用於社會變革的聊天機器人/形式邏輯與實踐邏輯

介紹

關於人工智慧 (AI)及其在社會中的應用的討論越來越多的考慮了 AI 在提高公共對話質量中可以發揮的作用。這種思考的一個關鍵組成部分是對信念的邏輯結構和論證的實踐結構的分析。邏輯結構涉及信念的計算證明——可以透過系統過程驗證的形式邏輯。另一方面，論證的實踐結構涉及如何構建令人信服的論點，這種論點在實踐層面上與個人和社群產生共鳴。邏輯的這兩大支柱是為旨在促進理性、知情和建設性交流而設計的 AI 系統的基礎。本章深入探討了形式邏輯與實踐邏輯在 AI 調解的對話系統中的相互作用角色，考察了它們的功能、益處和挑戰。

這些結構在 AI 對話系統中的整合對於確保對話不僅基於合理的推理，而且與人類互動中的傳播規範和心理現實產生共鳴至關重要。雖然邏輯結構在信念系統中強制執行一定程度的嚴格性和連貫性，但實踐結構促進了說服和論證中微妙而複雜的的人類維度。這兩個方面之間的平衡對於開發能夠透過豐富公共對話真正促進社會變革的 AI 系統至關重要。

信念的邏輯結構

AI 對話中的信念的邏輯結構對於為討論提供一個清晰且一致的框架至關重要。這種結構可以分解成幾個核心元件。

形式表示

在 AI 領域，信念可以用各種形式邏輯系統進行編碼。這種形式化允許客觀且一致的框架，促進推理過程和評估信念陳述的真實性。謂詞邏輯或貝葉斯網路等計算表示是這種客觀評估的基礎，確保 AI 系統能夠以精確的方式處理複雜的信念模式。

形式表示還為 AI 系統提供了處理和理解人類信念系統各個層面的手段，從最簡單的命題到最複雜的假設。這使 AI 能夠參與需要深入瞭解信念系統中存在的邏輯依賴關係和層次結構的討論，使它們能夠對對話做出有意義的貢獻。

一致性和連貫性

形式邏輯在 AI 系統中的一個基本作用是確保信念結構的一致性和連貫性。透過使用形式邏輯，AI 可以檢測出一組信念中的矛盾，識別出一個人的信念系統在內部可能不一致的地方。這對於保持理性的討論至關重要，在討論中所有參與者都可以在討論的邏輯基礎上達成一致。

此外，一致性和連貫性不僅僅是關於檢測矛盾；它還涉及能夠邏輯地推斷和推斷新的信念。因此，AI 系統可以透過形式邏輯將討論擴充套件到新的但邏輯一致的領域，為對話帶來新的見解和視角。

推理和演繹

形式邏輯中的推理和演繹過程允許從既定的信念中推匯出新的知識。配備這種邏輯結構的 AI 系統可以推匯出人類對話者可能無法立即意識到的含義。這種能力在結構化的辯論或分析性討論中尤其有價值，在這些討論中，思想的進展至關重要。

然而，重要的是要認識到，將形式邏輯應用於 AI 對話系統時固有的侷限性。人類的信念通常不僅是邏輯的，而且是充滿情感的，並且依賴於語境的，這意味著它們有時會違背形式邏輯的簡潔封裝。此外，哥德爾不完備性定理的含義表明，在任何形式系統中都必然存在一些無法證明的東西。這強調了 AI 系統還需要理解和欣賞超出形式邏輯範圍的人類信念結構的細微差別的必要性。

論證的實踐結構

除了形式邏輯的嚴格性之外，還有論證的實踐結構，這對於說服和論證在人類對話中的有效性至關重要。這種結構受幾個因素的影響。

修辭和說服

修辭技巧在論證的實踐結構中起著重要作用。僅僅有邏輯上的論據是不夠的；它還必須具有說服力。亞里士多德的說服模式——道德（信譽）、情感（情感訴求）和邏輯（邏輯論點）——在今天與古希臘一樣具有現實意義。一個理解並運用這些模式的 AI 系統可以更有效地與人類互動，提出不僅邏輯上有效而且情感上產生共鳴以及在道德上合理的論點。

