第四章 推理技术
人工智能第4章(推理技术)
=(x) (y)( ~(($z)(A(x,z)∧A(y,z)))∨($u)B(x,y,u))
=(x) (y)( (z)(~A(x,z)∨~A(y,z) )∨($u)B(x,y,u)) =(x) (y)( (z)(~A(x,z)∨~A(y,z) )∨B(x,y,f(x,y))
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 将多样的推理规则简化为一个— 消解
鲁滨逊
什么叫消解
析取联接词,类似“或”
PQ
﹁P R 亲本子句
QR
消解式
消解式是亲本子 句的逻辑结论
消解只能在仅含否定和析取联接词的公式(子句) 间进行 必须先把公式化成规范的形式(范式,子句集)
( $ x)Q(x) ( $ y)Q(y) Skolemnizing),两种情况:
存在量词不在全称量词的辖域内 —— 用新的个 体常量替换受存在量词约束的变元 存在量词在全称量词的辖域内 Skolem函数,即具体化函数
( x ) P ( x ) ( $ y ) Q ( y ) ( x ) P( x ) Q ( a ) ( x 1 )( x 2 )...( x n )( $ y ) P ( x 1, x 2 ,..., x n , y ) ( x 1)( x 2 )...( x n ) P ( x 1, x 2 ,..., x n , f ( x 1, x 2 ,..., x n ))
什么叫消解
例 1:
小王说他下午或者去图书馆或者在家休息 小王没去图书馆 R—小王下午去图书馆 S—小王下午在家休息
RS 例 2: ﹁R
人工智能课件第四章 确定性推理(修改)
3. 谓词公式的等价性和永真蕴含性
谓词公式的等价性和永真蕴含性可分别用相应的等价 式和永真蕴含式来表示,这些等价式和永真蕴含式都是演 绎推理的主要依据,因此也称它们为推理规则。
谓词公式的等价式可定义如下: 定义4.5 设P与Q是D上的两个谓词公式,若对D上的 任意解释,P与Q都有相同的真值,则称P与Q在D 上是等 价的。如果D是任意非空个体域,则称P与Q是等价的,记 作P⇔Q。
6
3. 推理的控制策略及其分类
• 推理的控制策略 推理过程不仅依赖于所用的推方法,同时也依赖于
推理的控制策略。推理的控制策略是指如何使用领域 知识使推理过程尽快达到目标的策略。 • 推理控制策略的分类
由于智能系统的推理过程一般表现为一种搜索过程, 因此,推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略。 其中,推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题, 如推理方向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消 解策略等;搜索策略主要解决推理线路、推理效果、 推理效率等问题。本章主要讨论推理策略,至于搜索 策略将放到第5章单独讨论。
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2. 推理方法及分类
推理的方法主要解决前提和结论的逻辑关系以及在不 确定推理中不确定性的传递问题。推理有很多不同的分 类方法,例如,可以按照推理的逻辑基础、所用知识的 确定性、推理过程的单调性以及是否使用启发性信息等 角度划分。
1) 按推理的逻辑基础分类 常用的推理方法可分为演绎推理、归纳推理。 ① 演绎推理是从已知的一般性知识出发,去推出蕴含
将该知识前提中的每个子条 件作为新的假设加入假设集
失败退出
成功退出
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• 逆向推理的主要优点 不必寻找和使用那些与假设目标无关的信息和知识
推理过程的目标明确,也有利于向用户提供解释,在 诊断性专家系统中较为有效。 • 逆向推理的主要缺点
第4章 基本的推理技术
在谓词演算中,利用前面列出的等价式和永真蕴含式可
以从已知的一些公式推导出新的公式,这个导出的公 式叫做定理。
在推导过程中使用的推理规则序列就成了该定理的一个
证明。 下面将要介绍的归结原理是定理证明的基础,它应用于 称为子句的一种公式类。
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第4章 基本的推理技术
4.2.1 子句集 定义1 原子谓词公式及其否定称为文字,若干个 文字的一个析取式称为一个子句,由r个文字组成的子 句叫r—文字子句,1—文字子句叫单元子句,不含任何 文字的子句称为空子句,记为或NIL。
第4章 基本的推理技术
第4章 基本的推理技术
4.1 推理技术概述 4.2 归结反演系统 4.3 基于规则的演绎推理
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第4章 基本的推理技术
4.1 推理技术概述
概念: 推理是人们求解问题的主要的思维方法。所谓推理就是 按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。推
理由程序实现,称为推理机。
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第4章 基本的推理技术
开始 将初始事实加入数据库DB中
是 DB中是否 包含问题的解? 否 否 成功,退出
将用户提供的新事实加入DB中
KB中是否有可适用的知识 ? 是 把KB中所有适用的规则加入到RS中 是 RS为空?空? 否 按一定的冲突解决策略从RS中 选择一条规则进行推理
用户可是否补充新 事实? 否 失败,退出
图4.2
反向推理过程
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第4章 基本的推理技术
开始
进行正向推理
否 需要反向推理? 输出结果
是
以正向推理所得结果作为假设进行反向 推理
退出
第四章计算智能(2)-模糊推理1
经典二值(布尔)逻辑
在经典二值(布尔)逻辑体系中,所有的分类 都被假定为有明确的边界;(突变) 任一被讨论的对象,要么属于这一类,要么不 属于这一类; 一个命题不是真即是假,不存在亦真亦假或非 真非伪的情况。(确定)
1
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄大小
个子高低
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模糊数学
