴリ論理を適用することを目的とする。ジョンストンの逐次項と式付き文脈の計算を用いて、ホルン論理の規則でカルテシアン圏の対象を推論するための前方連鎖と正規形式アルゴリズムを開発する。また、一階述語論理の多階述語理論、文脈、断片化をサポートするために一階述語統一を適応する。これらの改革の重要性は、古典論理やすべての連結体をサポートしない意味圏における対象の推論に適用できるという事実に残されている。

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