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信息不完備下的知識(shí)遺忘

2019-05-27 01:18:44文習(xí)明
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2019年11期
關(guān)鍵詞:模態(tài)定義

文習(xí)明

(廣東行政學(xué)院信息技術(shù)教研部,廣州510053)

0 引言

人類不僅具備不斷學(xué)習(xí)知識(shí)的能力,還具備策略性遺忘知識(shí)的能力。遺忘不僅僅意味著記憶的遺失,也是一個(gè)幫助大腦吸收新知識(shí)并有效做出決策的積極過(guò)程。隨著深度學(xué)習(xí)等一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷完善,智能體逐漸具備了學(xué)習(xí)知識(shí)的能力。如何讓智能體像人一樣具備知識(shí)遺忘的能力,目前仍然是人工智能所面臨的最大挑戰(zhàn)之一。

遺忘在人工智能領(lǐng)域扮演著十分重要的角色,在基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域和基于符號(hào)邏輯的知識(shí)表示與推理領(lǐng)域都對(duì)遺忘展開(kāi)了研究。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory Networks,LSTM)[1]、彈性權(quán)重固化(Elastic Weight Consolidation,EWS)[2]和瓶頸理論(Bottleneck Theory)[3]都試圖在記憶與遺忘之間取得平衡。在知識(shí)表示與推理領(lǐng)域、命題邏輯、一階謂詞邏輯、模態(tài)邏輯、描述邏輯、回答集邏輯程序設(shè)計(jì)(Answer Set Programming,ASP),以及情景演算(Situation Calculus)等多種邏輯語(yǔ)言中都有關(guān)于遺忘的研究。其被廣泛應(yīng)用于最弱充分條件和最強(qiáng)必要條件的計(jì)算[4]、溯因推理[4]、相關(guān)性分析[5]、知識(shí)和信念的推理[6]、沖突解決[7]、本體分析與重用[8]、信息隱藏[8]、邏輯差異的判定[9]、知識(shí)庫(kù)更新[10]、ASP中的非單調(diào)推理[11]等諸多領(lǐng)域。

在知識(shí)表示與推理領(lǐng)域,遺忘(Forgetting)的思想最早可以追溯到1854年Boole提出的“消去(Elimination)”[12]。其直觀含義是:從當(dāng)前理論中消除某些信息,得到一個(gè)比原理論更弱的新理論,但在保留下來(lái)的信息范圍內(nèi),新理論和原理論能夠推導(dǎo)出一致的邏輯結(jié)論。關(guān)于遺忘的理論研究,主要集中在兩個(gè)方面:可定義性問(wèn)題和遺忘結(jié)果的計(jì)算問(wèn)題。前者研究當(dāng)前理論用某種邏輯語(yǔ)言表示時(shí),遺忘結(jié)果是否依然能用該邏輯語(yǔ)言表示;后者研究如何計(jì)算遺忘之后所得的新理論。

信息不完備(Information Incompleteness)或信息不確定(Information Uncertainty)是人工智能現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中普遍存在的問(wèn)題[13],因此信息不完備條件下智能體知識(shí)的表示和推理一直是人工智能領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)。現(xiàn)有研究方法大致分為兩類:一類采用概率的方式,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[14]是最有代表性的工作;一類是采用邏輯的方式,例如引入模態(tài)邏輯和謂詞邏輯。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)雖然是目前不確定知識(shí)表達(dá)和推理領(lǐng)域最有效的理論模型之一,但其表達(dá)能力非常有限[13]。一階(謂詞)邏輯具有強(qiáng)的表達(dá)能力,通過(guò)引入個(gè)體變量和量詞,可以描述可能世界中的個(gè)體不確定,例如:“某人在房間里”,具體是哪個(gè)人不確定。模態(tài)邏輯通過(guò)引入模態(tài)詞可以描述可能世界的不確定,例如:“小娜可能在房間里”,但實(shí)際上小娜在不在房間不確定。模態(tài)謂詞邏輯是謂詞邏輯和模態(tài)邏輯結(jié)合的產(chǎn)物,它能描述上述兩種形式的不確定,適合更一般不確定知識(shí)的表示,例如:“可能有人在房間里”。因此,本文選擇模態(tài)謂詞邏輯為不確定知識(shí)的表示語(yǔ)言,對(duì)其中的知識(shí)遺忘展開(kāi)研究。