•模糊概念 模糊概念:从属于该概念到不属于该概念之间 无明显分界线 年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、 高、低、长、短、贵、贱、强、弱、软、硬、 阴天、多云、暴雨、清晨。 模糊数学就是用数学方法研究模糊现象。
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模糊数学的产生与基本思想
•产生 1965年,L.A. Zadeh(扎德) 发表了文章《模糊集 》
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IEEE 系列杂志 主要杂志25种,涉及模糊内容20,000余种 • 国际会议 IFSA (Int. Fuzzy Systems Association) EUFIT、NAFIP、Fuzzy-IEEE、IPMU • 涉及学科 模糊代数,模糊拓扑,模糊逻辑,模糊分析, 模糊概率,模糊图论,模糊优化等模糊数学分支 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择;
并以此数作为 R1°R2 第i行第j列的元素。
R2=
0.2 0.4 0.6
0.8 0.6 0.4
求 R1°R2
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模糊推理
模糊命题 模糊概念 1 张三是一个年轻人。 2 李四的身高为1.75m左右。模糊数据 3 他考上大学的可能性在60%左右。 对相应事件发生 的可能性或确信 4 明天八成是个好天气。 程度作出判断。 5 今年冬天不会太冷的可能性很大。
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模糊二元关 系R是以 U×V为论域 的一个模糊 子集,序偶 (u,v)的隶属 度为uR(u,v)
第四章 推理技术
合一
合一可以简单地理解为“寻找相对变量的置换, 使两个谓词公式一致”。
定义:设有公式集F={F1,F2,…,Fn},若 存在一个置换,可使F1=F2=…= Fn,则 称是F的一个合一。同时称F1,F2,... ,Fn 是可合一的。
例:设有公式集F={P(x, y, f(y)), P(a,g(x),z)}, 则={a/x, g(a)/y, f(g(a))/z}是它的一个合一。 注意:一般说来,一个公式集的合一不是唯一 的。
设σ是公式集 F的一个合一, 如果对F的任 一个合一都存在一个置换λ,可使θ= σ·λ, 则称 σ是一个最一般合一(Most General Unifier.简 记MGU)。
一个公式集的最一般合一是唯一的。如果
用最一般合一去置换可合一的谓词公式,可使它 们变成完全一致的谓词公式。
4.1.2 消解推理技术
例如 {a/x,c/y,f(b)/z}是一个置换。 {g(y)/x,f(x)/y}不是一个置换,
置换的合成
设={t1/x1, t2/x2, …, tn/xn},={u1/y1, u2/y2, …, un/yn},是两个置换。则与的合成也是一个置 换,记作·。它是从集合{t1·/x1, t2·/x2, …, tn·/xn, u1/y1, u2/y2, …, un/yn } 中删去以下两种元素:
第四章 推理技术
本章讨论
消解原理 规则演绎系统 产生式系统 不确定性推理 非单调推理
逻辑
经典逻辑
命题逻辑 谓词逻辑:知识表示和机器推理的基本方法之一
非经典逻辑
归结原理
也叫消解原理 一种主要基于谓词逻辑的知识表示方法
命题例
命题:能判断真假(不是既真又假)的陈述句。
基于分布式计算的人工智能训练和推理技术
基于分布式计算的人工智能训练和推理技术第一章:引言人工智能技术已经成为当前信息时代的重要领域之一。
在中央处理器架构处理器的时代,我们使用的算法无法满足巨大的数据处理需求。
因此,我们需要一种新的计算方式——分布式计算。
分布式计算可以通过将计算任务分配到多个处理器上,从而加速计算速度。
本文将探讨基于分布式计算的人工智能训练和推理技术。
第二章:分布式计算基础分布式计算是指将计算任务分解并分配到多个计算节点上,在这些节点上并行计算,最后将结果汇总,以提高计算效率。
主要包括数据并行和任务并行两种计算模式。
数据并行指将数据集分成多个部分,每个部分在不同的节点上并行计算,并将结果进行聚合。
这种计算方式通常用于对大数据集进行处理。
任务并行指将计算任务分解成多个部分,每个部分在不同节点上并行执行,最后将各部分结果汇总。
这种方式在计算密集型场合有很好的效果。
第三章:人工智能训练人工智能训练是AI的重要组成部分,它需要大量的计算资源和算法支持。
训练过程需要通过大量的数据来提取特征,然后通过特定算法来训练模型。
如果数据量大或者模型复杂,则计算时间会非常长。
为了缩短训练时间,我们可以使用分布式计算技术对训练过程进行加速。
在基于分布式计算的训练过程中,我们通常采用数据并行的方式。
将训练数据划分成多个部分,分配到不同的计算节点上,在这些节点上并行地计算。
每个节点将计算结果传回到控制节点,以便进行模型参数的更新。
第四章:人工智能推理人工智能推理是指通过已学习到的知识和模型来预测未知或新数据的处理过程。
由于推理过程通常需要较高的计算能力和内存容量,因此也需要使用分布式计算来提高效率。
在基于分布式计算的推理过程中,我们采用任务并行的方式。
将推理任务分解成多个部分,并分配给不同的计算节点进行处理。
每个节点计算出的结果将被传回到控制节点进行聚合,并最终得出最终的推理结果。
第五章:分布式计算在人工智能中的具体应用基于分布式计算的人工智能技术已经广泛应用于不同领域,如图像处理、自然语言处理、语音识别和机器人操作等。
逻辑学第三版答案第四章 简单命题及其推理
第四章简单命题及其推理一、下列命题是哪种直言命题?请指出命题的主项、谓项、联项、量项及主谓项的周延情况。
1.共产党员是无产阶级先进分子。
答:这是个全称肯定命题(A),全称肯定量项省略;“共产党员”是主项;“是”为联项;“无产阶级先进分子”是谓项。
主项周延,谓项不周延。
2.任何困难都不是不可克服的。
答:这是个全称否定命题(E)。
全称量项“任何”;主项“困难”;联项“不是”;谓项为负概念“不可克服的”。
其主项、谓项都周延。
3.有些图书是线装书。
答:这是特称肯定命题(I)。
量项“有些”;主项“图书”;联项“是”;谓项“线装书”。
其主项、谓项均不周延。
4.《女神》是郭沫若的诗集。
答:这是个单称肯定命题。
《女神》是主项;“是”是联项;“郭沫若的诗集”是谓项。
其主项周延,谓项不周延。
5.有些学生不刻苦。
