譯者 | 李睿

審校 | 重樓

計算邏輯以各種形式出現(xiàn)，就像其他類型的邏輯一樣。本文將重點(diǎn)介紹計算邏輯中的溯因邏輯編程（ALP）方法，并將論證ALP代理框架，它將 ALP 集成到代理的操作周期中，為解釋性推理和規(guī)范性推理提供了一個具有說服力的模型。

ALP代理框架作為一個解釋性模型，它以生產(chǎn)系統(tǒng)為例；而作為一種規(guī)范性模型，它不僅包括經(jīng)典邏輯，而且與傳統(tǒng)的決策理論相一致。ALP代理框架的雙重性性質(zhì)包括直覺推理和審慎推理，將其歸類為雙過程理論。與其他理論結(jié)構(gòu)類似，雙過程理論有多種版本。正如[Kahneman 和 Frederick ，2002] 在參考文獻(xiàn)中所描述的那樣，直覺思維“迅速產(chǎn)生判斷問題的本能解決方案”，而審慎思維“評估這些解決方案，決定是否認(rèn)可、調(diào)整或拒絕它們”。

本文將主要關(guān)注ALP代理框架的規(guī)范性元素，探索如何利用它來增強(qiáng)人們的認(rèn)知過程和行為。具體來說，將研究它在日常生活中提高人們的溝通技巧和決策能力的潛力。因此可以斷言，ALP代理框架為[Williams, 1990,1995]中概述的有效寫作指南提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，并為[Hammond等人，1999]中討論的更好的決策提供了見解。本文的基礎(chǔ)在于[Amin, 2018]，它提供了對ALP代理框架的技術(shù)方面的詳細(xì)探索，并引用了相關(guān)的學(xué)術(shù)著作。

圖1簡化的溯因推理和代理循環(huán)

ALP代理的基本概述

ALP代理框架可以被認(rèn)為是BDI(信念-愿望-意圖)模型的一種變體，其中代理通過形成意圖（本質(zhì)上是行動計劃）來利用知識實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)，意圖本質(zhì)上是行動計劃。在ALP代理中，知識(信念)和目標(biāo)(意圖)都以邏輯形式表示為條件語句。信念被表示為邏輯編程規(guī)則，而目標(biāo)則使用更靈活的子句來描述，能夠捕捉一階邏輯(FOL)的全部范圍。

例如，以下的語句說明了這一點(diǎn)：第一個語句表達(dá)了一個目標(biāo)，隨后的四個語句代表了信念：

• 如果發(fā)生危機(jī)，或者我自己處理，或者尋求幫助，或者逃避。
• 如果船有破損，就會出現(xiàn)危機(jī)。
• 如果我在船上，我會尋求幫助并通知船長。
• 如果我在船上，我會通知船長并按下報警按鈕。
• 我在船上。

在本次討論中，目標(biāo)通常在開始時就構(gòu)建了條件，因?yàn)樗鼈冎饕糜谡蛲评?，類似于生產(chǎn)規(guī)則。另一方面，信念通常首先得出結(jié)論，因?yàn)樗鼈兺ǔＳ糜诜聪蛲评?，類似于邏輯編程。然而，在ALP中，信念也可以先用條件來寫，因?yàn)樗鼈兛梢詰?yīng)用于正向推理和反向推理。具體的順序（無論是正向還是反向）都不會影響底層邏輯。

1.模型假設(shè)和實(shí)用語言

更簡單地說，在ALP代理框架內(nèi)，信念代表了代理對世界的看法，而目標(biāo)則根據(jù)代理描述了世界的期望狀態(tài)。在演繹數(shù)據(jù)庫語境中，信念對應(yīng)于存儲的數(shù)據(jù)，目標(biāo)與查詢或完整性規(guī)則相關(guān)。

在形式上，在ALP代理框架的模型理論解釋中，具有信念BBB、目標(biāo)GGG和觀察OOO的代理必須確定行動和假設(shè)，使G∪OG\cup OG \8746 O在BBB定義的最小模型內(nèi)成立。在BBB由霍恩（Horn）條款組成的基本場景中，BBB具有獨(dú)特的最小模型。其他更復(fù)雜的場景可以簡化為霍恩條款的情況，盡管這些技術(shù)方面超出了這里的主要關(guān)注點(diǎn)。