我們將知識(shí)遺忘的定義擴(kuò)展到模態(tài)謂詞邏輯,分析其基礎(chǔ)性質(zhì),并對(duì)其可定義性問(wèn)題和計(jì)算問(wèn)題展開(kāi)研究。研究結(jié)果表明,一般情況下一階模態(tài)邏輯中知識(shí)遺忘是不可定義的。于是,我們識(shí)別出一階模態(tài)邏輯的一個(gè)片段,其表達(dá)能力較強(qiáng),且從該片段的公式中遺忘原子命題是一階模態(tài)邏輯可定義的,遺忘謂詞是二階模態(tài)邏輯可定義的。該片段中公式的知識(shí)遺忘可以借助一階邏輯中公式的遺忘來(lái)計(jì)算。

1 基礎(chǔ)知識(shí)

本節(jié)介紹與本文研究相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)和一些符號(hào)記法。

1. 1 模態(tài)謂詞邏輯語(yǔ)法與語(yǔ)義

模態(tài)謂詞邏輯是謂詞邏輯與模態(tài)邏輯結(jié)合的產(chǎn)物,我們參考文獻(xiàn)[15]給出一階模態(tài)邏輯(First Order Modal Logic,F(xiàn)OML)和二階模態(tài)邏輯(Second Order Modal Logic,SOML)的語(yǔ)法與語(yǔ)義。

為了給出FOML的語(yǔ)義,先定義論域不變模型(Constant Domain Model)M 和賦值(Assignment)v。

定義2:論域不變模型是一個(gè)四元組M=(W,R,D,π),其中:

●W是非空的可能世界集合;

●R?W×W是W上的二元關(guān)系,即可能世界之間的可達(dá)關(guān)系;

●D是個(gè)體論域,即個(gè)體變量的取值范圍;

●是解釋函數(shù),將任意可能世界w∈W解釋為論域?yàn)镈的一階邏輯結(jié)構(gòu)(Structure)π(w)。

簡(jiǎn)單起見(jiàn),本文采用論域不變模型,它是克里普克結(jié)構(gòu)的擴(kuò)展,要求不同可能世界中的個(gè)體論域相同。我們稱(M,w)為克里普克解釋,其中M=(W,R,D,π)是論域不變模型,w∈W稱為當(dāng)前世界。

定義3:給定論域不變模型M=(W,R,D,π),賦值v為每個(gè)個(gè)體變量x賦予個(gè)體論域D中的一個(gè)元素,即v:X→D,其中X是所有個(gè)體變量的集合。

給定d∈D,v[x/d]表示除了v[x/d](x)=d以外,其他變量賦值與v一致的賦值函數(shù)。

定義4:FOML的語(yǔ)義,由三元組(M,w,v)與公式φ之間的滿足關(guān)系給出,其中M=(W,R,D,π)是論域不變模型;w∈W,稱為當(dāng)前世界;v是賦值。記為M,w,v?φ,其遞歸定義如下:

●M,w,v?φ∨φ 當(dāng) 且 僅 當(dāng)M,w,v?φ 或者M(jìn),w,v?φ;

●M,w,v??φ當(dāng)且僅當(dāng)M,w,v?φ;

●M,w,v??xφ 當(dāng) 且 僅 當(dāng) 存 在d∈D滿足M,w,v[x/d]?φ;

● M,w,v?Kφ 當(dāng)且僅當(dāng)對(duì)任意 w′∈W ,如果(w,w′)∈ R,則 (M,w′,v)?φ 。

若任意賦值v,均有M,w,v?φ,則M,w?φ。若任意M,w?φ均有M,w?φ,則φ?φ,稱公式φ是φ邏輯結(jié)論,或者說(shuō)φ比φ邏輯上弱。若φ?φ且φ?φ,則φ≡φ。

SOML在FOML的基礎(chǔ)上引入了謂詞變量和二階存在量詞擴(kuò)展而來(lái)。SOML記為。要給出SOML的語(yǔ)義,還需對(duì)謂詞變量賦值。因此引入謂詞內(nèi)涵(Intension)的定義。

