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[AI学术] 目标的语法与语义

发布于:2026-09-18 22:00 最后更新:2026-09-20 12:54
#algorithm #AI #Machine Learning

在认知科学和计算机科学中,目标被视为一种认知状态,它能够灵活地与世界知识结合,从而组织和指定有目的的行为。换言之,目标是一种组合式表征,其内容与理性行为密切相关。我们在此强调目标作为表征及其内容,是因为这揭示了它与认知科学其他领域——尤其是语言学和逻辑学中的句法‑语义接口——的相似性,同时也突出了关于不同目标表征的表达力、设计原则和效率的基础性问题。\ \ 传统上,目标被视为固定的约束,用来限制期望的行为。但我们同样可以对目标表征本身施加约束,例如:某种目标语言是否足够表达感兴趣的行为,或不同的目标表征是否能够捕获相同的行为。为此,研究者们已经开始系统化地描述各种目标表征的属性,并将这些属性视为更广阔设计空间的不同点。\ \ 通过区分目标的形式(syntax)与意义(semantics),我们能够更清晰地看到对目标的隐含假设,促进对高层认知与动机交互的研究,并明确不同目标概念之间的变异轴线。\ \ 点评:本文把目标视作可组合的认知表征,借鉴语言学的句法‑语义框架,为评估目标语言的表达力和约束提供了新视角,有助于统一认知与计算层面的目标研究。

原文链接: https://arxiv.org/abs/2609.19448

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