
【计】 frame axiom
框架公理学(Frame Axiom)是人工智能和形式逻辑领域的重要概念,用于描述动态系统中状态变化时未被影响的属性如何保持恒定。该术语在汉英词典中对应"Frame Axiom",其核心内涵包含三层:
逻辑学定义
在情景演算(Situation Calculus)中,框架公理通过形式化语言明确规定:当某个动作执行时,除与该动作直接相关的属性外,其他所有系统属性应保持原状。例如机器人移动物体时,仅物体位置改变,而颜色、重量等属性不变(参考:Stanford Encyclopedia of Philosophy)。
技术实现挑战
McCarthy与Hayes在1969年提出的框架问题(Frame Problem)指出,完整列举所有"非变化属性"需要指数级数量的公理。现代解决方案包括:
中文术语"框架公理"完整对应英文"Frame Axiom",但在具体文献中可能呈现为"框架问题解决方案"或"状态保持公理"。牛津汉英计算机词典(第三版)特别标注其应用场景包含:
forall s,a,f. [Holds(f,s) land ¬Affects(a,f)] rightarrow Holds(f,Result(a,s))
该谓词公式表明当动作a不影响属性f时,f在后续状态持续成立(参考:IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering期刊)。
“框架公理”是一个逻辑学和人工智能领域中的专业术语,主要用于描述动态系统中行动对状态的影响。以下是综合解释:
框架公理最早用于解决人工智能中的“框架问题”(Frame Problem),即如何高效表达行动对状态的影响。例如,在机器人行动规划中,若机器人移动一本书,无需特别说明“移动书不会改变桌子的颜色”,这类默认不变的状态可通过框架公理统一描述()。
该概念与会计学家钱伯斯提出的“框架理论”不同。钱伯斯的理论属于经济学领域,强调演绎逻辑在会计中的应用(),而逻辑学中的框架公理更偏向形式化系统建模。
在计算机科学中,框架公理对应的英文为“frame axiom”,常见于自动推理和知识表示领域()。
如需进一步了解具体应用场景或技术细节,可参考逻辑学文献中关于“框架问题”的解决方案(如经典STRIPS规划系统)。
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