答:这个命题一般理解为O 命题:有些学生不是刻苦的。
“学生”是主项;“刻苦的”是谓项;“不是”是联项;“有些”是量项。
其主项不周延,谓项周延。
二、下列对当关系推理是否有效?为什么?1.由“有的植物不开花”真,推知“所有植物都开花”假。
答:正确。
因为O 与A 是矛盾关系,由O 真可推知A 假。
2.由“凡环境污染都对人身体有害”真,推知“有的环境污染不对人身体有害”假。
答:正确。
因为A 与O 是矛盾关系,由A 真可推知O 假。
3.由“有人生而知之”假,推知“有人不是生而知之”真。
答:正确。
I 与O 是下反对关系,由I 假可推知O 真。
4.由“有的大学生是有理想的”真,推知“所有大学生都是有理想的”假。
答:不正确。
I 与A 是从属(差等)关系,由I 真推不出A 假。
5.由“所有的古代散文都不押韵”假,推知“有的古代散文押韵”真。
答:正确。
E 与I 是矛盾关系,由E 假可推知I 真。
6.由“所有的新诗都不押韵”假,推知“所有新诗都押韵”真。
答:不正确。
E 与A 是反对关系,由E 假推不出A 真。
三、根据命题的对当关系,由已知下列命题的真假,断定同素材的其它三种命题的真假。
第四章类比推理
第四章类比推理第四章类比推理同步强化训练1. 镜子∶万花筒()A. 放大镜∶显微镜B. 哈哈镜∶平面镜C. 凸透镜∶望远镜D. 发射镜∶后视镜2. 窑∶陶瓷()A. 唯物主义∶唯心主义B. 整数∶负整数C. 青年∶少年D. 烤箱∶面包3. 税收∶调节∶差距()A. 政府∶宏观∶管理B. 企业∶利润∶工资C. 市场∶计划∶资源D. 篝火∶驱逐∶寒冷4. 校对∶印刷∶出版()A. 谈判∶签署∶废除B. 抢劫∶入狱∶判刑C. 选举∶组阁∶执政D. 研发∶转让∶投入5. 声母∶韵母()A. 元音∶辅音B. 平假名∶片假名C. 偏旁∶部首D. 语素∶音节6. 食物中毒∶蘑菇()A. 矿难∶煤炭B. 高血压∶血压计C. 球场骚乱∶警察D. 海啸∶地震7. 阅读∶技能()A. 种瓜∶技巧B. 焊接∶技术C. 浏览∶才华D. 作诗∶天赋8. 灯光∶黑暗()A. 财富∶贫困B. 墨镜∶光明C. 笤帚∶卫生D. 小草∶绿化9. 费解∶理解()A. 难看∶漂亮B. 组合∶合并C. 坚固∶塌陷D. 疏忽∶忽略10. 海∶水()A. 写作∶小说B. 太阳∶光C. 画家∶图画D. 旋律∶音符11. 温度计∶摄氏度()A. 体积∶立方米B. 秒表∶秒C. 考试∶成绩D. 天平∶重量12. 水坝∶水泥()B. 盆子∶塑料C. 羊肉∶羊皮D. 鹿茸∶鹿肉13. 犯罪∶坐牢()A. 开花∶结果B. 花坛∶鲜花C. 阴天∶下雨D. 晴天∶彩虹14. 曹雪芹∶《红楼梦》()A. 李逵∶《水浒传》B. 茅盾∶《骆驼祥子》C. 郭靖∶《射雕英雄传》D. 罗贯中∶《三国演义》15. 手枪∶武器()A. 食品∶饼干B. 书∶书架C. 手∶脚D. 鸡∶家禽16. 计算机∶键盘()A. 鞋∶袜子B. 春天∶季节C. 汽车∶轮胎D. 乔木∶植物17. 磨石∶大米()A. 木槌∶编钟B. 钉子∶锤子C. 马车∶马路D. 石油∶轮船18. 台灯∶照明()B. 走路∶拐杖C. 食品∶馒头D. 写字∶钢笔19. 氏族∶部落()A. 氯化氢∶盐酸B. 短篇小说∶小说C. 市场经济∶商品经济D. 导弹∶直升机20. 时间∶小时()A. 重力∶速度B. 质量∶千克C. 狗熊∶动物D. 大树∶树枝21. 钢笔∶写字()A. 练字∶毛笔B. 花盆∶花卉C. 观赏∶花朵D. 键盘∶打字22. 蜻蜓∶天空()A. 石头∶地基B. 房子∶瓦片C. 航天飞机∶太空D. 神舟五号∶杨利伟23. 轮船∶运输()A. 客车∶载客B. 打麦子∶扬场机C. 起重机∶杠杆D. 滑轮∶起重机24. 航空母舰∶海洋()A. 汽车∶沙滩B. 湖泊∶帆船C. 花生∶黄土地D. 小鸟∶天空25. 劳动∶报酬()A. 耕耘∶收获B. 城市∶乡村C. 海滨∶沙滩D. 原告∶被告26. 海藻∶螺旋藻()A. 鱼∶鲸鱼B. 梦∶思想C. 酒∶威士忌D. 爱∶喜欢27. 蜡烛∶蜡()A. 画册∶铜版纸B. 小树∶森林C. 木材∶家具D. 蓝天∶大气28. 红高粱∶高粱酒()A. 河流∶雨水B. 海水∶海盐C. 压路机∶公路D. 珠峰∶海洋29. 河北∶河南()A. 新疆∶西藏B. 天津∶上海C. 湖南∶吉林D. 武汉∶广州30. 马克思∶《政治经济学批判》()A. 亚当·斯密∶《国富论》B. 恩格斯∶《国富论》C. 凯恩斯∶《国富论》D. 马克思∶《国富论》31. 风筝∶线()A. 锁∶钥匙B. 枪∶子弹C. 汽车∶方向盘D. 电脑∶键盘32. 城堡∶骑士()A. 医院∶护士B. 舞会∶女士C. 学校∶博士D. 边防∶战士33. 盐∶咸()A. 花∶香B. 丝∶棉C. 光∶亮D. 墨∶臭34. 金刚石∶石墨()A. 氧气∶氮气B. 生石灰∶熟石灰C. 红磷∶白磷D. 二氧化碳∶干冰35. 南京∶金陵()A. 昆明∶春城B. 广州∶穗C. 太原∶晋D. 北京∶蓟36. 氟利昂∶臭氧层空洞()A. 梅花∶梅雨季节B. 雷暴∶海啸C. 二氧化碳∶温室效应D. 固体废物∶厄尔尼诺37. 价值∶使用价值()A. 价格∶价值规律B. 抽象劳动∶具体劳动C. 货币∶一般等价物D. 自然经济∶商品经济38. 咖啡∶咖啡因()A. 泥∶沙B. 灰∶尘土C. 茶∶茶多酚D. 牛奶∶奶酪39. 生气∶愤怒()A. 幽静∶寂静B. 沉默∶默默C. 黑暗∶漆黑D. 难过∶悲痛40. 遐想∶幻想()A. 孤独∶寂寞B. 失落∶丢失C. 期望∶乞讨D. 明天∶梦想41. 三维∶动画()A. 纳米∶药B. 火∶火药C. 米∶面粉D. 油∶蔬菜42. 飞机∶天空()A. 火车∶铁轨B. 行星∶太空C. 马∶马路D. 月亮∶夜晚43. 导游∶旅游()A. 蛋糕∶面包师B. 骑手∶赛马C. 警察∶问路D. 辩护律师∶诉讼44. 农村∶城市()A. 博士∶文盲B. 工业∶农业C. 未成年人∶成年人D. 死人∶活人45. 学校∶同学()A. 兴趣∶同志B. 单位∶同事C. 房间∶同窗D. 仁爱∶同仁46. 人∶理想()A. 爱∶条件B. 政治∶理论C. 友谊∶余钱D. 逻辑∶思维47. 烦躁∶衰老()A. 愤怒∶忧伤B. 流泪∶怀念C. 焦虑∶失眠D. 紧张∶成功48. 笔∶写字()A. 水∶沸腾B. 椅子∶人类C. 牙刷∶刷牙D. 木头∶梳子49.《伪君子》∶《威尼斯商人》()A.《人间喜剧》∶《最后一课》B.《德国,一个冬天的童话》∶《青铜骑士》C.《牡丹亭》∶《玩偶之家》D.《神曲》∶《老人与海》50. 李自成∶朱元璋()A. 陈胜∶刘邦B. 王小波∶赵匡胤C. 洪秀全∶康熙D. 张角∶刘秀第四章同步强化训练参考答案及解析1. C【解析】万花筒是由镜子组成的,望远镜是由凸透镜组成的,所以本题选C项。
