经典人工智能技术—推理与搜索
人工智能搜索推理技术消解原理
人工智能搜索推理技术消解原理
推理技术消解原理，又称引擎推理消解，是人工智能技术的一个重要组成部分。
它使得机器可以自动的从输入的知识中推断出结论，也可以提出前提条件以及结论，从而达到解决问题的目的。
推理技术消解原理的基本思想是：先识别知识库中的相关信息（经验），然后进行推断，最终获得结论。
具体而言，主要包括三个步骤：首先，使用算法分析知识库中的经验信息，加以分析、分类，输入观点假设和现实世界信息（经验信息），以识别知识库中的相关信息。
这一步骤属于获取数据的步骤，不断重复这一步骤，直到机器能够收集尽可能多的信息。
第二步是通过推理技术，确定经验信息上的关联，获取经验信息上逻辑推断的结果。
由于知识库中的信息经常是复杂的，并不总是全部包含在一个原始知识库中，而是存在多个知识库中。
因此，这一步骤要求机器能够自动地和连接多个知识库中的相关信息，并识别和获取这些经验信息中隐含的逻辑和规律，以形成推断结果。
最后，机器要根据获取的经验信息和推理结果，生成推断出的结论。
人工智能开发技术中的知识推理方法总结
人工智能开发技术中的知识推理方法总结随着科技的不断发展，人工智能在各个领域中的应用越来越广泛。
人工智能的一个重要组成部分就是知识推理技术。
知识推理技术通过分析和推理已有的知识，从而得出新的结论和解决问题。
本文将对人工智能开发中常见的知识推理方法进行总结，包括逻辑推理、模糊推理和基于案例的推理。
一、逻辑推理逻辑推理是最基础、也是最常见的知识推理方法之一。
它基于数学逻辑的原理，通过判断前提条件和应用规则来得出结论。
逻辑推理有两种基本形式：演绎推理和归纳推理。
演绎推理是从一般到特殊的推理方式。
它根据已有的规则和前提条件，通过逻辑运算得出结论。
例如，如果我们知道“所有人都会呼吸”，还知道某个人是人类，那么根据演绎推理，我们可以推断出这个人也会呼吸。
归纳推理是从特殊到一般的推理方式。
它通过观察和实验来总结规律和原则。
例如，我们观察到许多人都是两只眼睛，所以归纳出“人类一般都有两只眼睛”的结论。
逻辑推理在人工智能领域中得到了广泛应用。
例如，在专家系统中，逻辑推理被用来处理复杂的问题，从而帮助决策。
逻辑推理能够根据已有的规则和事实，做出合理的推断和决策。
二、模糊推理模糊推理是一种基于模糊逻辑的推理方法。
它可以处理那些模糊和不确定性的问题。
与传统的逻辑推理只有真和假两种结果不同，模糊推理可以得出一系列可能的结论，并给出每个结论的可信度。
在模糊推理中，需要用到模糊集合和模糊规则。
模糊集合是对不确定性或模糊性概念的描述，比如“高”和“矮”这两个概念。
模糊规则是用来表示在不同条件下的推理关系，例如“如果身高高，则认定为高个子”。
模糊推理的一个应用领域是模糊控制系统。
模糊控制系统通过对输入和输出进行模糊化和去模糊化处理，来进行判断和决策。
比如，在一个自动驾驶车辆中，模糊逻辑可以处理“慢速”、“中速”、“高速”等模糊的概念，从而决定下一步的行驶策略。
三、基于案例的推理基于案例的推理是一种通过比较相似案例来解决问题的推理方法。
人工智能 第3章(确定性推理3-与或树搜索)
包括基于距离的启发式函数、基于成本的启发式函数、基于规则的启发式函数等。
节点排序和选择策略
节点排序的目的和意义
节点排序是为了在扩展节点时，按照一定的顺序选择下一个要扩展的节点，以优化搜索过程。
常用节点排序策略
包括最佳优先搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。最佳优先搜索根据启发式函数的值来选择最优节点； 广度优先搜索按照节点的层次顺序进行扩展；深度优先搜索则尽可能深地扩展节点。
盲目搜索方法比较与选择
• 宽度优先搜索、深度优先搜索和迭代加深搜索都是盲目搜索方法，它们在不同的场景下有不同的应用。 • 宽度优先搜索适用于问题空间较大、解存在于较浅层次的情况，因为它可以逐层遍历整个问题空间，找到最短
路径。 • 深度优先搜索适用于问题空间较小、解存在于较深层次的情况，因为它可以尽可能深地搜索树的分支，找到更
启发式信息获取途径
01
02
03
问题自身的特性
通过分析问题的性质、结 构、约束条件等，提取出 对搜索过程有指导意义的 启发式信息。
领域知识
利用领域内的经验、规则、 常识等，为搜索过程提供 有价值的启发式信息。
搜索过程中的信息
在搜索过程中，通过评估 当前状态、已搜索路径、 未搜索路径等，动态地获 取启发式信息。
04 与或树搜索优化技术
剪枝策略
01
剪枝的定义和目的