定義6:給定論域不變模型M=(W,R,D,π),一個(gè)n元謂詞內(nèi)涵I:W→(Dn),賦予每個(gè)可能世界w∈W一個(gè)論域D上的n元關(guān)系I(w)。

在SOML中,一個(gè)謂詞變量在不同的可能世界中可以有不同的解釋。相應(yīng)地,賦值的定義也擴(kuò)展為v:X??→D?I,其中X是個(gè)體變量的集合,?是謂詞變量的集合,I是謂詞內(nèi)涵的集合。v(x)∈D,若x∈X;v(P)∈I,若P∈?。即為個(gè)體變量x∈X賦值論域D中的一個(gè)元素,為謂詞變量P∈?賦值一個(gè)謂詞內(nèi)涵。

定義7:SOML語(yǔ)義在FOML語(yǔ)義的基礎(chǔ)上,增加以下兩條遞歸規(guī)則構(gòu)成:

● M,w,v??Pφ當(dāng)且僅當(dāng)存在一個(gè)內(nèi)涵 I滿足M,w,v[P/I]?φ。

為簡(jiǎn)單起見(jiàn),本文僅考慮S5公理系統(tǒng),即滿足如下公理(A1-A5)和推理規(guī)則(R1-R2):

A1所有謂詞邏輯中的公理;A2 Kφ∧K(φ?φ)?Kφ ;A3Kφ?φ ;A4Kφ?KKφ ;A5?Kφ?K?Kφ;R1由?α和?α?β,可推導(dǎo)出?β;R2由?α,可推導(dǎo)出?Kα。

通過(guò)限定論域不變模型的可達(dá)關(guān)系為等價(jià)關(guān)系(自反、傳遞和對(duì)稱)即可滿足S5公理系統(tǒng)的要求。后續(xù)章節(jié)中不加說(shuō)明的情況下,論域不變模型均為S5論域不變模型。

1. 2 謂詞邏輯中的遺忘

Lin和Reiter從模型論的角度定義了一階邏輯中的遺忘[5],并得到如下結(jié)論。

命題1:令 μ 是原子命題 p(τ→)或謂詞 p,從一階邏輯公式 φ∈? 中遺忘 μ ,記為 forget(φ,μ),則:

2 模態(tài)謂詞邏輯中的知識(shí)遺忘

本節(jié)我們定義一階模態(tài)謂詞邏輯中的知識(shí)遺忘,并分析其基本性質(zhì)。令 μ是原子命題 p(τ→)或謂詞 p。

定義 8:給定克里普克解釋 (M,w)和 (M′,w′),其中M=(W,R,D,π)和 M′=(W′,R′,D′,π′),(M,w)和 (M′,w′)除了對(duì) μ 的解釋之外互模擬,記為 (M,w)~μ(M′,w′),如果D=D′且存在非空二元關(guān)系 ρ?W×W′,(w,w′)∈ρ。其中如果 (s,s′)∈ ρ,則滿足如下條件:

● π(s)~μπ′(s′),即 M 對(duì) s的解釋與 M′對(duì) s′的解釋幾乎一致,除了對(duì)μ的解釋可能不同之外;

●對(duì)任意的 t∈W ,如果 (s,t)∈R,則必存在 t′∈W′使得 (s′,t′)∈ R′且 (t,t′)∈ ρ;

●對(duì)任意的 t′∈W′,如果 (s′,t′)∈R′,則必存在 t∈W使得 (s,t)∈R 且 (t,t′)∈ρ。

定義9:給定FOML公式φ∈?m,公式φ是從φ中遺忘 μ 之后的結(jié)果,記為 kforget(φ,μ)≡φ ,當(dāng)且僅當(dāng),對(duì)任意的S5克里普克解釋(M,w)和賦值v,M,w,v?φ當(dāng)且僅當(dāng)存在 S5克里普克解釋 (M′,w′),M′,w′,v?φ且 (M,w)~μ(M′,w′)。

定義10:給定公式φ,若存在公式φ滿足φ≡φ且φ中不包含μ,則稱公式φ與μ無(wú)關(guān)。

命 題2:給 定 φ∈?m,若kforget(φ,μ)≡φ ,則φ?φ;且對(duì)于任意與 μ無(wú)關(guān)的公式η,φ?η當(dāng)且僅當(dāng)φ?η。

