Human Conditional Reasoning in Answer Set Programming

要約

条件文「P=>Q」(P ならば Q) とそれぞれの事実が与えられると、人間の推論では 4 つの異なるタイプの推論が観察されます。
先行詞 (AA) (または手口) を肯定すると、Q が P から成る理由になります。
Q からの結果的 (AC) 理由 P を肯定する。
前件 (DA) の理由が -P から -Q であることを否定します。
そして、結果として生じる（DC）（または手口）の理由である-Pを-Qから否定します。
このうち、AA と DC は論理的に有効ですが、AC と DA は論理的に無効であり、論理的誤りと呼ばれることがよくあります。
それにもかかわらず、人間は日常生活においてプラグマティックな推論として AC または DA を実行することがよくあります。
この論文では、解答集合プログラミングにおける AC、DA、および DC 推論を実現します。
8 つの異なるタイプの補完が導入され、そのセマンティクスは回答セットによって与えられます。
私たちは認知心理学における形式的性質を調査し、人間の推論タスクを特徴づけます。
これらの補完は、AI の常識的推論にも適用されます。

要約(オリジナル)

Given a conditional sentence ‘P=>Q’ (if P then Q) and respective facts, four different types of inferences are observed in human reasoning. Affirming the antecedent (AA) (or modus ponens) reasons Q from P; affirming the consequent (AC) reasons P from Q; denying the antecedent (DA) reasons -Q from -P; and denying the consequent (DC) (or modus tollens) reasons -P from -Q. Among them, AA and DC are logically valid, while AC and DA are logically invalid and often called logical fallacies. Nevertheless, humans often perform AC or DA as pragmatic inference in daily life. In this paper, we realize AC, DA and DC inferences in answer set programming. Eight different types of completion are introduced and their semantics are given by answer sets. We investigate formal properties and characterize human reasoning tasks in cognitive psychology. Those completions are also applied to commonsense reasoning in AI.

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