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本文介绍了MT-PDCL,一种基于测度论的概率确定子句逻辑框架,通过使用标准Borel σ-代数上的Lebesgue积分而非离散例化,将概率逻辑编程推广到连续域。它用精确、代数且可微的推理取代了组合例化的瓶颈,同时保留了确定子句逻辑的声明式语法。
本文调查了人工智能中逻辑与优化之间历史及持续的协同作用,认为通过优化求解器增强的基于规则的方法能够提供透明度、可解释性和可信赖性,这与纯连接主义方法形成对比。