用于社会变革的聊天机器人/形式逻辑与实践逻辑

介绍

关于人工智能 (AI)及其在社会中的应用的讨论越来越多的考虑了 AI 在提高公共对话质量中可以发挥的作用。这种思考的一个关键组成部分是对信念的逻辑结构和论证的实践结构的分析。逻辑结构涉及信念的计算证明——可以通过系统过程验证的形式逻辑。另一方面，论证的实践结构涉及如何构建令人信服的论点，这种论点在实践层面上与个人和社区产生共鸣。逻辑的这两大支柱是为旨在促进理性、知情和建设性交流而设计的 AI 系统的基础。本章深入探讨了形式逻辑与实践逻辑在 AI 调解的对话系统中的相互作用角色，考察了它们的功能、益处和挑战。

这些结构在 AI 对话系统中的整合对于确保对话不仅基于合理的推理，而且与人类互动中的传播规范和心理现实产生共鸣至关重要。虽然逻辑结构在信念系统中强制执行一定程度的严格性和连贯性，但实践结构促进了说服和论证中微妙而复杂的的人类维度。这两个方面之间的平衡对于开发能够通过丰富公共对话真正促进社会变革的 AI 系统至关重要。

信念的逻辑结构

AI 对话中的信念的逻辑结构对于为讨论提供一个清晰且一致的框架至关重要。这种结构可以分解成几个核心组件。

形式表示

在 AI 领域，信念可以用各种形式逻辑系统进行编码。这种形式化允许客观且一致的框架，促进推理过程和评估信念陈述的真实性。谓词逻辑或贝叶斯网络等计算表示是这种客观评估的基础，确保 AI 系统能够以精确的方式处理复杂的信念模式。

形式表示还为 AI 系统提供了处理和理解人类信念系统各个层面的手段，从最简单的命题到最复杂的假设。这使 AI 能够参与需要深入了解信念系统中存在的逻辑依赖关系和层次结构的讨论，使它们能够对对话做出有意义的贡献。

一致性和连贯性

形式逻辑在 AI 系统中的一个基本作用是确保信念结构的一致性和连贯性。通过使用形式逻辑，AI 可以检测出一组信念中的矛盾，识别出一个人的信念系统在内部可能不一致的地方。这对于保持理性的讨论至关重要，在讨论中所有参与者都可以在讨论的逻辑基础上达成一致。

此外，一致性和连贯性不仅仅是关于检测矛盾；它还涉及能够逻辑地推断和推断新的信念。因此，AI 系统可以通过形式逻辑将讨论扩展到新的但逻辑一致的领域，为对话带来新的见解和视角。

推理和演绎

形式逻辑中的推理和演绎过程允许从既定的信念中推导出新的知识。配备这种逻辑结构的 AI 系统可以推导出人类对话者可能无法立即意识到的含义。这种能力在结构化的辩论或分析性讨论中尤其有价值，在这些讨论中，思想的进展至关重要。

然而，重要的是要认识到，将形式逻辑应用于 AI 对话系统时固有的局限性。人类的信念通常不仅是逻辑的，而且是充满情感的，并且依赖于语境的，这意味着它们有时会违背形式逻辑的简洁封装。此外，哥德尔不完备性定理的含义表明，在任何形式系统中都必然存在一些无法证明的东西。这强调了 AI 系统还需要理解和欣赏超出形式逻辑范围的人类信念结构的细微差别的必要性。

论证的实践结构

除了形式逻辑的严格性之外，还有论证的实践结构，这对于说服和论证在人类对话中的有效性至关重要。这种结构受几个因素的影响。

修辞和说服

修辞技巧在论证的实践结构中起着重要作用。仅仅有逻辑上的论据是不够的；它还必须具有说服力。亚里士多德的说服模式——道德（信誉）、情感（情感诉求）和逻辑（逻辑论点）——在今天与古希腊一样具有现实意义。一个理解并运用这些模式的 AI 系统可以更有效地与人类互动，提出不仅逻辑上有效而且情感上产生共鸣以及在道德上合理的论点。

修辞对论证的影响是深远的。它不仅塑造了论证的感知方式，还塑造了论证如何被受众接受和接受。具有说服力的沟通需要了解受众的价值观、信念和情感状态。因此，AI 系统不仅要善于构建逻辑论点，还要善于以一种在语境上合适且引人入胜的方式来传递论点。

认知偏差

理解和驾驭认知偏差对于论证的实际结构也至关重要。人类往往更容易受到诸如“可用性启发”等因素的影响，在这种情况下，生动的轶事可以比统计证据更具说服力。一个对这些偏差敏感的 AI 系统可以更好地调整其论证，预测并解决影响人类决策和信念形成的心理因素。

苏格拉底式提问和信息的框架是实际论证结构中的其他工具。通过提出探究性问题，AI 可以引导个人进行反思并独立得出结论，这往往会导致更深刻的洞察力和信念改变。此外，信息的框架 - 上下文和呈现方式 - 会显著影响其接收和解释。对于旨在进行有意义对话的 AI 系统来说，识别和利用框架效应至关重要。