第4章 推理技术【人工智能 精品讲义】
Q(w,A)
[~R(v)∧~P(v)]∨~S(A,v)
~R(v)∧~P(v)
~S(A,v)
~R(v)
~P(v)
图4.5 一个事实表达式的与或树表示 18
4.2.1 正向规则演绎系统
• 与或图的F规则变换
这些规则是建立在某个问题辖域中普通陈述性知 识的蕴涵公式基础上的。我们把允许用作规则的 公式类型限制为下列形式:
(3) 化为子句形
13
(4) 消解反演求NIL
子句(6)
子句(1) 子句(3) f (x)/z
~S(x,y)∨~M(y)
子句(7)
子句(4) {a/x,b/y}
~M(b)
子句(5)
NIL
图4.2 储蓄问题反演树
14
4.1.4 消解反演求解过程
• 反演求解过程
• 从反演树求取答案步骤
• 把由目标公式的否定产生的每个子句添加到目标公式否定之否定的子句中去。 • 按照反演树,执行和以前相同的消解,直至在根部得到某个子句止。 • 用根部的子句作为一个回答语句。
(4) 消去存在量词 以Skolem函数代替存在量词内的约束变量, 然后消去存在量词
(5) 化为前束形
把所有全称量词移到公式的左边,并使每个量词的 辖域包括这个量词后面公式的整个部分。
前束形= {前缀}
{母式}
全称量词串 无量词公式
(5) (x)(y){~P(x)∨{[~P(y)∨P(f(x,y))]∧[Q(x,g(x))∧~ P(g(x))]}}
P[x,f(y)]∨Q(x)∨R[f(a),y]
~P[f (f(a)),z]∨R(z,w)
第4章-知识推理技术
成功
扩展n, 把n的后继节点 m放入OPEN表的末端
扩展n, 把n的后继节点 m放入OPEN表的前面
二、深度优先搜索方法
3.示例
重排九宫问题(也叫八数码难题)
(同广度优先搜索)
2
1 7
8
3 4
6
5
初始状态 1 8 7 6 2 3 4 5
目标状态
2 8 3 1 4 7 6 5
2 8 3 2 8 1 6 1 6 3 7 5 4 7 5 4 8 2 1 6 3 7 5 4 2 8 2 6 8 1 6 3 1 3 7 5 4 7 5 4 2 6 8 2 6 8 2 6 8 1 5 3 1 3 1 3 7 5 4 7 5 4 7 4
三、通用的图搜索过程
开 始 排序可以是任意的即 对那些未曾在G中出现过 盲目的,也可以用各 的M成员设置一个通向n 种启发思想或其它准 的指针。对已经出现过的 若OPEN表是空表, 则为依据。 M成员,确定是否需要更 则失败退出。 改通到n的指针方向。对 已在CLOSED表上的每个 重排OPEN表 M成员,确定是否需要更 改图G中通向它的每个后 若n为一目标节点,则有解 裔节点的指针方向。 并成功退出,此解是追踪 图G中沿着指针从n到S这 条路径而得到的。 设置/修改指针方向 把S放入OPEN表 OPEN=[ ]?
精确推理
当领域知识能用必然的因果关系表示,则推理得出 的结论要么是肯定的,要么是否定的。
领域知识或用户给出的原始证据是不确定性的,推 理的结论也只能用一种不确定性来度量。
不精确推理
§4.2 图搜索的基本概念
引言
在智能过程中,搜索是不可避免的。搜索之所 以重要,是因为人工智能的研究对象主要是那 些没有成熟方法可依的问题领域。 图搜索是一种在图中寻找路径的方法。这里的 图就是状态图,图中每一个节点对应于一个状 态,每条连线对应于一个操作符。从图中的初 4
第四章基本地推理技术习的题目解答
第四章基本的推理技术4.1答:(1)推理:按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。
(2)正向推理正向推理(事实驱动推理)是由已知事实出发向结论方向的推理。
基本思想是:系统根据用户提供的初始事实,在知识库中搜索能与之匹配的规则即当前可用的规则,构成可适用的规则集RS,然后按某种冲突解决策略从RS中选择一条知识进行推理,并将推出的结论作为中间结果加入到数据库DB中作为下一步推理的事实,在此之后,再在知识库中选择可适用的知识进行推理,如此重复进行这一过程,直到得出最终结论或者知识库中没有可适用的知识为止。
正向推理简单、易实现,但目的性不强,效率低。
需要用启发性知识解除冲突并控制中间结果的选取,其中包括必要的回溯。
由于不能反推,系统的解释功能受到影响。
(3)反向推理反向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理,又称为目标驱动推理或逆向推理。
反向推理的基本思想是:首先提出一个假设目标,然后由此出发,进一步寻找支持该假设的证据,若所需的证据都能找到,则该假设成立,推理成功;若无法找到支持该假设的所有证据,则说明此假设不成立,需要另作新的假设。
与正向推理相比,反向推理的主要优点是不必使用与目标无关的知识,目的性强,同时它还有利于向用户提供解释。
反向推理的缺点是在选择初始目标时具有很大的盲目性,若假设不正确,就有可能要多次提出假设,影响了系统的效率。
反向推理比较适合结论单一或直接提出结论要求证实的系统。
(4)推理方式分类⏹演绎推理、归纳推理、默认推理⏹确定性推理、不精确推理⏹单调推理、非单调推理⏹启发式推理、非启发式推理4.2答:(1) 在推理过程中,系统要不断地用数据库中的事实与知识库中的规则进行匹配,当有一个以上规则的条件部分和当前数据库相匹配时,就需要有一种策略来决定首先使用哪一条规则,这就是冲突解决策略。
冲突解决策略实际上就是确定规则的启用顺序。
(2) 冲突解决策略:专一性排序、规则排序、数据排序、就近排序、上下文限制、按匹配度排序、按条件个数排序4.3答:归结反演就是利用归结和反演实现定理的证明。
推理技术-产生式系统
产生式系统概述 产生式系统工作原理 产生式系统控制策略 产生式系统与图搜索 产生式系统评价
பைடு நூலகம்
4.1 产生式系统概述
产生式系统(Production System): 美国 数学家Post 1943年提出. 产生式(Production): 前件-->后件 产生式 产生式系统的组成:
3.IF 衣服是脏的
AND 有15件以上的脏衣服 THEN 洗衣服
4.IF 洗衣服
THEN 衣服是湿的
规则库
1.IF 衣服是湿的
AND 天气晴朗 THEN 在户外晾晒衣服
步骤2:和规则4进行匹配
2.IF 衣服是湿的
AND 外面在下雨 THEN 用干衣机烘干衣服
动态数据库
衣服是脏的 有20件脏衣服
3.IF 衣服是脏的
反向推理
规则的一般形式: P1 --> P2 ; P3
P2 -->
反向推理 : 反向使用规则的推理过程.