剪枝是在搜索过程中，通过某些评估标准，提前终止对某些无意义或低
效的节点的扩展，以减少搜索空间，提高搜索效率。
02 03
常用剪枝策略
包括限界剪枝、启发式剪枝、概率剪枝等。限界剪枝通过设置上下界来 限制搜索范围；启发式剪枝利用启发式函数来评估节点的重要性；概率 剪枝则根据节点的概率分布来进行剪枝。
人工智能技术中的知识表示和推理
人工智能技术中的知识表示和推理在当今高科技时代，人工智能技术的发展已经引起了人类社会的广泛关注和瞩目。
与此同时，人工智能技术的核心部分——知识表示和推理技术也逐渐成为了研究热点。
本文将从多个角度探讨知识表示和推理在人工智能技术中的应用和意义。
一、人工智能中的知识表示知识表示是人工智能技术（AI）中的一个重要分支，它的目的是将现实世界中的复杂事物和关系转化为计算机易于处理的形式。
知识表示技术可以将这些实体和关系更好地组织起来，使得计算机能够利用这些信息来完成各种任务。
目前，知识表示技术在许多领域（例如机器视觉、自然语言处理等）中都得到了广泛应用。
知识表示技术代表了人工智能领域里对信息组织、存储、加工的一种范例。
在这个范例中，知识被表示成一个叫做知识图的结构。
这些知识图采用了语义网的思想，描述了各种实体之间的关系、实体的性质和其他信息。
知识图可以用于各种领域，包括大规模的知识库服务、人机交互、自动问答和其他领域的问题解决。
二、人工智能中的推理技术推理是人工智能技术中智能决策的核心，其主要任务是根据已知事实之间的关系推导出新知识。
推理技术是人工智能领域的重要组成部分，是实现人工智能的关键技术之一，它在各种领域的应用也日益丰富。
在人工智能技术的发展过程中，推理技术的应用范围也得到了不断拓展。
推理技术是从根本上改变了人们对计算机的审视方式。
当前的人工智能技术不再是一种“程序”式的操作方式，而是可以从已有的信息中“学习”到新的知识，从而更好地适应当下的环境。
通过推理技术，计算机能够模拟人类的思维和判断过程，并且能够将推理结果转化为计算机可执行的指令，完成涉及知识和理解的复杂任务。
三、人工智能中的深度学习在知识表示和推理技术的背景下，深度学习成为了一个备受关注的领域。
与传统神经网络相比，深度学习可以模拟人类大脑对信息的处理过程，通过大规模数据训练和自适应学习，不断地提高模型的性能和准确率。
深度学习技术的成功在很大程度上得益于知识表示和推理技术的进步。
人工智能中的知识推理和决策技术研究
人工智能中的知识推理和决策技术研究随着人工智能的蓬勃发展，知识推理和决策技术显得越来越重要。
这些技术可以让计算机像人类一样进行逻辑推理和决策，从而更好地完成各种任务。
知识推理是指计算机从已知的事实、规则和推理方式中推导出新的结论。
这种技术可以用于问题求解、智能搜索和专家系统等领域。
在推理过程中，计算机需要使用形式化的语言和符号来表示知识，并进行逻辑推导。
这就要求计算机具备一定的智能和语义理解能力，能够理解和处理自然语言的含义和语境。
知识推理技术有很多种，包括基于规则的推理、基于约束的推理、基于模型的推理和基于案例的推理等。
其中，基于规则的推理是最为常见的一种。
这种推理方式是基于一系列规则和条件的集合，通过推导得出符合要求的结论。
例如，在一个医疗专家系统中，如果输入病人的症状和疾病的特征，系统就可以根据一系列预定的规则和条件来判断病人患的是哪种疾病。
决策技术是指计算机能够根据一系列的数据和信息,做出合理的判断和选择的能力。
通常情况下，决策技术是基于一定的推理技术来实现的。
例如，在金融领域，人工智能可以根据历史数据和市场趋势，对未来股市的趋势进行预测，并给出相应的投资建议。
在此过程中，机器需要对数据进行分析和处理，并根据一定的规则进行逻辑推理，从而给出相应的决策。
近年来，随着人工智能技术的不断发展，知识推理和决策技术也不断得到了拓展和优化。
例如，深度学习技术和神经网络技术可以用于自然语言处理和图像识别等领域，从而提高计算机的语义理解和推理能力。
另外，随着量子计算机的出现，也可以看到一些量子知识推理和量子决策技术开始出现，有望在未来为人工智能做出更大的贡献。
总之，知识推理和决策技术是人工智能发展过程中非常重要的一部分。
这些技术可以让计算机像人类一样思考和决策，从而更好地解决各种问题和挑战。
未来，随着技术的进一步发展，我们有理由相信，在不久的将来，人工智能将成为人类社会发展的重要性力量之一。
经典人工智能技术—知识表示、推理与搜索
candidate(L1,L2,L3,L4,L5):perm(L1), perm(L2), perm(L3),
perm(L4), perm(L5).