将逻辑和修辞整合到 AI 调解中

在 AI 系统中整合形式逻辑和实用论证是一个微妙的平衡行为

平衡的方法

AI 调解员必须在严格的逻辑评估和对人类说服力的细致理解之间找到和谐的平衡。这不仅涉及指出逻辑上的不一致，还涉及理解人类不仅仅受逻辑驱动。说服个人往往需要比仅仅的逻辑推理更多 - 它需要在与个人共鸣的层面与他们互动，并与他们的个人经历和情感产生共鸣。

在这一平衡中，伦理考虑至关重要。AI 调解员必须始终优先考虑知情同意、透明度以及他们参与的个人的自主权。在促进建设性对话和操纵信念之间存在一条细线。AI 的作用应该是协助导航讨论，提供清晰度和见解，同时尊重每个人的持有和表达其信念的权利。

教育作用

此外，AI 系统可以承担教育作用，帮助个人理解逻辑谬误、认知偏差以及有效论证的要素。这种教育方面不仅仅是传授知识，还包括培养批判性思维和自我反省所需的技能。通过这一过程，个人可以成为更有见地和自主的思想者，更有能力参与到富有成效和理性的对话中。

战略性地识别和呈现矛盾

在参与者准备好了他们的信念受到挑战的环境中，例如“魔鬼代言人”或“辩论比赛”实验，信念的逻辑结构可以被战略性地使用

查明矛盾

AI 系统识别个人信念体系中矛盾的能力是激发批判性思维和反思的强大工具。当参与者愿意接受其观点的审查时，这些矛盾可以成为更深入的探究和重新评估自身立场的催化剂。

通过呈现逻辑结构的矛盾事实来迫使参与者重新评估他们的信念，可以导致对他们立场的更强有力的辩护，或者对他们观点的有效转变。在辩论环境中，这种动态可以提高话语的质量，因为参与者被鼓励批判性地参与所提出的论证，并对所讨论的问题有更深入的理解。

设定明确的界限

为对话建立明确的界限是强大逻辑结构的另一个好处。如果参与者可以就某些公理或基础真理达成一致，那么辩论可以集中在从这些前提逻辑推出的含义和结论上。这有助于防止讨论陷入误解或无关的旁枝，而是促进思想的集中和富有成效的交流。

强调推理差距也很关键。通常，个人持有基于不完整推理或不足证据的信念。通过逻辑地构建论点，AI 系统可以阐明这些差距，促使个人寻求更多信息或批判性地评估他们结论的有效性。

促进智力诚实

在鼓励挑战先入为主观念的环境中，论点的逻辑结构促进了智力诚实。参与者更有可能承认逻辑上站不住脚的观点，并尊重有理有据的论点的力量。这种智力诚实对于话语的完整性和参与者个人成长的至关重要。

这种参与的教育潜力是巨大的。参与者不仅学会欣赏逻辑推理的价值，而且变得更善于识别谬误的论点，并理解自身和他人信念的复杂性。

防止滥用

尽管有潜在的好处，但始终存在战略性地呈现矛盾事实可能被滥用的风险。必须确保该过程保持尊重、公平，并旨在达成相互理解和成长，而不是作为以牺牲他人为代价“赢得”论证的手段。在话语中伦理地使用逻辑对于确保对真理和理解的追求不受损害至关重要。

总之，将逻辑的形式和实践方面整合到 AI 调解的对话中是促进知情、理性、尊重公众对话的关键。逻辑结构为讨论提供了一个坚实的框架，确保其遵循理性与连贯性的原则。相反，实用结构解决了有效沟通、说服力和信念接受的心理学方面的复杂性。因此，能够熟练地驾驭这两个领域的 AI 调解员可以作为有效、合乎道德且建设性的对话促进者，从而带来有意义的社会变革。

LLM 用于蕴涵挖掘

使用大型语言模型 (LLM) 进行蕴涵挖掘的过程是一种创新方法，它利用 AI 的高级功能来丰富知识库，并从用户陈述中推导出逻辑蕴涵。这种方法概述了几个步骤

隔离信念结构

第一步涉及从用户那里识别和隔离信念结构，这可以通过以下方式完成

子集选择：基于随机选择、用户输入或主题相关性，从一个或多个用户的更广泛的信念结构中识别特定信念子集。
陈述聚合：将选定的信念编译成清晰连贯的提示，确保 LLM 可以有效地处理和理解它们。

查询 LLM

信念结构准备就绪后，以以下两种方式之一呈现给 LLM

直接蕴涵查询：要求 LLM 从聚合的陈述中推断直接蕴涵，本质上是遵循逻辑线索得出结论。
开放式探索：向 LLM 提供陈述，并提示其生成任何有趣或新颖的观察结果，从而得出更广泛和更多样的见解。