从目标状态(目标条件)到初始状态(初始事实/数 据)的与或图解搜索过程. 又称目标驱动, 自顶向 下,后向, 反向连推理.
反向推理算法 : 无信息, 启发式 反向推理举例 : 动物分类
产生式系统优点
模块性: 产生式规则是规则库中最基本的知识单元, 各规则之间只能通过综合数据库发生联系,不能相互 调用,增加了规则的模块性,有利于对知识的增加、 删除和修改。 有效性: 产生式表示法既可以表示确定性知识,又可 以表示不确定性知识,既有利于表示启发性知识,又 有利于表示过程性知识。 自然性: 产生式表示法用“If…then…”的形式表示知 识,这种表示形式与人类的判断性知识基本一致,直 观、自然,便于推理。 模拟性: 人们在研究人工智能问题时,发现产生式系统 可以较好模拟人类推理的思维过程。
4-推理技术
人工智能原理
反演求解的举例
前提:每个储蓄钱的人都获得利息。 结论:如果没有利息,那么就没有人去储蓄钱。 证明:令 S(x,y) 表示"x储蓄y‖ M(x) 表示"x是钱" I(x) 表示"x是利息― E(x,y) 表示"x获得y― 于是上述命题写成下列形式:
前提: 结论:
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~P[ z, f(A)]∨~Q(z) 取 {li}={Q(y)},{mi}={~Q(z)} {li}和{~mi}的并集 { Q(y), Q(z) } 存在一个最一般的合 一者σ={y/z}; 得到消解式: { {Li}-{li} }σ∪{ {Mi}-{mi} }σ P[x,f(A)]∨P[x,f(y)]∨~P[y,f(A)] 进一步消解得消解式为: P[y,f(y)] 可见这两个子句消解一共可得4个不同的消解式,其中3个 是消解P得到的,而另一个是由消解Q得到的。
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人工智能原理
例1
例2
例3
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人工智能原理
消解推理的某些常用规则
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人工智能原理
4 消解反演求解过程
基本思想
把要解决的问题作为一个要证明的命题 目标公式被否定并化成子句形 添加到命题公式集中 把消解反演系统应用于联合集
推导出一个空子句(NIL),产生一个矛盾
说明目标公式的否定式不成立,即目标公式成立 定理得证,问题得到解决
SKOLEM标准形:只有 , , 谓词(原子),前有“非” 符号()的谓词(负原子),以及看不见的全称量词 ( )组成的合适公式称为“与或句”——SKOLEM标 准形。
任何合适公式都可化成与或句的形式 步骤:
第一步:化成前束范式,即所有量词都在合适公式的最前面,每个 量词的辖域(适用范围)都是整个公式。 将合适公式化成等值的合取范式。 第二步:消去存在量词,只剩下全称量词。
人工智能 第四章 推理技术
4、最一般合一子mgu 、最一般合一子
mgu(most general unifier) 一个对集合{ 一个对集合{E1,…,En}的合一子γ是最一般合一 , 的合一子γ 如果对E的每个合一子θ 都存在一个置换λ 子, 如果对E的每个合一子θ, 都存在一个置换λ, 使得θ γ°λ. 使得θ=γ°λ. 例子:E={P(x,y), 例子:E={P(x,y), P(x,f(b))} θ1={a/x, f(b)/y},θ2={b/x, f(b)/y} f(b)/y}, γ={f(b)/y} {a/x}, θ1= γ ° {a/x},θ2= γ ° {b/x} 问题:是否任何公式集都有mgu mgu?? 问题:是否任何公式集都有mgu??
不确定性推理是建立在非经典逻辑上的一种推理是对不确定性知识的运用与处理是从不确定性的初始证据出发通过运用不确定性的知识最终推出具有一定程度的不确定性但却合理或者近乎合理的结论的思维过程四专家系统中的两类不确定性在处理不确定知识目前有很多方法常用的有
第四章 推理技术
本章介绍另外一种问题的求解方法— 本章介绍另外一种问题的求解方法— 推理。 —推理。 第一节 推理技术概述 第二节 基于谓词逻辑知识表示方法的 问题求解技术 第三节 不确定推理概述 第四节 非单调推理
5、合一算法(unification algorithm) 合一算法(unification W的合一算法: 的合一算法: a.K=0, Wk=W, γk=ε. b.如果W 是单一的, 停机, b.如果Wk是单一的, 停机, γk是W的mgu. 否则求 如果 的差别集D 出Wk的差别集Dk. c.如果在Dk中存在元素vk与tk, 使vk是一个未出现 c.如果在D 中存在元素v 如果在 中的变量, 否则停机, W是不可合一的 是不可合一的. 在tk中的变量, 转4, 否则停机, W是不可合一的. d.令 d.令γk+1=γk°{tk/vk}. Wk+1=Wkγk+1. e.K=K+1. 转b.