修辭對論證的影響是深遠的。它不僅塑造了論證的感知方式，還塑造了論證如何被受眾接受和接受。具有說服力的溝通需要了解受眾的價值觀、信念和情感狀態。因此，AI 系統不僅要善於構建邏輯論點，還要善於以一種在語境上合適且引人入勝的方式來傳遞論點。

認知偏差

理解和駕馭認知偏差對於論證的實際結構也至關重要。人類往往更容易受到諸如“可用性啟發”等因素的影響，在這種情況下，生動的軼事可以比統計證據更具說服力。一個對這些偏差敏感的 AI 系統可以更好地調整其論證，預測並解決影響人類決策和信念形成的心理因素。

蘇格拉底式提問和資訊的框架是實際論證結構中的其他工具。透過提出探究性問題，AI 可以引導個人進行反思並獨立得出結論，這往往會導致更深刻的洞察力和信念改變。此外，資訊的框架 - 上下文和呈現方式 - 會顯著影響其接收和解釋。對於旨在進行有意義對話的 AI 系統來說，識別和利用框架效應至關重要。

將邏輯和修辭整合到 AI 調解中

在 AI 系統中整合形式邏輯和實用論證是一個微妙的平衡行為

平衡的方法

AI 調解員必須在嚴格的邏輯評估和對人類說服力的細緻理解之間找到和諧的平衡。這不僅涉及指出邏輯上的不一致，還涉及理解人類不僅僅受邏輯驅動。說服個人往往需要比僅僅的邏輯推理更多 - 它需要在與個人共鳴的層面與他們互動，並與他們的個人經歷和情感產生共鳴。

在這一平衡中，倫理考慮至關重要。AI 調解員必須始終優先考慮知情同意、透明度以及他們參與的個人的自主權。在促進建設性對話和操縱信念之間存在一條細線。AI 的作用應該是協助導航討論，提供清晰度和見解，同時尊重每個人的持有和表達其信念的權利。

教育作用

此外，AI 系統可以承擔教育作用，幫助個人理解邏輯謬誤、認知偏差以及有效論證的要素。這種教育方面不僅僅是傳授知識，還包括培養批判性思維和自我反省所需的技能。透過這一過程，個人可以成為更有見地和自主的思想者，更有能力參與到富有成效和理性的對話中。

戰略性地識別和呈現矛盾

在參與者準備好了他們的信念受到挑戰的環境中，例如“魔鬼代言人”或“辯論比賽”實驗，信念的邏輯結構可以被戰略性地使用

查明矛盾

AI 系統識別個人信念體系中矛盾的能力是激發批判性思維和反思的強大工具。當參與者願意接受其觀點的審查時，這些矛盾可以成為更深入的探究和重新評估自身立場的催化劑。

透過呈現邏輯結構的矛盾事實來迫使參與者重新評估他們的信念，可以導致對他們立場的更強有力的辯護，或者對他們觀點的有效轉變。在辯論環境中，這種動態可以提高話語的質量，因為參與者被鼓勵批判性地參與所提出的論證，並對所討論的問題有更深入的理解。

設定明確的界限

為對話建立明確的界限是強大邏輯結構的另一個好處。如果參與者可以就某些公理或基礎真理達成一致，那麼辯論可以集中在從這些前提邏輯推出的含義和結論上。這有助於防止討論陷入誤解或無關的旁枝，而是促進思想的集中和富有成效的交流。

強調推理差距也很關鍵。通常，個人持有基於不完整推理或不足證據的信念。透過邏輯地構建論點，AI 系統可以闡明這些差距，促使個人尋求更多資訊或批判性地評估他們結論的有效性。

促進智力誠實

在鼓勵挑戰先入為主觀念的環境中，論點的邏輯結構促進了智力誠實。參與者更有可能承認邏輯上站不住腳的觀點，並尊重有理有據的論點的力量。這種智力誠實對於話語的完整性和參與者個人成長的至關重要。

這種參與的教育潛力是巨大的。參與者不僅學會欣賞邏輯推理的價值，而且變得更善於識別謬誤的論點，並理解自身和他人信念的複雜性。

防止濫用

儘管有潛在的好處，但始終存在戰略性地呈現矛盾事實可能被濫用的風險。必須確保該過程保持尊重、公平，並旨在達成相互理解和成長，而不是作為以犧牲他人為代價“贏得”論證的手段。在話語中倫理地使用邏輯對於確保對真理和理解的追求不受損害至關重要。