处理 LLM 响应

通过以下方式对 LLM 的响应进行批判性评估和细化

过滤和验证：筛选 LLM 的输出，以识别有效和相关的蕴涵，这可能涉及手动审查或额外的 LLM 处理。
数据库集成：将经过验证的蕴涵整合到数据库中，这丰富了现有的知识库并为将来的查询和交互提供信息。

定期探索

为了保持知识库的相关性和增长，该系统包含了持续探索的机制

预定蕴含推导：定期使用不同的信念集查询 LLM，以发现新的蕴含并扩展数据库的广度。
用户反馈循环：让用户参与与他们的信念相关的蕴含的验证过程，促进准确性和用户交互。

这种结构化的 LLM 应用不仅加深了数据库对现有信念的理解，而且确保了知识库是动态的、不断发展的，并与用户提供的数据的复杂性相协调。

证明检查

让我们简要地了解一下这些系统中的每一个

Prolog
1. 描述：Prolog（逻辑编程）是一种与人工智能和计算语言学相关的逻辑编程语言。它基于形式逻辑的原理来执行对自然语言解析树和数据库的模式匹配。
2. 优点
  1. 直观的语义：Prolog 的“事实”和“规则”结构对于表示信念和推导结论来说是比较直观的。
  2. 模式匹配：Prolog 擅长模式匹配，这对于识别和处理类似的信念或结论很有价值。
  3. 成熟的生态系统：Prolog 已经存在很长时间了，并且拥有各种库和工具。
  4. 高效的回溯：可以探索多种证明路径，并在路径没有导致解决方案时快速回溯。
3. 缺点
  1. 并非严格的证明助手：虽然 Prolog 可以推导出结论，但它不像专用证明助手那样提供正式证明。
  2. 性能：对于非常大的数据库，Prolog 可能不是最有效的选择。
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 是一种通用的证明助手，这意味着它允许以形式语言表达数学公式，并提供以逻辑方式证明这些公式的工具。
2. 优点
  1. 强大的证明助手：提供严谨的证明，确保推导出的结论的有效性。
  2. 强类型：帮助尽早发现错误，使信念表示更准确。
  3. 交互式环境：半交互式性质允许人类参与验证和指导。
  4. 支持高阶逻辑：可以处理复杂的逻辑结构和关系。
3. 缺点
  1. 陡峭的学习曲线：Isabelle 具有挑战性的语法，需要深入理解才能有效使用。
  2. 开销：对于更简单的信念系统或仅需要检查蕴含而无需详细证明的情况下，它可能过于复杂。
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 是一个形式证明管理系统。它提供了一种形式语言来编写数学定义、可执行算法和定理，以及一个用于半交互式开发机器检查证明的环境。
2. 优点
  1. 严谨的证明机制：与 Isabelle 一样，Coq 提供非常严谨的证明。
  2. 可提取代码：Coq 允许从定义中提取可执行代码，这在信念系统的一部分是算法时非常有用。
  3. 强大的社区支持：拥有各种库和活跃的社区。
  4. 依赖类型：可以表达非常复杂的关联和属性。
3. 缺点
  1. 复杂性：与 Isabelle 一样，Coq 很难学习和掌握。
  2. 性能：大规模证明搜索可能很耗时。
  3. 交互性：虽然在某些情况下它是一种优势，但需要人类指导的证明策略可能不适合对信念进行完全自动推理。
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 是一个由微软研究院开发的高性能定理证明器。它用于检查逻辑公式的可满足性，可以集成到各种应用程序中，包括软件验证。
2. 优点
  1. 高性能：专为效率而构建，可以相对快速地处理大型公式。
  2. SMT 求解器：与各种理论（如算术、数组和位向量）一起使用，这可以为表示信念提供多功能性。
  3. 多种语言的 API：可以轻松地集成到各种软件框架中。
  4. 决策过程：自动决定陈述的可满足性，而不需要引导策略。
3. 缺点
  1. 不是传统的证明助手：虽然 Z3 可以根据给定的公理告诉你一个陈述是真还是假，但它不像 Isabelle 或 Coq 那样生成详细的证明。
  2. 表达能力限制：与 Coq 或 Isabelle 等系统相比，一些复杂的逻辑结构可能更难表示。
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)
```

这些例子相当简单，在实践中，这些工具可以处理和用于更复杂的任务。但是，它们应该提供一个关于每个系统的外观和操作方式的基本概念。

结论

在“用于社会变革的聊天机器人”的背景下，“形式逻辑和实践逻辑”一章强调了逻辑的这两个相互交织的方面在塑造人工智能介导的对话中的重要性。它认为，虽然信念的逻辑结构为理性讨论奠定了基础，但论证的实践结构将人的因素置于人工智能交互的最前沿。人工智能系统的挑战在于无缝地整合这些结构，以促进不仅在智力上严格，而且在社会和情感上引人入胜的对话。通过这样做，人工智能有可能通过提升公众话语的质量和培养一个更知情、更理性、更有同理心的社会，为社会变革做出重大贡献。