推理技术
– 背景知识不足
• 由于人类认识水平的客观限制,客观世界的很多知识仍 不为人们所认知 • 在智能系统中,表现为所处理的知识的背景知识不完备 • 例如:疾病的发病原因不十分明确
– 信息描述模糊
• 例如:“他不高不矮”,“今天不冷不热”等等
– 信息中含有噪声
• 噪声的存在干扰了人们对本源信息的认知,从而加大了 认知上的难度 • 例如:语音信号、雷达信号中的噪音干扰带来的信息模 糊
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不确定性推理
1.1 不确定性产生原因
– 很多原因导致同一结果
• 如多种原因引起同一种疾病 • 例如:发烧可能因为感冒,也可能因为得了肺炎,需要 进一步的知识才能作出具体判断
– 推理所需的信息不完备
回顾: 原子公式(atomic formulas) 文字—一个原子公式及其否定。 子句—由文字的析取组成的合适公式。 消解—对谓词演算公式进行分解和化简,消 去一些符号,以求得导出子句。
命题逻辑的归结法
命题逻辑基础: 定义: 合取式:p与q,记做p Λ q 析取式:p或q,记做p ∨ q 蕴含式:如果p则q,记做p → q 等价式:p当且仅当q,记做p <=> q 析取范式:仅由有限个简单合取式组成的析取式。 合取范式:仅由有限个简单析取式组成的合取式。
归纳推理
– 从足够多的事例出发,从中归纳出一般性结论的推 理 – 从个别情况总结出一般情况
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
分类
– 完全归纳推理
• 在对相应事物的全部对象进行考察后,根据所考察对象 是否具有某一属性,得出这类事物是否都具有此属性
04-2第四章 推理技术-谓词逻辑
(5)消去所有全称量词。
(6)化公式为合取范式。 可使用逻辑等价式: ①A∨(B∧C) (A∨B)∧(A∨C) ②(A∧B)∨C (A∨C)∧(B∨C)
(7)适当改名,使子句间无同名变元。
(8)消去合取词∧,以子句为元素组成一个集合S。
第4章 推理技术
转换子句集举例
(A B) (C D) 1. 消去 (A B) (C D)
第4章 推理技术
第四章 推理技术
4.1 一阶谓词逻辑推理 4.2 归结演绎推理
第4章 推理技术
推理技术概述
推理是人类求解问题的主要思维方法,即按照某种策略从已有事 实和知识推出结论的过程。按思维方式可分演绎推理、归纳推理、 类比推理等。
逻辑推理:按逻辑规则进行的推理。分为:
经典逻辑推理 :主要指命题逻辑和一阶谓词逻辑推理,也称精确推理或确 定性推理; 非经典逻辑推理:主要指除经典逻辑之外,按多值逻辑、模糊逻辑、概 率逻辑等的推理,也称为非精确推理或非确定性推理。
器证明领域的重大突破。从理论上解决了定理证明问题。
第4章 推理技术
有关归结演绎推理的定义
文字 子句 空子句 子句集
Skolem函数
Skolem常量 互补文字 归结,又称消解(resolution)
第4章 推理技术
定义1 原子谓词公式及其否定称为文字, 若干个文字的一个析取式称为一个子句 不含任何文字的子句称为空子句(真值为假), 记为NIL。
构造一个程序的语句规则 定义程序做什么的语句规则 没有
第4章 推理技术
1.3 命题逻辑
• 命题:可以确定其真假的陈述句。Bolle提出了布尔代数。 • 语言:原子Q、否定¬、吸取V、合取、蕴含 、等价<-> • 公式:AV¬B, (AB,A)=> ?
AI-第4讲 推理技术
1概述一、推理的基本概念二、推理的分类三、推理的控制策略四、推理的冲突消解策略2概述知识获取、知识表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。
如何把人类的知识形式化、符号化,是知识表示研究的内容。
但要使计算机具有智能,仅仅使它拥有知识还不够,还必须使其具有运用知识进行推理、实现问题求解的能力。
因此,有关推理方法的研究也是人工智能的重要课题之一。
一、推理的基本概念3概述所谓推理是指从已知事实出发,运用已掌握的知识,推导出其中蕴涵的事实性结论或归纳出某些新的结论的过程。
其中,推理所用的事实可分为两种:一种是与求解问题有关的初始证据;另一种是推理过程中所得到的中间结论,这些中间结论可以作为进一步推理的已知事实或证据。
一、推理的基本概念4在人工智能系统中,推理是由一些程序来完成的,称为推理机。
除推理机外,一个智能系统还包括综合数据库和知识库。
综合数据库中存放用于推理的事实或证据;知识库中则存放用于推理所必需的知识。
当进行推理时,推理机根据综合数据库中的已有事实,到知识库中去发现与之匹配的知识,并从所有的匹配知识中选择一条适当的知识进行推理。
这种推理过程实际上也是一个问题的求解过程。
一、推理的基本概念概述5例如,在医疗诊断专家系统中,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。
利用该专家系统来为病人诊治疾病实际上就是一次推理过程,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,并开出药方。
一、推理的基本概念概述6人类的智能活动有多种思维方式,人工智能作为对人类智能的模拟,相应地也有多种推理方式。
下面从几个不同的角度对推理分类:二、推理的分类按照推理的逻辑基础分类推理的基本任务是从一种判断推出另一种判断,如果按照推理过程中所使用的逻辑基础来分类,推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理。
概述71)演绎推理:是从全称判断推出特称判断或单称判断的过程,即从一般到个别的推理。
04_推理技术-打印版
第四章高级求解技术规则演绎系统产生式系统不确定性推理非单调推理2规则演绎系统◆问题:归结方法不自然可能会丢失蕴涵关系中所包含的控制信息【例】以下蕴涵式:(~A ∧~B) →C ~C →(A ∨B)(~A ∧~C) →B ~A →(C ∨B)(~B ∧~C) →A ~B →(A ∨C)均与子句(A ∨B ∨C)等价,但显然上面的蕴涵式信息更丰富。