命題2表明,一個(gè)理論(公式)知識(shí)遺忘之后所得的新理論(公式)在邏輯上比原理論(公式)弱,在與被遺忘對(duì)象無(wú)關(guān)的信息方面兩者保持邏輯一致。這正是遺忘的基本性質(zhì)之一。

命題3:一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘滿足如下性質(zhì):

命題3表明,一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘保持邏輯強(qiáng)弱關(guān)系,即兩個(gè)理論在遺忘相同的對(duì)象后其結(jié)果之間的強(qiáng)弱關(guān)系保持不變。

命題4:一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘滿足如下性質(zhì):

結(jié)論1表明,一階邏輯中的變量遺忘實(shí)質(zhì)上是一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘的特例;結(jié)論2表明,當(dāng)模態(tài)算子K轄域內(nèi)是客觀公式時(shí),知識(shí)遺忘與模態(tài)算子K之間滿足交換律;結(jié)論3表明,在一般情況下,知識(shí)遺忘與模態(tài)算子K之間并不滿足交換律,因?yàn)?K(kforget(φ,μ))?kforget(Kφ,μ)。

命題5:一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘滿足如下性質(zhì):

結(jié)論1表明,一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘對(duì)邏輯析取滿足分配律;結(jié)論2表明,一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘對(duì)邏輯合取并不滿足分配律,因?yàn)閗forget(φ1,μ)∧kforget(φ2,μ)?kforget(φ1∧φ2,μ);結(jié)論 3表明,一個(gè)一階模態(tài)謂詞邏輯理論(若干有限語(yǔ)句的集合)進(jìn)行知識(shí)遺忘時(shí),與被遺忘對(duì)象無(wú)關(guān)的語(yǔ)句保持不變。

命題6:一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘滿足如下性質(zhì):

結(jié)論1表明,一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘與一階存在量化之間滿足交換律;結(jié)論2表明,一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘與一階全稱量化之間并不滿足交換律,因?yàn)??ykforget(φ(x→,y),μ)?kforget(?yφ(x→,y),μ)。

通過(guò)對(duì)基本性質(zhì)的分析,我們對(duì)一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘有了更深的認(rèn)知,同時(shí)也為研究其可定義性問(wèn)題和計(jì)算問(wèn)題提供了依據(jù)。

3 FOML中知識(shí)遺忘的可定義性與計(jì)算

由命題4可知,一階邏輯中的變量遺忘實(shí)質(zhì)上是一階模態(tài)謂詞邏輯中知識(shí)遺忘的特例。由命題1可知,一階謂詞邏輯中的遺忘是不可定義的,即遺忘的結(jié)果需要二階謂詞邏輯才可表示。由此,可知一階模態(tài)謂詞邏輯中的遺忘也是不可定義的。本章識(shí)別出一階模態(tài)謂詞邏輯中的一些片段,其知識(shí)遺忘在可定義性和計(jì)算方面有較好的性質(zhì)。

顯然,擴(kuò)展項(xiàng)知識(shí)遺忘的結(jié)果依然是擴(kuò)展項(xiàng),即擴(kuò)展項(xiàng)上的知識(shí)遺忘具有可定義性,且擴(kuò)展項(xiàng)的知識(shí)遺忘可以借助一階邏輯的遺忘來(lái)計(jì)算。

定理1:如果φ是?-DNF范式,則其遺忘原子命題之后的結(jié)果是FOML可表示的;其遺忘謂詞之后的結(jié)果是SOML可表示的,且模態(tài)詞不會(huì)出現(xiàn)在二階量詞的轄域內(nèi)。

定理1表明:我們尋找到了一階模態(tài)邏輯中的一個(gè)片段(即?-DNF范式),這個(gè)片段中的公式,遺忘原子命題之后的結(jié)果是FOML可表示的,遺忘謂詞之后的結(jié)果是SOML可表示的,且模態(tài)詞不會(huì)出現(xiàn)在二階量詞的轄域內(nèi)。