在實(shí)際的解釋中，ALP代理主要基于其觀察結(jié)果進(jìn)行正向推理，而代理則從其信念中既進(jìn)行正向推理和反向推理，以評估目標(biāo)條件是否滿足，并確定相應(yīng)的結(jié)果作為要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。正向推理類似于基于規(guī)則系統(tǒng)中的正向鏈接，它通過確保滿足條件來使目標(biāo)的結(jié)論成立。以這種方式解釋的目標(biāo)通常被稱為維護(hù)目標(biāo)。另一方面，通過反向推理來處理實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，這涉及找到一系列行動，當(dāng)執(zhí)行這些行動時，將實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。反向推理作為目標(biāo)分解的過程，其中可操作的步驟被視為原子子目標(biāo)的特定情況。

例如，如果你觀察到一場火災(zāi)，可以使用前面提到的目標(biāo)和信念，通過正向推理得出緊急情況存在的結(jié)論，從而實(shí)現(xiàn)自己處理情況、尋求幫助或逃離的目標(biāo)。這些選項(xiàng)構(gòu)成了一組初步的可能性集。為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，可以進(jìn)行反向推理，將尋求幫助的目標(biāo)分解為子目標(biāo)，例如前方道路有障礙時，通知火車司機(jī)和按下報警按鈕。如果按下報警按鈕是原子操作（是指不會被線程調(diào)度機(jī)制打斷的操作），那么可以直接執(zhí)行。如果此操作成功，則完成了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，同時也滿足了相應(yīng)的維護(hù)目標(biāo)。

從模型論的角度來看，代理不僅要生成動作，還要對世界做出假設(shè)。這正是ALP中溯因推理概念發(fā)揮作用的地方。溯因推理涉及形成假設(shè)以解釋觀察結(jié)果。例如，如果觀察到的是煙而不是火，并且相信出現(xiàn)煙霧意味著有火災(zāi)，那么從觀察到的現(xiàn)象出發(fā)進(jìn)行反向推理，將會導(dǎo)致假設(shè)有火災(zāi)存在。然后，正向推理和反向推理將照常進(jìn)行。

在模型理論和操作語義學(xué)中，觀察結(jié)果和目標(biāo)都以類似的方式處理。通過正向推理和反向推理，代理生成動作和額外的假設(shè)，以在其信念所定義的世界的最小模型中使目標(biāo)和觀察結(jié)果成立。在前面的例子中，如果觀察結(jié)果是存在煙霧，那么存在火災(zāi)的信念和按下警報按鈕的動作，結(jié)合代理的信念，都會使目標(biāo)和觀察結(jié)果成立。只要滿足某些假設(shè)，操作語義就與模型論語義保持一致。

2.選擇最優(yōu)解

可能存在多種解決方案，這些解決方案與信念集BBB相結(jié)合，使得目標(biāo)GGG和觀察結(jié)果OOO都有效。這些解決方案可能有不同的結(jié)果，而代理面臨的挑戰(zhàn)是在可用資源的限制下識別出最有效的解決方案。在經(jīng)典決策理論中，一個動作的價值由其結(jié)果的預(yù)期效益決定。同樣地，在科學(xué)哲學(xué)中，一個解釋的價值是根據(jù)其可能性和解釋觀察結(jié)果的能力來評估的（能夠解釋的觀察結(jié)果越多，就越好）。

在ALP代理中，這些相同的標(biāo)準(zhǔn)可以應(yīng)用于評估潛在的行為和解釋。這兩種假設(shè)都是通過預(yù)測結(jié)果來評估的。在ALP代理中，尋找最優(yōu)解的過程被整合到反向推理策略中，利用最佳優(yōu)先搜索算法(例如，a *或分支定界)等方法。這種方法類似于基于規(guī)則的系統(tǒng)中解決沖突的簡單任務(wù)。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的系統(tǒng)通過將高級目標(biāo)、信念和決策轉(zhuǎn)換為低級啟發(fā)式和刺激-反應(yīng)模式來簡化決策和溯因推理。例如：