總之，將邏輯的形式和實踐方面整合到 AI 調解的對話中是促進知情、理性、尊重公眾對話的關鍵。邏輯結構為討論提供了一個堅實的框架，確保其遵循理性與連貫性的原則。相反，實用結構解決了有效溝通、說服力和信念接受的心理學方面的複雜性。因此，能夠熟練地駕馭這兩個領域的 AI 調解員可以作為有效、合乎道德且建設性的對話促進者，從而帶來有意義的社會變革。

LLM 用於蘊涵挖掘

使用大型語言模型 (LLM) 進行蘊涵挖掘的過程是一種創新方法，它利用 AI 的高階功能來豐富知識庫，並從使用者陳述中推匯出邏輯蘊涵。這種方法概述了幾個步驟

隔離信念結構

第一步涉及從使用者那裡識別和隔離信念結構，這可以透過以下方式完成

子集選擇：基於隨機選擇、使用者輸入或主題相關性，從一個或多個使用者的更廣泛的信念結構中識別特定信念子集。
陳述聚合：將選定的信念編譯成清晰連貫的提示，確保 LLM 可以有效地處理和理解它們。

查詢 LLM

信念結構準備就緒後，以以下兩種方式之一呈現給 LLM

直接蘊涵查詢：要求 LLM 從聚合的陳述中推斷直接蘊涵，本質上是遵循邏輯線索得出結論。
開放式探索：向 LLM 提供陳述，並提示其生成任何有趣或新穎的觀察結果，從而得出更廣泛和更多樣的見解。

處理 LLM 響應

透過以下方式對 LLM 的響應進行批判性評估和細化

過濾和驗證：篩選 LLM 的輸出，以識別有效和相關的蘊涵，這可能涉及手動審查或額外的 LLM 處理。
資料庫整合：將經過驗證的蘊涵整合到資料庫中，這豐富了現有的知識庫併為將來的查詢和互動提供資訊。

定期探索

為了保持知識庫的相關性和增長，該系統包含了持續探索的機制

預定蘊含推導：定期使用不同的信念集查詢 LLM，以發現新的蘊含並擴充套件資料庫的廣度。
使用者反饋迴圈：讓使用者參與與他們的信念相關的蘊含的驗證過程，促進準確性和使用者互動。

