认知遗忘的通用框架及其通过排序函数的具体化
人工智能
2025-09-01 v1
摘要
遗忘作为一种知识管理操作，出于各种原因有意忽略代理人部分知识与信念。遗忘具有诸多方面，可能希望遗忘语法的某些部分、某个命题，或某个条件。在文献中，两种适用于执行遗忘操作的主要算子已得到深入研究和探讨：首先，变量消除是一种语法方法，通过消除 certain 原子变量来聚焦于其余语言部分。它主要用于逻辑编程和答案集编程领域。其次，AGM 信念修订理论中的收缩有效地在逻辑推理下移除信念集合中的命题。这两种操作主要依赖经典逻辑。在本文中，我们从认知视角出发，研究具有更丰富语义结构但与命题逻辑清晰联系的认知状态中的遗忘操作。这使我们能够探讨认知背景中的遗忘意味着什么，从而将已知和新颖的遗忘操作提升到认知层面。我们提出了五种通用的认知遗忘类型，并通过七个具体的遗忘操作来实例化 Spohn 的排序函数。我们借鉴自逻辑编程和 AGM 理论中的遗忘后设条件，提出了丰富的公理体系，用于评估遗忘操作。最终，我们根据所有后设条件评估所有具体的遗忘操作，形成一种新颖的全面概览，突出显示不同遗忘算子之间的差异与共同点。
引用
@article{arxiv.2508.21441,
title = {A General Framework of Epistemic Forgetting and its Instantiation by Ranking Functions},
author = {Christoph Beierle and Alexander Hahn and Diana Howey and Gabriele Kern-Isberner and Kai Sauerwald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.21441},
year = {2025}
}