• 如果我乘坐的船上有漏洞，我就按下警報按鈕。

在ALP代理中，低級規(guī)則可以與高級認(rèn)知過程相結(jié)合，類似于雙過程理論，以利用這兩種方法的優(yōu)勢。與大多數(shù)一次只關(guān)注一個計劃的BDI代理不同，ALP代理可以處理單個動作，并可以同時執(zhí)行多個計劃，以提高成功的可能性。例如，在緊急情況下，代理可能會同時啟動警報并嘗試逃生。是專注于一個計劃還是同時關(guān)注多個計劃，取決于所選的搜索策略。雖然深度優(yōu)先搜索一次只關(guān)注一個計劃，但其他策略可能會帶來更大的好處。

ALP代理模型可用于創(chuàng)建人工代理，但它也是理解人類決策的有用框架。在接下來的章節(jié)中，將論證這個模型不僅改進(jìn)了傳統(tǒng)的邏輯和決策理論，而且還提供了一種規(guī)范(或規(guī)定性)的方法。采用ALP代理模型作為高級決策理論基礎(chǔ)的理由是，子句邏輯提供了一種思維語言(LOT)的可行表示。將通過比較子句邏輯和自然語言來進(jìn)一步探討這一論點(diǎn)，并展示這個模型如何幫助個人進(jìn)行更清晰、更有效的溝通。在最后一章節(jié)中，將重新討論ALP代理模型在增強(qiáng)決策中的應(yīng)用。

作為主體認(rèn)知框架的子句邏輯

在語言和思維的研究中，關(guān)于語言與認(rèn)知的關(guān)系有三種主要理論：

• 認(rèn)知框架理論：思維是由一種類似于語言的私有系統(tǒng)來表示的，這種系統(tǒng)獨(dú)立于外部口頭語言。
• 語言影響理論：思想是由公共語言塑造的，使用的語言影響人們的認(rèn)知過程。
• 非語言思維理論：人類思維不遵循類似語言的結(jié)構(gòu)。

ALP代理模型與第一種理論一致，與第二種理論相悖，與第三種理論兼容。它與第二種理論相悖，因?yàn)槿斯ぶ悄艿倪壿嬁蚣懿⒉灰蕾囉诳谡Z的存在，而且根據(jù)人工智能的標(biāo)準(zhǔn)，自然語言往往過于模糊，無法有效地模擬人類的思維。然而，它支持第三種理論，因?yàn)樗倪B接主義實(shí)施掩蓋了其語言特性。

在人工智能領(lǐng)域，某種形式的邏輯代表代理的認(rèn)知框架的觀點(diǎn)與傳統(tǒng)的人工智能方法（通常稱為GOFAI或“傳統(tǒng)的人工智能”）緊密相連，但新方法（例如連接主義方法和貝葉斯方法）在一定程度上掩蓋了傳統(tǒng)方法的光芒。ALP模型為這些不同的方法提供了一種潛在的調(diào)和方式。ALP的子句邏輯比標(biāo)準(zhǔn)的一階邏輯（FOL）更簡單，融入了連接主義原理，并包含了貝葉斯概率。它與標(biāo)準(zhǔn)的一階邏輯的關(guān)系類似于認(rèn)知框架與自然語言的關(guān)系。

這一論點(diǎn)始于關(guān)聯(lián)理論[Sperber和Wilson, 1986]，該理論認(rèn)為人們理解語言是通過用最少的認(rèn)知努力提取最多的信息。根據(jù)這一理論，溝通越符合其意圖，受眾就越容易理解。研究認(rèn)知框架本質(zhì)的一種方法是檢查準(zhǔn)確和有效理解至關(guān)重要的場景。例如，倫敦地鐵上的緊急通知設(shè)計得很容易理解，因?yàn)樗鼈儽幻鞔_或隱含地構(gòu)造為邏輯條件句。

1.緊急情況下應(yīng)采取的行動

要解決危機(jī)，激活報警信號按鈕通知火車司機(jī)。如果火車停在車站，司機(jī)就會立即停車。如果沒有報警，火車將駛往下一站，在那里可以更容易地提供援助。需要注意的是，不當(dāng)使用報警器將被罰款50英鎊。

第一個指令代表了一個程序性目標(biāo)，其邏輯被編碼為一個編程子句：激活警報將通知火車司機(jī)。第二個指令雖然以邏輯編程的形式表達(dá)，但有些模糊且缺乏完整的條件。它可能意味著如果火車司機(jī)收到警報，并且火車停在車站，那么就會停車。

