Мы находимся на пороге эпохи роботов общего назначения. Все более важными становятся разумные рассуждения: как именно робот будет думать, делать выводы (планировать, решать, оценивать, задавать вопросы, узнавать, изучать, обновлять, пересматривать). В частности, роботы должны быть в курсе, по крайней мере, некоторых аспектов эволюционирующего мира, включая течение времени и прогресс в достижении своих собственных (также развивающихся) целей.
На первый взгляд, большая часть разумных рассуждений направлена именно на эти вопросы. Но большая часть исследований следует тому, что Рэй Райтер назвал "позицией внешнего дизайна": ситуационное исчисление, немонотоническое рассуждение и многое другое. Тем не менее, внешняя позиция является очень высоко идеализированной абстракцией, которая создает нерабочий барьер для внутреннего мышления робота и, кроме того, сталкивается с огромными препятствиями, такими как всеведение, нетерпимость к противоречиям и многое другое.
Попробуем предпринять попытку пролить свет на этот барьер и эти препятствия, а также выделить альтернативу, которая вставляет резкий клин между двумя понятиями логики: стандартный "внешний" вид (E-логика), определяющий признаки издалека через закрытие в рамках (той или иной формы) связи с последствиями, и "внутренний" вид (I-логика), которая может быть использована для преференциальной обработки, проводимой роботом с течением времени.
Некоторые из проблем, с которыми сталкивается E-логика (например, всеведение), просто исчезают в I-логическом подходе. Кроме того, обнаружено множество неожиданных преимуществ такого подхода, который связывает разумные рассуждения со многими другими частями ИИ.
Единственным наиболее заметным отклонением, которое I-логика делает из E-логики, является то, что она принимает во внимание фактический процесс вывода как нечто, что само по себе требует времени. Таким образом, когда делаются выводы, они делаются позднее, чем до того, как делается такой вывод. Такая временная стратификация выводит последовательные выводы и оставляет после себя обновленную запись об эволюционирующих убеждениях до настоящего момента (который сам продвигается вперед еще на один шаг, и так далее бесконечности).
Во-вторых, эта стратификация обеспечивает очень простую, но далеко идущую форму самоанализа: оглядываясь назад на свои убеждения о прошлых моментах и делая выводы, касающиеся всего, начиная с немонотоничности и урегулирования противоречий и заканчивая разрешением неоднозначности контроля семантики и осознания собственных действий.
В-третьих, понятия аксиомы, теоремы и влечения уже не очень информативны: убеждения приходят и уходят - все еще из-за (различных форм) выводов, но включают в себя эволюцию времени и способность отказаться от безынтересных убеждений, которые считаются более неуместными.
Активная логика, в частности, предполагает бесконечную последовательность временных шагов, на каждом из которых база знаний имеет конечное число ошибок, рассматриваемых как убеждения, которые имеет агент рассуждений (ИИ или робот); содержание базы знаний затем колеблется во времени, и не существует конечного состояния, в котором агент достигает своего "законченного" набора убеждений. Интерес представляет поведение агента во времени.
Элементарный пример: Пора на обед
Роботу нужно попасть на обед, и сейчас 11 утра. Проблема в том, что, учитывая, что сейчас (11:00), стандартная логика будет рассматривать это как аксиому, и робот никогда не поймет, что время изменилось, например, что сейчас уже 11:30 и он должен идти. Очевидно, что важно, чтобы робот мог обновить свое понимание времени на данный момент.
Логика занимается рассуждениями и принимает решения во время этих рассуждений (и в рамках этих рассуждений), например, следует ли продолжать в том же духе, или попробовать новый уровень, или сдаться, или обратиться за помощью. То есть, сам агент-рассудитель занимается той или иной версией того, что называется I-логикой. С другой стороны, разумеется, изучение аргументации может продолжаться на многих уровнях и во многих формах.
Конечно, может быть преждевременно - несмотря на многие десятилетия работы ученых и специалистов в области ИИ - пытаться определить точные спецификации (в E-логике) широкого спектра рассудительных поведений.
К сожалению, ещё так мало известно о понятии интеллекта на данном этапе, что, возможно, было бы более полезным получить больше опыта в логическом мышлении (через I-логику, которая может быть использована автоматизированными агентами/роботами). По крайней мере, именно такая перспектива наиболее вероятна.