人工知能 - 知識推論 - コードワールド

この章では、Discrete の内容を思い出して、最後の 2 つの最終質問を直接見ることができます↓。

1. 知識ベースのエージェント

知識ベースのエージェントの中核は知識ベース KBです。知識ベース内の一部のステートメントは、公理として導出されるのではなく、直接与えられます。ナレッジベースのエージェントは、TELL メソッドを使用して新しいステートメントをナレッジベースに追加し、ASK クエリを使用して現在知っている内容をクエリします。ASK を行うたびに、ナレッジベースの内容に従う必要があります。

知識ベースのエージェントは、論理的推論を使用して、TELL と ASK の 2 つのタスクを完了する必要があります。論理的に関連する定義をいくつか示します。

セマンティクス: 文の意味を定義する
モデル: モデルは、可能な世界を表します (例: x+y=4)。可能なモデルは、x と y のすべての可能な割り当てです。
論理的意味: a が真であるすべてのモデルで b も真である場合、a|b となります。

2. 命題論理

象徴主義人工知能は、人工知能研究における考え方の 1 つの学派です。シンボリスト人工知能は、次の前提に基づいています。論理的手法を使用して、シンボルとその関係を計算し、論理的推論を達成し、シンボルによって記述された内容が正しいかどうかを判断できます。

命題論理は、記号で表現された記述文について推論するための形式的な規則のシステムです。関連する定義は次のとおりです。

原子文: 単一の命題単語で構成され、各命題単語は真または偽の命題を表します。
どの命題も真か偽のどちらかです
命題接続詞
論理的等価性: 同じモデル内で 2 つのステートメントが真である場合、それらは論理的に等価であり、お互いを暗示します。

妥当性: ステートメントは、すべてのモデルで true の場合に有効です。
充足可能性: ステートメントが特定のモデルで真である場合、そのステートメントは充足可能であり、ステートメントがどのモデルでも真でない場合、そのステートメントは充足不可能です。

推論ルール

命題論理における主な推論ルールは次のとおりです。

推論ルールを適用する

解決アルゴリズムでは、既存の命題が推論に使用されることが多く、既存の命題に新しい仮説が追加され、特定の結果が得られるまで推論が継続されます。これは検索プロセスと同様です。既存の命題は知識ベース (KB) で正しいことがわかっているため、これらの命題は結合されて結合パラダイムを生成することがよくあります。KB の場合、新しい仮説は α です。KB が α を意味することを証明してください。証明できたら、KB に α を加えて推論 (探索) を続けます。証明は次のとおりです。

KB の結合正規形を計算し、それを £α と組み合わせて KB∧ ¤α を取得します。
KB∧ʼα を結合正規形に ʒα と α が含まれるまで解くと、この公式は常に偽であることが証明されます。

順方向連鎖アルゴリズムと逆方向連鎖アルゴリズム

前方連鎖アルゴリズム: 知識ベース内の既知の事実から開始し、含意の前提がすべて既知であれば、結論が既知の事実のセットに追加されます。
逆連鎖アルゴリズム: クエリ Q から開始して順方向に導出すると、導出ターゲットは既知であり、前提が真であると想定されます。前提が既知の事実と一致する場合、アルゴリズムは終了します。

前方連鎖はデータ主導型であり、多くの目標に依存しない導出を実行しますが、後方導出は目標主導型であり、その複雑さは通常、知識ベースの導出ルールのサイズよりも小さくなります。

3. 一階論理（述語論理）

述語論理では、命題は個、述語、数量詞に分解され、基本要素はオブジェクト、関係、関数です。

1 次ロジックでは、ステートメントが結合標準形式 (CNF) である必要があります。

一階論理の論理積パラダイム★

一階論理式を結合正規形に変換するプロセスは次のとおりです。

含意を排除する
内側に移動します
変数の標準化: 変数を同じ名前に変更します。
既存の量指定子を削除します。他の量指定子によって制限されていない場合は定数に直接置き換えます。そうでない場合は、F(x) に置き換えます。次に例を示します。
- ∃x∀yP(x, y) は存在量指定子を削除して ∀yP(C, y) にします。
- ∀y∃xP(x, y) は存在量指定子を削除し、∀yP(F(y), y) になります。本来の意味は、任意の y に対して x が存在することであると仮定します。x が定数に置き換えられると、セマンティクスはは、どの y にも存在することになります。同じ定数 c ですが、実際のセマンティクスでは、各 y は異なる x を持つことができます。たとえば、本来の意味は、誰もが動物を好きであるということです。動物の x を定数ニャーに置き換えると、セマンティクスは「誰もが猫が好きです。」になりますが、これは誤りであるため、x は f(y) に置き換える必要があります。これは、誰でも動物が好きである (この動物は特定の y に関連している) ことを意味します。
全称量指定子を削除します: 直接削除します
∧を∨に代入する