第三個指令涉及兩個條件：如果收到警報，火車不在站內(nèi)，司機(jī)將在下一個站點(diǎn)停車。如果火車離站點(diǎn)越近，就越容易提供援助，這句話是一個附加結(jié)論，而不是一個條件。如果這是一種條件，那就意味著火車只停在容易獲得援助的車站。

第四個指令是有條件的：不當(dāng)使用報警信號按鈕可能會被罰款50英鎊。

緊急通知的清晰性是因?yàn)樗c認(rèn)知框架中的預(yù)期意義相一致。該通知是連貫的，因?yàn)槊烤湓挾寂c前一句有邏輯聯(lián)系，并與讀者對應(yīng)急程序的可能理解保持一致。

省略條件和細(xì)節(jié)有時會增強(qiáng)連貫性。根據(jù)Williams[1990,1995]的觀點(diǎn)，連貫性也可以通過構(gòu)建句子來實(shí)現(xiàn)，讓熟悉的想法出現(xiàn)在開頭，新的想法出現(xiàn)在結(jié)尾。這種方法允許新信息無縫地過渡到后續(xù)句子中。緊急通知的前三句話就是這種方法的例證。

省略條件和細(xì)節(jié)有時會增強(qiáng)連貫性。根據(jù)Williams[1990,1995]的觀點(diǎn)，連貫也可以通過組織句子來實(shí)現(xiàn)，讓熟悉的想法出現(xiàn)在開頭，新的想法出現(xiàn)在結(jié)尾。這種方法允許新信息無縫地過渡到后續(xù)句子中。緊急通知的前三句話就是這種方法的例證。

以下是另一個例子，反映了ALP代理模型所解決的推理類型：

• 下雨了。
• 如果下雨，而你不帶傘出去，會被淋濕的。
• 如果你淋濕了，可能會感冒。
• 如果你感冒了，會后悔的。
• 你不想后悔。

因此，你不應(yīng)該不帶傘出去。

在下一節(jié)中，將論證這些例子中所展示的連貫性可以通過句子中條件和結(jié)論之間的邏輯關(guān)系來理解。

2.自然語言與認(rèn)知表征

與解釋為清晰和連貫而精心設(shè)計的信息相比，理解日常的自然語言交流是更復(fù)雜的挑戰(zhàn)。這種復(fù)雜性包括兩個主要方面。首先，它需要破譯通信的預(yù)期含義。例如，要理解模棱兩可的句子“他給了她這本書”，一個人必須確定“他”和“她”的身份。

第二個挑戰(zhàn)是以標(biāo)準(zhǔn)化格式對預(yù)期的含義進(jìn)行編碼，以確保相同的消息得到一致的表示。例如，下面的句子表達(dá)了相同的意思：

• Alia給了Arjun一本書。
• Alia把書給了Arjun。
• Arjun從Alia那里收到了這本書。
• 這本書是Alia送給Arjun的。

用規(guī)范的形式表示這個共同的含義，簡化了后續(xù)的推理。共享的意思可以用一個邏輯表達(dá)式來表達(dá)，例如給（give）(Alia, Arjun, book)，或者更準(zhǔn)確地說：

event(e1000).
act(e1000, giving).
agent(e1000, Alia).
recipient(e1000, Arjun).
object(e1000, book21).
Isa(book21, book).

精確的格式有助于更有效地區(qū)分類似的事件和對象。

根據(jù)關(guān)聯(lián)理論，為了提高理解能力，交流應(yīng)該與他們的心理表征緊密結(jié)合。它們應(yīng)該清晰簡潔地表達(dá)出來，反映代表的規(guī)范形式。

例如，與其說“屬于水生脊椎類的魚都有鰓”，不如說：

• “魚都有鰓。”
• “所有的魚都屬于水生脊椎類動物?！?/li>
• “水生脊椎類的魚都是有鰓的?！?/li>

在書面表達(dá)中，清晰度通常是通過標(biāo)點(diǎn)符號來實(shí)現(xiàn)的，例如在關(guān)系子句周圍加逗號。在子句邏輯中，這種區(qū)別反映在結(jié)論和條件之間的差異上。

這些例子表明，條件和結(jié)論之間的區(qū)別和關(guān)系是認(rèn)知框架的基本方面，支持了這樣一個概念，即具有條件形式的子句邏輯是理解心理表征的可靠模型。