這種結構化的 LLM 應用不僅加深了資料庫對現有信念的理解，而且確保了知識庫是動態的、不斷發展的，並與使用者提供的資料的複雜性相協調。

證明檢查

讓我們簡要地瞭解一下這些系統中的每一個

Prolog
1. 描述：Prolog（邏輯程式設計）是一種與人工智慧和計算語言學相關的邏輯程式語言。它基於形式邏輯的原理來執行對自然語言解析樹和資料庫的模式匹配。
2. 優點
  1. 直觀的語義：Prolog 的“事實”和“規則”結構對於表示信念和推導結論來說是比較直觀的。
  2. 模式匹配：Prolog 擅長模式匹配，這對於識別和處理類似的信念或結論很有價值。
  3. 成熟的生態系統：Prolog 已經存在很長時間了，並且擁有各種庫和工具。
  4. 高效的回溯：可以探索多種證明路徑，並在路徑沒有導致解決方案時快速回溯。
3. 缺點
  1. 並非嚴格的證明助手：雖然 Prolog 可以推匯出結論，但它不像專用證明助手那樣提供正式證明。
  2. 效能：對於非常大的資料庫，Prolog 可能不是最有效的選擇。
4. 示例
```
likes(john, apple).
likes(mary, banana).
likes(john, banana).

likes(john, X) :- likes(mary, X).  % John likes whatever Mary likes

% Query: What does John like?
?- likes(john, What).
% Output: What = apple ; What = banana.
```
Isabelle
1. 描述：Isabelle 是一種通用的證明助手，這意味著它允許以形式語言表達數學公式，並提供以邏輯方式證明這些公式的工具。
2. 優點
  1. 強大的證明助手：提供嚴謹的證明，確保推匯出的結論的有效性。
  2. 強型別：幫助儘早發現錯誤，使信念表示更準確。
  3. 互動式環境：半互動式性質允許人類參與驗證和指導。
  4. 支援高階邏輯：可以處理複雜的邏輯結構和關係。
3. 缺點
  1. 陡峭的學習曲線：Isabelle 具有挑戰性的語法，需要深入理解才能有效使用。
  2. 開銷：對於更簡單的信念系統或僅需要檢查蘊含而無需詳細證明的情況下，它可能過於複雜。
4. 示例
```
theory Example
imports Main
begin

datatype fruit = Apple | Banana

fun likes :: "(string × fruit) set ⇒ string ⇒ fruit ⇒ bool" where
"likes S p f = ((p,f) ∈ S)"

definition exampleSet :: "(string × fruit) set" where
"exampleSet = {(''John'', Apple), (''Mary'', Banana)}"

lemma John_likes_Apple: "likes exampleSet ''John'' Apple"
using exampleSet_def by auto

end
```
Coq
1. 描述：Coq 是一個形式證明管理系統。它提供了一種形式語言來編寫數學定義、可執行演算法和定理，以及一個用於半互動式開發機器檢查證明的環境。
2. 優點
  1. 嚴謹的證明機制：與 Isabelle 一樣，Coq 提供非常嚴謹的證明。
  2. 可提取程式碼：Coq 允許從定義中提取可執行程式碼，這在信念系統的一部分是演算法時非常有用。
  3. 強大的社群支援：擁有各種庫和活躍的社群。
  4. 依賴型別：可以表達非常複雜的關聯和屬性。
3. 缺點
  1. 複雜性：與 Isabelle 一樣，Coq 很難學習和掌握。
  2. 效能：大規模證明搜尋可能很耗時。
  3. 互動性：雖然在某些情況下它是一種優勢，但需要人類指導的證明策略可能不適合對信念進行完全自動推理。
4. 示例
```
Inductive fruit :=
| Apple
| Banana.

Definition likes (p : string) (f : fruit) : Prop :=
  match p, f with
  | "John", Apple => True
  | "Mary", Banana => True
  | _, _ => False
  end.

Lemma John_likes_Apple : likes "John" Apple.
Proof.
simpl. trivial.
Qed.
```
Z3
1. 描述：Z3 是一個由微軟研究院開發的高效能定理證明器。它用於檢查邏輯公式的可滿足性，可以整合到各種應用程式中，包括軟體驗證。
2. 優點
  1. 高效能：專為效率而構建，可以相對快速地處理大型公式。
  2. SMT 求解器：與各種理論（如算術、陣列和位向量）一起使用，這可以為表示信念提供多功能性。
  3. 多種語言的 API：可以輕鬆地整合到各種軟體框架中。
  4. 決策過程：自動決定陳述的可滿足性，而不需要引導策略。
3. 缺點
  1. 不是傳統的證明助手：雖然 Z3 可以根據給定的公理告訴你一個陳述是真還是假，但它不像 Isabelle 或 Coq 那樣生成詳細的證明。
  2. 表達能力限制：與 Coq 或 Isabelle 等系統相比，一些複雜的邏輯結構可能更難表示。
4. 示例
```
from z3 import *

# Define the sorts (data types)
Fruit = DeclareSort('Fruit')
Person = DeclareSort('Person')

# Declare the function likes
likes = Function('likes', Person, Fruit, BoolSort())

# Create the solver
s = Solver()

# John and Mary as constants of sort Person
John, Mary = Consts('John Mary', Person)
Apple, Banana = Consts('Apple Banana', Fruit)

# Assert the statements
s.add(likes(John, Apple))
s.add(likes(Mary, Banana))

# Check if John likes Apple
print(s.check(likes(John, Apple)))  # Output: sat (satisfiable)
```

這些例子相當簡單，在實踐中，這些工具可以處理和用於更復雜的任務。但是，它們應該提供一個關於每個系統的外觀和操作方式的基本概念。

結論

在“用於社會變革的聊天機器人”的背景下，“形式邏輯和實踐邏輯”一章強調了邏輯的這兩個相互交織的方面在塑造人工智慧介導的對話中的重要性。它認為，雖然信念的邏輯結構為理性討論奠定了基礎，但論證的實踐結構將人的因素置於人工智慧互動的最前沿。人工智慧系統的挑戰在於無縫地整合這些結構，以促進不僅在智力上嚴格，而且在社會和情感上引人入勝的對話。透過這樣做，人工智慧有可能透過提升公眾話語的質量和培養一個更知情、更理性、更有同理心的社會，為社會變革做出重大貢獻。