知识表示形式化理论

关于哪种形式化最适合在AI中表示知识，一直存在长期争论。著名的“声明式与过程式之争”涉及使用声明或过程作为知识表示的主要模式。符号AI与连接主义AI之间的持续辩论也围绕知识应该隐式表示（例如，作为深度学习和大型语言模型中的参数化知识）还是显式表示（例如，作为传统知识表示与推理中的逻辑理论）的问题。为了解决这些问题，我们提出了一个通用框架来捕捉我们感兴趣的各种知识表示形式化。在该框架内，我们发现了一族通用知识表示形式化，并证明了所有通用形式化都是递归同构的。此外，我们证明了所有具有填充性质的相互可翻译形式化也是递归同构的。这意味着，在离线编译下，所有通用（或自然且表达能力相同）的表示形式化实际上是相同的，从而为上述争论提供了部分答案。