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浅谈逻辑学与人工智能

 

    

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研

究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智

能研究提供了根本观点与方法。

 

    1 

人工智能学科的诞生

 

    12

世纪末

13

世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。

17

世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手

摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。

19

世纪，英国布尔创立了布尔

代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演

算系统。

20

世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与

N 

形式系统的不完全性定理进行了证

明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵

建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型即图灵机

 

，创立了自动机理

论。这些都为

1945

年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机

的冯·诺依曼型体系结构，以及

1946

年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通

用电子数学计算机

ENIAC

做出了开拓性的贡献。

 

    

以上经典数理逻辑的理论成果，为

1956

年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基

础。

 

    

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。

20

世纪逻辑研究严重数学化，发

展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继

古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、

哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

 

    2 

逻辑学的发展

 

    2.1

逻辑学的大体分类

 

    

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。

 

从

17

世纪德国数学家、哲学家莱布

尼兹

G. LEibniz

提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻

辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态

逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊

逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

 

    2.2 

泛逻辑的基本原理

 

    

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻

辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全

浅谈人工智能对会计行业整体发展的影响

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文

 

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摘要：随着当代科技的不断进步

, 

以及人工智能的快速发展

, 

人机共存的时代将不可逆转地来临

, 

AI+

正在成为继互联网

+

之后席卷

全球经济各个领域的强劲风口。国际会计师事务所德勤率先引入

AI

系统

, 

使其服务于审计、税务等工作。可见

, 

会计行业也逐渐朝

AI

靠

拢。就人工智能对会计行业发展的影响如何进行探究。

 

 

 

 

 

 

关键词：会计行业

; 

人工智能

; 

发展影响

;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

一、人工智能的概念