◆基于规则的问题求解系统运用下述规则:If →Then 。
称每个If 部分为前项,每个Then 部分为后项。
把断言集称为工作内存。
Then 部分用于规定放入工作内存的新断言,这种系统叫做规则演绎系统。
Then 部分用于规定动作,则称这种系统为反应式系统或产生式系统。
3规则演绎系统◆基于规则的演绎系统和产生式系统,有两种推理方式:正向推理(forward chaining)和逆向推理(backward chaining)。
正向推理:从If 部分向Then 部分推理的过程,它是从事实或状况向目标或动作进行操作的。
逆向推理:从Then 部分向If 部分推理的过程,它是从目标或动作向事实或状况进行操作的。
◆对一个正向演绎系统而言,事实表达式是其前提条件,是作为初始数据库描述的。
这些事实在化简时只变换成不具蕴涵形式的与或形表示,而不必完全化简成子句形。
◆与或形无量词约束否定符只作用于单个文字 只有“与”、“或”。
4正向规则演绎-事实◆1、事实表达式的与或形变换把一个公式化为与或形,可采用下列步骤:1)利用(W1→W2)和(~W1∨W2)的等价关系,消去符号→(如果存在该符号的话)。
2)用狄·摩根定律把否定符号移进括号内,直到每个否定符号的辖域最多只含有一个谓词为止。
3)对所得到的表达式进行Skolem 化和前束化。
4)对全称量词辖域内的变量进行改名和变量标准化,主合取元变量换名。
5)删去全称量词,任何余下的变量都认为具有全称量化作用。
在事实中间很少有符号→出现,因为蕴涵式通常作为规则出现而非事实。
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第四章推理技术上一章中我们讨论了一些简单搜索的基本原理,包括某些推理规则以及置换合一等概念。
但对于许多比较复杂的系统和问题,如果采用上一章讨论过的搜索方法,那么很难甚至无法使问题获得解决的。
需要应用一些更先进的推理技术和系统求解这种比较复杂的问题。
本章讨论消解原理,规则演绎系统、产生式系统、不确定性推理和非单调推理等,而对于那些发展特别快的高级求解技术,如专家系统、机器学习和规划系统等,则将在后续章节讨论它们。
4.1 消解原理4.1.1 化为子句集第二章中讨论过谓词公式,某些推理规则以及置换合一等概念。
在这个基础上,我们能够进一步研究消解原理(resolution principle)。
有些专家把它叫做归结原理。
消解是一种可用于一定的子句公式的重要推理规则。
一子句定义为由文字的析取组成的公式(一个原子公式和原子公式的否定都叫做文字)。
当消解可使用时,消解过程被应用于母体子句对,以便产生一个导出子句。
例如,如果存在某个公理E1∨E2和另一公理~E2∨E3,那么E1∨E3在逻辑上成立。
这就是消解,而称E1∨E3为E1∨E2和~E2∨E3的消解式(resolvent)。
在说明消解过程之前,我们首先说明任一谓词演算公式可以化成一个子句集。
其变换过程由下列九个步骤组成:(1)消去蕴涵符号只应用∨和~符号,以~A∨B替换A=>B。
(2)减少否定符号的辖域每个否定符号~最多只用到一个谓词符号上,并反复应用狄·摩根定律。
例如:以~A∨~B代替~(A∧B) 以~A∧~B代替~(A∨B)以(x){~A}代替~(x)A 以(x){~A}代替~(x)A以A代替~(~A)(3)对变量标准化在任一量词辖域内,受该量词约束的变量为一哑元(虚构变量),它可以在该辖域内处处统一地被另一个没有出现过的任意变量所代替,而不改变公式的真值。
合适公式中变量的标准化,意味着对哑元改名以保证每个量词有其自己唯一的哑元。
例如,把标准化而得到:(4)消去存在量词Skolem函数: 在公式(y)[(x)P(x,y)]中,存在量词是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的x可能依赖于y值。
令这种依赖关系明显地由函数g(y)所定义,它把每个y值映射到存在的那个x。
这种函数叫做Skolem函数。
如果用Skolem函数代替存在的x,我们就可以消去全部存在量词,并写成:从一个公式消去一个存在量词的一般规则是以一个Skolem函数代替每个出现的存在量词的量化变量,而这个Skolem函数的变量就是由那些全称量词所约束的全称量词量化变量,这些全称量词的辖域包括要被消去的存在量词的辖域在内。
Skolem函数所使用的函数符号必须是新的,即不允许是公式中已经出现过的函数符号。
如果要消去的存在量词不在任何一个全称量词的辖域内,那么我们就用不含变量的Skolem函数即常量。
例如,(x)P(x)化为P(A),其中常量符号A用来表示我们知道的存在实体。
A必须是个新的常量符号,它未曾在公式中其它地方使用过。
例如:(z)(y)(x)P(x,y,z)被{(y)P(g(y),y,A)}代替,其中g(y)为一Skolem函数。
(5)化为前束形到这一步,已不留下任何存在量词,而且每个全称量词都有自己的变量。
把所有全称量词移到公式的左边,并使每个量词的辖域包括这个量词后面公式的整个部分。
所得公式称为前束形。
前束形公式由前缀和母式组成,前缀由全称量词串组成,母式由没有量词的公式组成,即前束形= (前缀) (母式)全称量词串无量词公式(6)把母式化为合取范式任何母式都可写成由一些谓词公式和(或)谓词公式的否定的析取的有限集组成的合取。
这种母式叫做合取范式。
我们可以反复应用分配律。
把任一母式化成合取范式。
例如,我们把A∨{B∧C}化为{A∨B}∧{A∨C}(7)消去全称量词到了这一步,所有余下的量词均被全称量词量化了。
同时,全称量词的次序也不重要了。
因此,我们可以消去前缀,即消去明显出现的全称量词。
(8)消去连词符号∧用{(A∨B),(A∨C)}代替(A∨B)∧(A∨C),以消去明显的符号∧。
反复代替的结果,最后得到一个有限集,其中每个公式是文字的析取。
任一个只由文字的析取构成的合适公式叫做一个子句。
(9)更换变量名称可以更换变量符号的名称,使一个变量符号不出现在一个以上的子句中。
