We present a logical system that combines the well-known classical epistemic concepts of belief and knowledge with a concept of evidence such that the intuitive principle \textit{`evidence yields belief and knowledge'} is satisfied. Our approach relies on previous works of the first author \cite{lewjlc2, lewigpl, lewapal} who introduced a modal system containing $S5$-style principles for the reasoning about intutionistic truth (i.e. \textit{proof}) and, inspired by \cite{artpro}, combined that system with concepts of \textit{intuitionistic} belief and knowledge. We consider that combined system and replace the constructive concept of \textit{proof} with a classical notion of \textit{evidence}. This results in a logic that combines modal system $S5$ with classical epistemic principles where $\square\varphi$ reads as `$\varphi$ is evident' in an epistemic sense. Inspired by \cite{lewapal}, and in contrast to the usual possible worlds semantics found in the literature, we propose here a relational, frame-based semantics where belief and knowledge are not modeled via accessibility relations but directly as sets of propositions (sets of sets of worlds).


翻译:我们提出一个逻辑系统,将众所周知的经典认知概念——信念和知识——与证据概念相结合,使得直观原则“证据产生信念和知识”得以满足。我们的方法基于第一作者先前的工作(\cite{lewjlc2, lewigpl, lewapal}),该工作引入了一个包含$S5$式原则的模态系统,用于推理直觉主义真理(即“证明”),并在\cite{artpro}的启发下,将该系统与“直觉主义”信念和知识的概念相结合。我们考虑这一组合系统,并将建构性的“证明”概念替换为经典的“证据”概念。由此产生了一个逻辑,它将模态系统$S5$与经典认知原则相结合,其中$\square\varphi$在认知意义上解读为“$\varphi$是显然的”。受\cite{lewapal}启发,与文献中常见的可能世界语义学不同,我们在此提出一种基于关系框架的语义学,其中信念和知识并非通过可达关系建模,而是直接作为命题集合(世界集合的集合)进行建模。

0
下载
关闭预览

相关内容

【知识图谱@EMNLP2020】Knowledge Graphs in NLP @ EMNLP 2020
专知会员服务
43+阅读 · 2020年11月22日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年4月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
102+阅读 · 2020年3月4日
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
Arxiv
15+阅读 · 2018年4月5日
VIP会员
最新内容
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
4+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
10+阅读 · 6月12日
美国陆军航空兵:以愿景引领转型
专知会员服务
6+阅读 · 6月12日
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
16+阅读 · 6月11日
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
相关VIP内容
【知识图谱@EMNLP2020】Knowledge Graphs in NLP @ EMNLP 2020
专知会员服务
43+阅读 · 2020年11月22日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
102+阅读 · 2020年3月4日
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
Arxiv
15+阅读 · 2018年4月5日
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年4月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员