摘要
本文旨在讲清楚：
1）KBA（knowledge based agent）与逻辑
2）模型，有效性，可满足性，蕴含，推理过程
3）如何证明KB蕴含a（模型检验，逻辑等价，推理规则）
前言
基于知识的Agent。第3,4章中的问题求解Agent有局限性，而且法法灵活性。
第6章介绍了用变量赋值表示状态的思想，这是朝向正确方向的一步，使得Agent的部分工作可以独立于领域，并允许更有效的算法。
本章及接下来几张，我们从这一步出发得出它的逻辑结论（即，引入逻辑作为支持基于知识的Agent的一类通用表示）
一、KBA，逻辑
1.1 KBA
基于知识的Agent的核心部件是其知识库，或称KB。
知识库：是一个语句（用知识表示语言表达，表示了关于世界的某些断言）集合。有时，当某语句是直接给定而不是推导得到的时候，我们将其尊称为公理。
Ask：查询目前所知内容
Tell：将新语句添加到知识库
二者都涉及推理，即从原有语句中推导出新语句。
推理必须遵循基本要求。
KBA（Knowledge based agent），即基于知识的Agent，通过感知器，把感知信息加入知识库，向知识库询问最好改采取哪个行动，并告诉知识库它会实施该行动。
1.2 Wumpus世界（一个环境实例来理解KBS）
PEAS描述：
1）性能度量：带着金子爬出洞口+1000，掉入洞or被Wumpus吃-1000，采用一个行动-1，用掉箭-10。Agen死亡or出洞，则游戏结束。
2）环境：[1,1]始发为止，Wumpus，无底洞均匀分布
3）执行器：Agent移动，射箭。
4）传感器：5个
1.3 逻辑
在标准逻辑中，每个语句在每个可能世界中非真即假——不存在“中间状态”。
模型：对变量x，y的所有可能赋值，每个这样的赋值决定了任何含x，y的算术语句的真值。如果语句α（如x+y=4）在模型m中为真，则称m满足阿尔法，也称m是阿尔法的一个模型。
逻辑推理：用蕴含推导出结论
模型检验：通过枚举所有可能的模型来检验KB为真的情况下α都为真，即M(KB)含于M（α）
可靠的：只导出蕴含句的推理算法被称为可靠的
完备性：如果推理算法可以生成任一蕴含句，则完备。（在有限的情况下确实完备咯，但是常常不完备）
二、命题逻辑：一种简单逻辑
2.1 语法
语法定义合法语句。
原子语句：单个命题词组成
复合句：简单语句和逻辑连接词构造而成
5中常用逻辑连接词：
1）非，否定式
2）与，合取式
3）或，析取式
4）蕴含，蕴含式
5）当且仅当，双向蕴含式
2.2 语义
语义：定义了用于判定特定模型中的语句真值的规则。
在命题逻辑里面，命题词的真值只有两个——true或false
三、命题逻辑定理证明
前面小节：模型检验来判断蕴含
本节：定理证明来判断蕴含——在知识库语句上直接应用推理规则以构建目标语句的证明，而无须关注模型（适用于模型数目庞大而证明很短）。
概念1：逻辑等价：如果两个语句在同样的模型集合中为真，则二者逻辑等价。
概念2：有效性：一个语句是有效的，如果在所有的模型中它都为真。（也叫重言式——必定为真）
概念3：可满足性：如果一个语句在某些模型中为真，则可满足。
SAT问题：命题逻辑语句的可满足性判定。是第一个被证明为NP完全的问题。（如CSP，就是询问在某个赋值下约束是否满足的）
3.2 推导和证明
推导规则：
1）假言推理规则（Modus Ponens，拉丁文）
2）消去合取词
任意搜索算法来找出证明序列，只需定义如下证明问题：
1）初始状态：初始KB
2）行动：行动集合由应用于语句的所有推理规则组成
3）结果：将推理规则下半部分的语句实例加入KB
4）目标：要证明的语句状态
（这叫搜索证明，是模型枚举的一个替代方法）
3.3 归结证明
本节介绍一个推理规则：归结。
归结：当它和任何一个完备的搜索算法相结合时，可以得到完备的推理算法。
四、文末诗词
好风凭借力，送我上青云。
——曹雪芹《临江仙·柳絮》