例如,对于子集{~P(x)∨~P(y)∨P[f(x,y)],~P(x)∨Q[x,g(x)],~P(x)∨~P[g(x)]},在更改变量名后,可以得到子句集:{ ~P(x1)∨~P(y)∨P[f(x1,y)],~P(x2)∨Q[x2,g(x2)],~P(x3)∨~P[g(x3)]}按照上述9个步骤。
把例子4.1.2 消解推理规则令L1为任一原子公式,L2为另一原子公式;和具有相同的谓词符号,但一般具有不同的变量。
已知两子句L1∨α和~L∨β如果L1和L2具有最一般合一者σ,那么通过消解2可以从这两个父辈子句推导出一个新子句(α∨β)σ。
这个新子句叫做消解式。
它是由取这两个子句的析取,然后消去互补对而得到的。
下面举出几个从父辈子句求消解式的例子:(a) 假言推理(b) 合并父辈子句消解式(c) 重言式父辈子句消解式(d) 链式(三段论) (e) 空子句(矛盾)父辈子句消解式从以上各例可见,消解可以合并几个运算为一简单的推理规则。
4.1.3 含有变量的消解式为了对含有变量的子句使用消解规则,我们必须找到一个置换,作用于父辈子句使其含有互补文字。
令父辈子句由{L i }和{M i }给出,而且假设这两个子句中的变量已经分离标准化。
设{l i }是{L i }的一个子集,{m i }是{M i }的一个子集,使得集{l i }和{~m i }的并集存在一个最一般的合一者σ。
消解两个子句{L i }和{M i },得到的新子句:{{L i }-{l i }}σ∪{{M i }-{m i }}σ就是这两个子句的消解式。
消解两个子句时,可能有一个以上的消解式,因为有多种选择{l i }和{m i }的方法。
不过,在任何情况下,它们最多具有有限个消解式。
作为例子,我们考虑两个子句:P[x,f(A)]∨P[x,f(y)]∨Q(y) 和 ~P[z,f(A)]∨~Q(z)如果取{l i }={P[x,f(A)]}, {m i }={~P[z,f(A)]} 那么得到消解式: P[z,f(y)]∨~Q(z)∨Q(y) 如果取{l i }={Q(y)},{m i }={~Q(z)} 那么得到消解式:P[x,f(A)]∨P[x,f(y)]∨~P[y,f(A)]进一步消解得消解式为: P[y,f(y)]可见这两个子句消解一共可得4个不同的消解式,其中3个是消解P 得到的,而另一个是由消解Q 得到的。
下面举几个对含有变量的子句使用消解的例子。
例1例2例3本节中所例举的对基子句和对含有变量的子句进行消解的例子,其父辈子句和消解式列表示于表4.1。
这些例子表示出消解推理的某些常用规则。
表 4.1 消解推理常用规则4.1.4 消解反演求解过程1 基本思想把要解决的问题作为一个要证明的命题,其目标公式被否定并化成子句形,然后添加到命题公式集中去,把消解反演系统应用于联合集,并推导出一个空子句(NIL),产生一个矛盾,这说明目标公式的否定式不成立,即有目标公式成立,定理得证,问题得到解决。
这与数学中反证法的思想十分相似。
2 消解反演(1) 反演求解的步骤给出一个公式集S和自标公式L,通过反证或反演来求证目标公式L,其证明步骤如下:(1)否定L,得~L;(2)把~L添加到S中去;(3)把新产生的集合{~L,S}化成子句集;(4)应用消解原理,力图推导出一个表示矛盾的空子句NIL。
(2) 反演求解的正确性设公式L在逻辑上遵循公式集S,那么按照定义满足S的每个解释也满足L。
决不会有满足S的解释能够满足~L的,所以不存在能够满足并集S∪{~L}的解释。
如果一个公式集不能被任一解释所满足,那么这个公式是不可满足的。
因此,如果L在逻辑上遵循S,那么S∪{~L}是不可满足的。
可以证明,如果消解反演反复应用到不可满足的子句集,那么最终将要产生空子句NIL。
因此,如果L在逻辑上遵循S,那么由并集S∪{~L}消解得到的子句,最后将产生空子句;反之,可以证明,如果从S∪{~L}的子句消解得到空子句,那么L在逻辑上遵循S。
(3) 反演求解的举例下面举个例子来说明消解反演过程:前提:每个储蓄钱的人都获得利息。
结论:如果没有利息,那么就没有人去储蓄钱。
证明:令S(x,y)表示"x储蓄y"M(x)表示"x是钱"I(x)表示"x是利息"E(x,y)表示"x获得y"于是上述命题写成下列形式:结论:用化为子句集的九步法,可把前提和结论化为下列的子句集:S’={~S(x,y)∨~M(y)∨I(f(x)),~S(x,y)∨~M(y)∨E(x,f(x))}其中,y=f(x)为Skolem函数。
而,~L =={~I(z),S(a,b),M(b)}以下按上述的四个步骤来对问题进行反演求解:(1) 否定L,即有~L = {~I(z),S(a,b),M(b)}(2) 把~L添加到S’中去,即S’={~L,S’}={~S(x,y)∨~M(y)∨I(f(x)),~S(x,y)∨~M(y)∨E(x,f(x)),~I(z),S(a,b),M(b)}(3) 把新产生的集合S’化成子句集,即S’= {~S(x,y)∨~M(y)∨I(f(x)),~S(x,y)∨~M(y)∨E(x,f(x)),~I(z), S(a,b), M(b) }(4) 应用消解原理,力图推导出一个表示矛盾的空子句NIL。
该消解反演可以表示为一棵反演树,如下图4.1所示,其根节点为NIL。
因此,储蓄问题的结论获得证明。
图 4.1储蓄问题反演树(4) 反演求解过程从反演求解的举例中可以看出,用反演树求取对某个问题的答案,其过程如下:(1) 把由目标公式的否定产生的每个子句添加到目标公式否定之否定的子句中去。
(2) 按照反演树,执行和以前相同的消解,直至在根部得到某个子句止。
(3) 用根部的子句作为一个回答语句。
答案求取涉及到把一棵根部有NIL的反演树变换为在根部带有可用作答案的某个语句的一颗证明树。
由于变换关系涉及到把由目标公式的否定产生的每个子句变换为一个重言式,所以被变换的证明树就是一棵消解的证明树,其在根部的语句在逻辑上遵循公理加上重言式,因而也单独地遵循公理。
因此被变换的证明树本身就证明了求取办法是正确的。
下面讨论一个简单的问题,作为例子:“如果无论约翰(John)到哪里去,菲多(Fido)也就去那里,那么如果约翰在学校里,菲多在哪里呢?”很清楚,这个问题说明了两个事实,然后提出一个问题,而问题的答案大概可从这两个事实推导出。