知识表示与推理领域的现状与未来挑战——《Dagstuhl宣言》学术报告

作者及出版信息

本文档《Current and Future Challenges in Knowledge Representation and Reasoning》由多位权威学者联合撰写，包括：James P. Delgrande（Simon Fraser University, Canada）、Birte Glimm（Ulm University, Germany）、Thomas Meyer（University of Cape Town, South Africa）、Miroslaw Truszczynski（University of Kentucky, USA）和Frank Wolter（University of Liverpool, UK）。该宣言基于2022年7月11日至15日于德国Dagstuhl举办的Perspectives Workshop 22282的讨论成果，收录于《Dagstuhl Manifestos》期刊（Vol. 1, Issue 1, pp. 1–58）。

主题与背景

本文属于类型b（科学论文，非单一原创研究），是一份针对知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning, KR）领域的综合性宣言。KR是人工智能（AI）的核心领域，专注于通过显式、符号化和声明式的知识表示（declarative representations）及推理机制，从知识库中推导隐含信息。尽管KR历史悠久且理论基础扎实，但近年来面临机器学习（Machine Learning, ML）和统计方法的冲击。本文旨在重新评估KR的现状、未来挑战及发展路径，强调其在通用智能体开发中的不可替代性。

主要观点及论据

1. KR的学术定位与重要性
KR的核心假设（KR Hypothesis）由Brian Smith提出，认为任何智能体的行为必然依赖于具有语义解释的符号结构（即知识库）。这一假设与连接主义（connectionism）观点形成对立，但作者强调，即使机器学习在感知任务中表现卓越，KR在解释性AI（Explainable AI, XAI）、常识推理（commonsense reasoning）等领域的补充作用不可替代。例如，XAI需要结构化知识支持推理链条，而常识推理需要处理不完全信息的能力——这正是非单调推理（Non-Monotonic Reasoning, NMR）的研究范畴。

2. KR与其他AI子领域的交叉
- 与非单调推理（NMR）的关系：NMR是KR的基石之一，专注于在不完全信息下进行可撤回的推理。例如，默认逻辑（Default Logic）和 circumscription（限定逻辑）通过一致性条件或最小化异常实例扩展经典逻辑，但如何确保推理的认知合理性仍是挑战。
- 与机器学习的融合（KR & ML）：神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）试图结合深度学习的感知能力与KR的逻辑推理能力。例如，DeepProbLog将概率逻辑程序与神经网络结合，仅需“数字求和”的标签即可训练手写数字识别模型，展示了符号规则对数据效率的提升。

3. 关键应用领域的技术挑战
- 描述逻辑与本体（Description Logics & Ontologies）：描述逻辑（如OWL 2）支持大规模本体构建（如临床术语系统SNOMED CT），但复杂本体的维护和模块化仍需自动化工具。
- 知识图谱（Knowledge Graphs）：谷歌和微软的知识图谱包含数十亿实体，但如何高效整合逻辑规则（如时间依赖关系）仍是难题。RDFox等优化系统试图平衡表达能力与查询效率。
- 机器人领域（KR & Robotics）：认知机器人（Cognitive Robotics）需将高层目标推理（如Golog语言）与底层运动规划结合，但实际部署中仍面临实时性和不确定性的挑战。

4. 未来研究的优先级
- 常识推理：需建立更全面的形式化模型，覆盖物理过程、社会规范等长尾领域。例如，当前系统无法像人类一样动态处理“企鹅通常不飞”这类例外。
- 知识获取与维护：尽管Wikidata等社区驱动项目成功，但复杂知识库的构建仍依赖专家，需发展自动化工具（如基于ML的规则学习）和容错推理机制。
- 混合系统（Hybrid Systems）：KR与ML的融合需解决噪声知识的兼容性问题，例如如何用逻辑约束正则化神经网络的输出。

意义与价值

本文系统梳理了KR的学术脉络和跨学科影响，为AI领域提供了以下贡献：
1. 理论价值：重申符号推理在通用智能中的必要性，并指出ML的局限性（如缺乏可解释性和系统性泛化能力）。
2. 应用价值：提出KR在医疗本体、工业知识图谱等场景中的落地路径，强调需加强工具链（如优化推理器Konclude）和标准化（如ASP-Core-2语言）。
3. 社区倡议：呼吁扩大KR会议（如KR Conference）的议题范围，吸引更多跨学科研究者参与。

亮点总结

• 跨领域整合：首次全面探讨KR与机器学习、机器人、信息系统的协同潜力。
  
• 问题导向：直击当前AI的痛点（如常识缺失），提出KR的解决方案。
  
• 实践导向：强调从理论到工具的转化，例如ASP求解器clasp在调度问题中的成功应用。
  

本文不仅是对KR领域的阶段性总结，更是一份推动学科发展的行动纲领，为后续研究提供了清晰的技术路线和合作框架。