人工智能及其应用_第三章——推理1_学习笔记

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根据逻辑分类:
Deduction(演绎) vs Induction(归纳)
从一般情况推导出一些特定的情况,这叫演绎.
从很多特殊情况总结出一般性的规律,这叫做归纳.
演绎一般是保真的,而归纳一般是不保真的.

根据知识的准确度进行分类:
Certainty(确定) vs uncertainty(不确定)

根据原因过程的单调性进行分类:
Monotonic(单调) vs Non-monotonic(非单调)

推理的方向有三种.

  1. 从已经获得的事实来推出结论,这种叫做正向推理,forward achieve/data driven.
  2. 从目标出发去寻找未来能够解决这个目标的事实,这种叫反向推理,或者叫逆向推理.
  3. 同时从结论和事实出发,这叫双向推理.

人工智能中一些常见的推理方法:

  1. Resolution(消解)
  2. Rule Based Deduction(基于规则的演绎)
  3. Production-rule System(产生式系统)

消解原理——归结原理

  1. 这个原理最早是美国数学家鲁滨逊再1965年提出来的
  2. 基本的出发点:要证明一个命题为真都可以通过证明其否命题为假来得到.

消解只能在仅含否定和析取联接词的公式(子句)间进行.(析取 是 或者)
在消解的时候,全称量词和蕴含符号需要被消去.
解决上面问题的方法是:
1. 化为子句集
2. 进行置换与合一

Literal(文字)
Clause(子句):子句就是文字的析取形式.
Conjunctive Normal Form(CNF合取范式):在追求子句的过程中的规范,即子句之间的合取.
Clause Set(子句集):即很多个子句的集合.

必须要掌握的:
列子
在这里插入图片描述

  1. 消去蕴含符号.
    在这里插入图片描述
  2. 减少否定的下辖域范围
    在这里插入图片描述
  3. 对变量进行标准化
    对变量进行改名,以保证每个量词有其自己唯一的变量符号.
  4. 消去存在量词.
    分两种情况,
    在这里插入图片描述
  5. 化为全束形
    在这里插入图片描述
  6. 从母式化为合取范式
  7. 消去全程量词
  8. 消去连词符号
    在这里插入图片描述
  9. 更换变量名
    使一个变量名符号不能出现在一个以上的子句上.
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