3.標(biāo)準(zhǔn)FOL與子句邏輯的比較

在人工智能的知識表示領(lǐng)域，已經(jīng)探索了各種邏輯系統(tǒng)，其中子句邏輯通常被定位為傳統(tǒng)一階邏輯(FOL)的替代方案。盡管它很簡單，但子句邏輯被證明是建模認(rèn)知過程的有力候選者。

子句邏輯通過其簡單的條件格式將其與標(biāo)準(zhǔn)FOL區(qū)分開來，同時保持了相當(dāng)?shù)谋磉_(dá)力。與依賴顯式存在量詞的FOL不同，子句邏輯使用Skolemization將標(biāo)識符分配給假設(shè)的實(shí)體，（例如e1000和book21），從而保留其表達(dá)能力。此外，子句邏輯在某些方面優(yōu)于FOL，特別是在與最小模型語義結(jié)合時。

子句邏輯中的推理明顯比標(biāo)準(zhǔn)FOL更簡單，主要涉及正向推理和反向推理過程。這種簡單性擴(kuò)展到默認(rèn)推理，包括在最小模型語義框架內(nèi)處理失敗否定。

標(biāo)準(zhǔn)FOL和子句邏輯之間的關(guān)系反映了自然語言和假設(shè)思維語言（LOT）之間的關(guān)系。這兩個系統(tǒng)都涉及兩個推理階段：第一階段將語句轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式，而第二階段則利用這種格式進(jìn)行推理。

在FOL中，初始推理規(guī)則用于將句子轉(zhuǎn)換為子句形式，例如Skolemization和邏輯轉(zhuǎn)換(例如，將?(A∨B)轉(zhuǎn)換為?A∧?B)。隨后的推理就涉及到用這種子句形式進(jìn)行推理，例如從?X(XP(X))推導(dǎo)出P(t)，這是正向推理和反向推理不可或缺的過程。

就像自然語言提供多種方式來傳達(dá)相同的信息一樣，F(xiàn)OL提供了等效語句的許多復(fù)雜表示。例如，“所有的魚都有鰓”的斷言可以在自由語言中以各種方式表示，但子句邏輯將其簡化為規(guī)范形式，以子句為例：鰓(X)←魚(X)和魚(Alia)。

因此，子句邏輯與FOL的關(guān)系類似于LOT與自然語言的關(guān)系。正如LOT作為自然語言表達(dá)式的精簡和明確版本一樣，子句邏輯提供了FOL的簡化版本和規(guī)范版本。這種比較強(qiáng)調(diào)了子句邏輯作為認(rèn)知表征基礎(chǔ)模型的可行性。

在人工智能中，子句邏輯已被證明是一種有效的知識表示框架，獨(dú)立于代理使用的通信語言。對于人類的交流，通過與LOT保持一致，子句邏輯提供了一種更清晰、更連貫地表達(dá)想法的方法。通過將新信息與現(xiàn)有知識整合，子句邏輯促進(jìn)了更好的連貫性和理解，利用其與連接主義表示的兼容性，在連接主義表示中，信息被組織在目標(biāo)和信念的網(wǎng)絡(luò)中[Aditya Amin, 2018]。

子句邏輯的連接主義解釋

正如子句邏輯將一階邏輯(FOL)重新表述為規(guī)范形式一樣，連接圖證明過程通過連接主義框架來適應(yīng)子句邏輯。這種方法包括預(yù)先計算和建立條件和結(jié)論之間的連接，同時用它們各自的統(tǒng)一替換標(biāo)記這些連接。然后可以根據(jù)需要激活這些預(yù)先計算的連接，無論是向前還是向后。頻繁激活的連接可以簡化為快捷方式，類似于啟發(fā)式規(guī)則和刺激-反應(yīng)模式。

雖然子句邏輯基本上是一種符號表示，但一旦建立了聯(lián)系及其統(tǒng)一的替代，謂詞符號的具體名稱就變得無關(guān)緊要了。隨后的推理主要涉及這些連接的激活和新分句的生成。新新子句繼承了其前身的連接，在許多情況下，一旦連接被充分利用，過時或冗余的父子句就可以被丟棄或覆蓋。