FOML中經(jīng)常被研究的另一個(gè)片段是模態(tài)詞不出現(xiàn)在量詞轄域內(nèi)的公式(formula without quantifying-in)。例如:K?xφ(x)和 L?xφ(x)屬于該片段,其中φ(x)∈? 。但?xLφ(x)和?xKφ(x)不屬于該片段。

定理2:在S5一階模態(tài)邏輯中,任意模態(tài)詞不出現(xiàn)在量詞轄域內(nèi)的公式φ,均存在一個(gè)公式φ∈?m,滿足φ≡φ且φ中不出現(xiàn)模態(tài)詞的嵌套。

證明:可以基于公式φ的模態(tài)詞的嵌套深度歸納證明。需利用等價(jià)轉(zhuǎn)換規(guī)則 K(α∧β)≡Kα∧Kβ和K(α∨σ)≡Kα∨σ,其中σ是主觀公式。

不出現(xiàn)模態(tài)詞的嵌套,即模態(tài)詞轄域內(nèi)均是客觀公式。由此可知,該片段內(nèi)的任意公式φ,均可等價(jià)轉(zhuǎn)換成形如 α1∨…∨αn的析取范式(DNF),其中 αi是形如 β1∧…∧βm的合取式,βi是客觀公式或者形如Kγ或Lγ的公式,其中γ是客觀公式。顯然,這樣的DNF是?-DNF的特例。因此,該片段內(nèi)的公式知識(shí)遺忘也滿足定理1所描述的性質(zhì)。

綜上所述,F(xiàn)OML中,滿足遺忘原子命題之后結(jié)果FOML可表示;遺忘謂詞之后結(jié)果SOML可表示,且模態(tài)詞不會(huì)出現(xiàn)在二階量詞轄域內(nèi)的共有三個(gè)片段:

(1)客觀公式,即一階邏輯公式;

(2)模態(tài)詞不出現(xiàn)在量詞轄域內(nèi)的公式;

(3)?-DNF范式公式。

顯然,片段1?片段2?片段3。即片段3是目前為止,我們找到的滿足上述知識(shí)遺忘性質(zhì)的最大片段。下面,通過(guò)一些實(shí)例來(lái)進(jìn)一步認(rèn)識(shí)這些片段。例如:給定 φ(x)∈? ,?xKφ(x)和?xLφ(x)屬于片段 2,因?yàn)樵?論 域 不 變 假 設(shè) 下 , ?xKφ(x)≡K?xφ(x),?xLφ(x)≡L?xφ(x)。 ?xKφ(x),?xLφ(x),?x?yLφ(x,y),?x?yLφ(x,y)和 ?x?yKφ(x,y)均 屬 于 片 段3,其 中?x?yLφ(x,y)≡?xL?yφ(x,y),?x?yKφ(x,y)≡?xK?y[φ(x,y)]。注意:?x?yKφ(x,y)不屬于片段3。上述實(shí)例表明,?-DNF范式公式雖然只是FOML的一個(gè)片段,但其已具有了相當(dāng)?shù)谋磉_(dá)能力。

4 結(jié)語(yǔ)

本文選擇模態(tài)謂詞邏輯為信息不完備情況下不確定知識(shí)的描述語(yǔ)言,對(duì)其知識(shí)遺忘推理問(wèn)題展開(kāi)研究。我們將知識(shí)遺忘的定義擴(kuò)展到模態(tài)謂詞邏輯,分析其基礎(chǔ)性質(zhì),并對(duì)其可定義性問(wèn)題和計(jì)算問(wèn)題展開(kāi)研究。研究結(jié)果表明,一般情況下一階模態(tài)邏輯中知識(shí)遺忘是不可定義的。因此,我們識(shí)別出一階模態(tài)邏輯的一個(gè)片段,其表達(dá)能力較強(qiáng),且從該片段的公式中遺忘原子命題是一階模態(tài)邏輯可定義的,遺忘謂詞是二階模態(tài)邏輯可定義的,且模態(tài)詞不會(huì)出現(xiàn)在二階量詞轄域內(nèi)。該片段中公式的知識(shí)遺忘可以借助一階邏輯中公式的遺忘來(lái)計(jì)算。未來(lái),我們將考慮引入二階量詞消去技術(shù),進(jìn)一步尋找遺忘謂詞也是一階模態(tài)邏輯可定義的片段。

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