第02章-人工智能逻辑.pptVIP

主要内容 2.12 动态描述逻辑DDL 特点 描述逻辑的应用 为什么用描述逻辑？ 8.3 描述逻辑的研究进展-基础 8.3 描述逻辑的研究进展-扩展 8.3 描述逻辑的研究进展-应用 2.12 动态描述逻辑DDL 2.12 动态描述逻辑DDL 2.12 动态描述逻辑DDL 2.12 动态描述逻辑DDL 2.12 动态描述逻辑DDL 2.12 动态描述逻辑DDL 2.12 动态描述逻辑DDL-DL中的构造算子 2.12 动态描述逻辑DDL 2.12 动态描述逻辑DDL-DL中的其它算子 2.12 动态描述逻辑DDL 1) 概念可满足性(Satisfiablity) 2) 概念包含(Subsumption) 包含与可满足性的关系 3)实例检测(Instance checking) 4)一致性检测(Consistency) 5）可满足性检测算法——Tableaux算法 6）可判定性 我们的工作 ◆面向主体的动态描述逻辑 思 考 描述逻辑与语义Web有何区别与联系？ 描述逻辑与Prolog有何区别与联系？ 描述逻辑可以在哪些方面进行扩展与完善？ * 史忠植 逻辑基础 * 参考文献 史忠植，高级人工智能，科学出版社，2006 陆钟万，面向计算机科学的数理逻辑，科学出版社，2000 王元元，计算机科学中的逻辑学，科学出版社，1989 史忠植，董明楷，蒋运承，张海俊 语义Web 的逻辑基础，中国科学 E 辑 信息科学 2004, 34(10): 1123-1138 / http://www.cs.man.ac.uk/~horrocks/Slides/index.html http://www.cs.man.ac.uk/~franconi/dl/course/ * 史忠植 逻辑基础 * 2.10 情景演算 4 两个动作的不确定选择 Do((δ1 | δ2), s, s?) (?s* ). Do(δ1, s, s?) ∨ Do(δ2, s, s?) def ＝ 5 动作参数的不确定选择 Do((πx) δ(x), s, s?) (?x). Do(δ(x), s, s?) def ＝ 6 不确定反复 Do(δ*, s, s?) (?P). {(?s1)P(s1, s1) ∧(?s1, s2, s3) [P(s1, s2) ∧Do(δ, s2, s3) ? P(s1, s3)]} ? P(s, s?) def ＝ * 史忠植 逻辑基础 * 2.10 情景演算-动作理论与情景演算的研究 MaCarthy针对动态领域中的问题求解和逻辑程序设计提出了情景演算。 Reiter， Fangzhen Lin，Pirria，Lifschitz等人主要将情景演算进行了一些扩充，对状态约束、动作理论、动态关系等方面进行了深入的研究，并以数据库、机器人等动态领域为背景，做了一些逻辑程序设计以及应用等研究。 Levesque和Reiter提出了一种新的动态逻辑设计语言 Golog / ConGolog Baral等人重点对状态的描述、动作的表示与推理以及动态领域中的知识表示等方面做了一些工作，提出了一种逻辑程序设计语言 A-Prolog， 1 描述逻辑 描述逻辑(Describe Logic) 是一种基于对象的知识表示的形式化，也叫概念表示语言或术语逻辑。 建立在概念和关系(Role)之上 －概念解释为对象的集合 －关系解释为对象之间的二元关系 源于语义网络和KL-ONE 是一阶逻辑FOL(First-Order Logic)的一个可判定的子集 具有合适定义的语义(基于逻辑) ◆是以往表示工具的逻辑重构和统一形式化 － 框架系统 (Frame-based systems) － 语义网络 (Semantic Networks) － 面向对象表示 (OO representation) － 语义数据模型 (Semantic data models) － 类型系统 (Type systems) － 特征逻辑 (Feature Logics) ◆ 具有很强的表达能力 ◆ 是可判定的，总能保证推理算法终止 ◆ 概念建模 ◆ 查询优化和视图维护 ◆ 自然语言语义 ◆ 智能信息集成 ◆ 信息存取和智能接口 ◆ 工程的形式化规范 ◆ 术语学和本体论 ◆ 规划 ◆ … 若直接使用一阶逻辑，而不附加任何约束，则： ◆ 知识的结构将被破坏，这样就不能用来驱动推理 ◆ 对获得可判定性和有效的推理问题来说，其表达 能力太高，（也许是太抽象了） ◆ 对兴趣表达，但仍然可判定的理论，其推理能力太低。 DL的重要特征是： ◆ 很强的表达能