摘要
知识表示形式旨在表示一般概念信息，通常用于推理代理的知识库构建。知识库可以被视为代理的信念表示。像孩子一样，强人工智能（AGI）机器人必须通过输入和经验进行学习，随着时间的推移不断提高其能力。
为了让机器人模拟人类智能，除了依赖神经网络生成的统计AI外，我们还需要将事件的因果关系转化为逻辑蕴涵和推理的方向性。此外，通过使用公理，我们可以保证基于逻辑推理的机器人行为的“受控安全性”。
对于AGI机器人，我们考虑了贝尔纳普的四值真值格及其知识排序，其中“未知”值是底部值，带有此值的句子实际上是未知事实，即AGI机器人的缺失知识。因此，这些未知事实不属于机器人的知识数据库，机器人通过输入和经验进行学习，其知识自然会随着时间的推移而扩展。
因此，这一现象可以通过本文提供的闭合知识假设和逻辑推理来表示。此外，在贝尔纳普的真值格的知识排序中，“不一致”这一真值是支持强人工智能机器人在推理过程中处理不一致信息和悖论（如谎言悖论）所必需的。
博主点评： 本文提出的闭合知识假设为强人工智能机器人的推理能力提供了新的视角，强调了因果关系在学习过程中的重要性。这种方法不仅有助于扩展机器人的知识库，也为处理复杂的逻辑悖论提供了理论基础，展示了神经符号方法的潜力。