描述逻辑手册第一章中文翻译

描述逻辑是一种知识表示和推理的逻辑系统，它在人工智能和知识工程领域中扮演着核心角色。作为形式化工具，描述逻辑结合了语义网络和框架系统的特点，同时避免了它们在精确性和语义规范方面的不足。它的发展源于对更高效、更直观的知识表示方法的需求，以支持智能系统在明确表示的知识中进行推理。 描述逻辑（DL）起源于20世纪70年代的知识表示研究，当时的研究者们尝试构建基于逻辑和非基于逻辑的系统。基于逻辑的系统采用一阶谓词逻辑作为基础，通过变量和谓词来表示和推理知识，而非基于逻辑的系统，如语义网络和框架，强调认知直观和灵活性，但缺乏严格定义的语义。语义网络和框架都是网络结构，用于表示个体和它们之间的关系，但在没有精确语义的情况下，不同系统的行为可能不一致。 为了克服这一挑战，研究者开始探索如何为这些系统提供语义，特别是通过框架和一阶逻辑的关系。描述逻辑便是这一探索的产物，它采用了部分一阶逻辑的片断，允许表达概念（个体集合）和关系（个体间的连接），但避免了全一阶逻辑的复杂性。这种简化使得描述逻辑的推理技术可以专门设计，以适应特定的计算复杂度。 描述逻辑的语言结构包含一元和二元谓词，以及层次化的术语构造，这些构造允许灵活地表示复杂领域。在描述逻辑系统中，推理服务根据所使用的特定逻辑片段而有所不同，从而影响计算的难度。随着时间的推移，研究重点从术语模型转向了逻辑系统的属性，"描述逻辑"这一术语逐渐成为主流。 描述逻辑不仅有深厚的理论基础，还有各种实际应用的实现。这些实现系统展示了描述逻辑在知识表示和推理中的实用价值，尤其是在特定领域，如生物医学信息学、知识管理和信息检索等。描述逻辑的系统通常具有用户友好的图形界面，允许用户通过直观的方式输入和操作知识，同时背后的推理引擎则负责处理复杂的数据和逻辑关系。 本书的第一章将对描述逻辑的基本概念、历史背景、与语义网络和框架的关联，以及推理技术进行深入探讨。它还将提供一个概述，引导读者理解整个书籍的内容结构和阅读路径。通过学习描述逻辑，读者将能够掌握一种强大的工具，用于构建和理解智能系统如何处理和利用知识进行决策和推理。随着描述逻辑研究的不断深化，它将继续对人工智能领域的理论和实践产生深远影响。