面向强人工智能机器学的 Belnap 四值格上的内涵一阶逻辑
计算机科学中的逻辑
2025-08-06 v1
摘要
AGI（强人工智能）旨在创造与人类心智几乎无法区分的智能机器人。如同儿童一样，AGI 机器人需要通过输入和经验进行学习，随着时间的推移不断进步和提升其能力。AGI 机器人需要一种更接近人类智能的智能：它应具备自我意识，并拥有解决问题、学习和规划的能力。基于这一思路，本文提出了一种内涵多类一阶逻辑，作为具有 Tarski 语义的标准 FOL 的扩展，旨在避免标准二值 FOL 中悖论（不一致公式）带来的问题，并满足机器人处理不完整（未知）知识的需求。这是一种语法相同但语义不同的更复杂的 IFOL 版本，它能够同时处理真值排序与知识排序，基于扩展了经典二值集合的著名 Belnap 四值格构建。
引用
@article{arxiv.2508.02774,
title = {Intensional FOL over Belnap's Billatice for Strong-AI Robotics},
author = {Zoran Majkic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02774},
year = {2025}
}
备注
28 pages