人工智能ch6 经典逻辑推理.ppt

第二部分 推理 推理与人工智能 推理是人类求解问题的主要思维方法，其任务是利用知识得到结论，因而与知识的表达方法有密切的关系。 计算机虽可以存储大量知识，却并不代表它拥有智能。只有当它能利用这些知识进行推理，求解问题（即具有思维能力），才认为它拥有智能。 因此，关于推理及其方法的研究成为人工智能的一个重要研究课题。经典逻辑推理是最先提出的一种方法。 推理的概念 例如：医疗诊断专家系统。 知识库存储专家的经验及医学常识； 数据库存放病人的症状、化验结果等初始事实。 利用该专家系统为病人诊治疾病就是一次推理过程。即从病人的症状及化验结果等初始事实出发，利用知识库中的知识及一定的控制策略，对病情作出诊断，并开出医疗处方。 按照某种策略从已有事实和知识推出另一判断的过程。 从初始事实出发，不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程就是推理。 推理的概念 推理一般包括两种判断： 已知的判断，包括已掌握的与求解问题有关的知识及关于问题的已知事实； 由已知判断推出的新判断，即推理的结论。 在人工智能系统中，推理是由程序实现的，称为推理机。 推理机利用知识库中的知识，按一定的控制策略求解问题。 推理方式分类 推理的控制策略 推理是一个求解问题的过程。求解的质量和效率与求解方法以及求解问题的策略有关。 控制策略主要包括：推理方向的选择、有哪些信誉好的足球投注网站策略、冲突消解策略、求解策略、限制策略等。 求解策略 确定推理是只求一个解，还是求所有解及最优解。 限制策略 为防止无穷推理过程，或由于推理过程太长增加时间及空间的复杂性，对推理的深度、宽度、时间、空间等进行限制。 推理的控制策略 推理方向 确定推理的驱动方式。 分为：正向推理、反向(逆向)推理、混合推理、双向推理。 无论采用哪种方向，系统一般都包含：存放知识的知识库、存放初始已知事实及问题状态的数据库、用于推理的推理机。 模式匹配 模式匹配：对两个知识模式(如谓词公式、框架片断、语义网络片断等)的比较与耦合，即检查这两个知识模式是否完全一致或近似一致。 按匹配时两个知识模式的相似程度划分： 确定性匹配(完全匹配、精确匹配)——两个模式完全一致，或经过变量代换后变得完全一致。 置换与合一 (谓词逻辑表示法) 不确定性匹配——两个模式不完全一致，但相似程度在规定限度内。 冲突消解策略 在推理过程中，系统不断地用DB中的事实与KB中的规则进行匹配，当发生以下情况之一： 已知事实可与KB中的多各个知识匹配成功； 有多个(组)已知事实都可与KB中某个知识匹配成功； 有多个(组)已知事实可与KB中的多个知识匹配成功。 需要用冲突消解策略来决定先使用哪个知识。 冲突消解策略实际上就是确定规则的启用顺序。 冲突消解策略 以产生式系统为例，在产生式系统中，若出现以下情况就认为发生了冲突： 对正向推理，如果有多条产生式规则的前件都和已知事实匹配成功；或有多组不同的已加事实都与同一条产生式规则的前件匹配成功；或以上两种情况同时出现。 对逆向推理而言，如果有多条产生式规则的后件都和某个假设匹配成功；或有多条产生式规则的后件可与多个假设匹配成功。 常用的冲突解决策略有：专一性排序、按己知事实的新鲜性排序、数据排序、上下文限制、按条件个数排序、按匹配度排序。 第六章 经典逻辑推理技术 经典逻辑推理是根据经典逻辑(命题逻辑及一阶谓词逻辑)的逻辑规则进行的一种推理，又称为机械—自动定理证明(mechanical-automatic theorem proving)。 主要推理方法有：自然演绎推理、归结演绎推理、与/或形演绎推理。 由于以经典逻辑理论为基础，这种推理只有“真”和“假”两种真值，因此是一种精确推理(确定性推理)。 6.1 归纳演绎推理 谓词演算中，利用等价式和永真蕴含式，从一些已知公式推导出新公式，新公式也被称为定理。 推导过程中使用的推理规则序列就是该定理的证明。 自动定理证明是人工智能的一个重要研究领域，不仅因为许多数学问题使用定理证明，许多非数学问题(如医疗诊断、机器人行动规划等)也可以归结为定理证明问题。 定理证明的实质是对前提P和结论Q证明P?Q的永真性。 由于谓词公式永真性证明的困难性，一般用反证法思想把“永真性”问题转化为“不可满足性”证明，即证明P∧?Q是不可满足的。 6.1 归纳演绎推理 子句 鲁宾逊归结原理 归结反演 应用归结原理求问题答案 归结策略 子句的定义 定义1：原子公式及原子公式的否定统称为文字。 定义2：任何文字的析取式称为子句。 P∨Q、?P(x, f(x), y)∨Q(y)∨R(f(x)