連接可以在任何一點(diǎn)被激活，但當(dāng)由于新的觀察或通信而將新的子句引入圖中時，激活它們會更有效。激活可以根據(jù)觀察和目標(biāo)的相對重要性(或效用)來確定優(yōu)先級。此外，可以根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)對不同的連接進(jìn)行加權(quán)，這些數(shù)據(jù)反映了這些連接在過去產(chǎn)生有益結(jié)果的頻率。

圖2目標(biāo)和信念之間關(guān)系的簡化連接圖

需要注的是，只有D、F和H與現(xiàn)實(shí)世界的元素直接相關(guān)。B、C和A是代理用來組織其思想和管理其行為的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。E和G的狀態(tài)仍未確定。此外，如果D然后((E和F)或(G和H))，則可以通過較低級別目標(biāo)實(shí)現(xiàn)更直接的方法。

根據(jù)鏈接權(quán)重，觀察和目標(biāo)強(qiáng)度在整個圖中進(jìn)行分配。激活過程類似于Maes的激活網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合了ALP風(fēng)格的正向推理和反向推理與最佳優(yōu)先搜索方法。

盡管連接圖模型可能表明思維缺乏語言或邏輯屬性，但連接圖和子句邏輯之間的區(qū)別類似于優(yōu)化的低級實(shí)現(xiàn)和高級問題表示之間的區(qū)別。

這個模型支持這樣一種觀點(diǎn)，即思維在很大程度上是獨(dú)立于自然語言的。雖然LOT可能有助于開發(fā)自然語言，但并不取決于它。

此外，連接圖模型表明，代用自然語言表達(dá)思想類似于將低級程序翻譯成高級規(guī)范。正如反編譯程序很復(fù)雜一樣，這也可以解釋表達(dá)思想可能具有挑戰(zhàn)性的原因。

1.量化不確定性

在匯編圖中，存在內(nèi)部鏈接來組織代理的認(rèn)知過程，以及外部鏈接將這些過程與現(xiàn)實(shí)世界連接起來。外部鏈接通過觀察和代理的行為被激活，也可能涉及未觀察到的世界屬性。代理可以針對這些屬性制定假設(shè)，并評估其可能性。

這些假設(shè)的概率會影響代理行為的預(yù)期結(jié)果。例如：

• 如果你購買了一張彩票并且中獎，你會變得富有。
• 如果你表演一場虔誠的祈雨舞，并得到神靈的保祐，有可能會下雨。

雖然你可以控制某些行為，例如買彩票或表演祈雨舞，但你不能總是影響他人的行為或全球狀況，如果彩票號碼是否中獎或神靈是否保祐。充其量可以估計滿足這些條件的概率(例如百萬分之一)。David Poole[1997]證明，將概率與這些假設(shè)相結(jié)合，使ALP具有與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相似的能力。

增強(qiáng)決策能力

應(yīng)對世界的不確定性對決策提出了重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的決策理論通常通過做出某些假設(shè)來簡化這種復(fù)雜性。最具局限性的假設(shè)之一是，所有可能的選擇都是預(yù)先確定的。例如，在尋找一份新工作時，經(jīng)典決策理論假設(shè)所有潛在的工作機(jī)會都是事先知道的，并且只關(guān)注于選擇可能產(chǎn)生最佳結(jié)果的選項(xiàng)。

決策分析通過強(qiáng)調(diào)各種選項(xiàng)背后的目標(biāo)，提供非正式的策略來改進(jìn)決策。ALP代理模型提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來形式化這些策略，將它們與人類認(rèn)知的魯棒模型集成在一起。具體來說，它展示了預(yù)期效用（經(jīng)典決策理論的基石）如何通過最佳優(yōu)先搜索技術(shù)指導(dǎo)對備選方案的探索。此外，它說明了啟發(fā)式甚至刺激-反應(yīng)模式如何補(bǔ)充邏輯推理和決策理論，反映了雙過程模型的原理。

結(jié)論

此次探討強(qiáng)調(diào)了ALP代理模型（借鑒人工智能的進(jìn)步）提升人類智力的兩種關(guān)鍵方式。它幫助人們更清晰、更連貫地表達(dá)自己的想法，同時也提高了決策能力。相信應(yīng)用這些方法代表了一個有前途的研究方向，促進(jìn)了人工智能專家和人文領(lǐng)域?qū)W者之間的合作。

參考文獻(xiàn)

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原文標(biāo)題：Human Introspection With Machine Intelligence，作者：vuppulapati Chandra Sekhar Naidu