perm([h(_,A),h(_,B),h(_,C),h(_,D),h (_,E)]):-
自动推理示例：5个房28913611114牌匹897只5是间...01..424...西抽乌.挪挪英黄抽乌抽.抽....香马蜗日养抽中绿绿问班幸克威威国房幸克温切烟的牛本了库间房房牙运兰人人间运兰斯题斯房人一尔房间间人牌人住住在中香人顿菲间抽只斯间 中 在有香喝在在 红 的 烟 喝牌尔隔国狐牌的的白一烟茶左蓝房人的茶香德壁会狸烟人人房条的边房间在人烟牌牌的的喝喝间狗人第间中抽喝的香香人房牛咖的喝一旁库橘人烟烟的间奶啡左橘间边尔子有的邻在边子房斯汁一人居有汁里的
房间号
1
2
3
4
5颜色国籍挪威人 乌机克器兰真的英国能人自动日完本人 西班牙
香烟 库尔斯 切成斯菲这尔德样的温斯推顿理吗国？会
幸运
饮料
水
茶
牛奶
咖啡 橘子汁
宠物 狐狸
马
蜗牛
斑马
狗
自动推理示例 求 解
domains ID= symbol HOUSE = h(ID,NO) HLIST = reference HOUSE* NO = integer NOLIST = NO* CHARLIST = CHAR* CHARLISTS = CHARLIST*
5.1自动推理证明
机器真的能够自动推理吗？ 自动推理证明的发展史 谓词逻辑 消解原理
人工智能课件-搜索推理技术
1
3.4 消解原理
(4) (x)｛～P(x)∨{(y)[~P(y)∨P(f(x,y))］
∧［Q(x,g(x)）∧～P(g(x))］｝｝
式中，w=g(x)為一Skolem函數。
(4) 消去存在量詞
以Skolem函數代替存在量詞內的約束變數，
❖ 實質
❖ 把一棵根部有NIL的反演樹變換為根部帶有回 答 語句的一棵證明樹。
1
3.5 規則演繹系統
—— g是g*的估計 ，h是h*的估計
❖ A*演算法的定義：
定義1 在GRAPHSEARCH過程中，如果第8步的重排OPEN表
是依據f(x)=g(x)+h(x)進行的，則稱該過程為A演算法。
定義2 在A演算法中，如果對所有的x存在h(x)≤h*(x),則稱h(x)
為h*(x)的下界，它表示某種偏於保守的估計。
子句（4） {a/x,b/y}
子句（7） ～M(b)
子句（5）
圖3.12 儲蓄問題反演樹
NIL
1
3.4 消解原理
❖ 反演求解過程 ❖從反演樹求取答案步驟
❖把由目標公式的否定產生的每個子句添加到目 標公式否定之否定的子句中去。
❖按照反演樹，執行和以前相同的消解，直至在 根部得到某個子句止。
❖用根部的子句作為一個回答語句。
❖ 種類：有序搜索、A*演算法等
3.3.1 啟發式搜索策略和估價函數
❖盲目搜索可能帶來組合爆炸 ❖啟發式資訊
用來加速搜索過程的有關問題領域的特徵資訊。
1
3.3 啟發式搜索
❖ 估價函數 為獲得某些節點“希望”的啟發資訊，提供一
人工智能的算法原理
人工智能的算法原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门研究领域，致力于为机器赋予智能能力，使其能够像人类一样思考、学习和决策。
而人工智能的核心在于算法的设计和优化，通过不同的算法实现不同的智能功能。
一、人工智能的算法分类人工智能的算法可以分为以下几类：搜索算法、推理算法、机器学习算法和深度学习算法。
不同的算法适用于不同的问题和场景，下面针对每种算法进行详细介绍。
1. 搜索算法搜索算法是人工智能中最基础的算法之一，它通过枚举所有可能的解决方案，并依次进行评估和优化，最终找到最优解。
典型的搜索算法包括深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）。
搜索算法通常用于解决最优化问题，如旅行商问题和迷宫路径规划等。
2. 推理算法推理算法是通过逻辑推理和知识表示来解决问题的算法。
它基于一组规则和事实，通过推理引擎进行逻辑推演从而得出结论。
典型的推理算法包括规则推理、模糊推理和贝叶斯网络等。
推理算法常用于专家系统和决策支持系统等领域。
3. 机器学习算法机器学习算法是通过从数据中学习规律和模式，实现自动化的决策和预测的算法。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。
监督学习通过已有的标记样本进行学习，常见的算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
无监督学习则是从未标记样本中进行学习，常见的算法有聚类算法和关联规则挖掘算法等。
强化学习通过与环境的交互进行学习，常见的算法有Q-learning和Deep Q Network等。
机器学习算法广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
4. 深度学习算法深度学习算法是机器学习中的一种特殊技术，它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的神经网络进行训练和学习。
深度学习算法在语音识别、图像处理和自然语言处理等领域取得了巨大的突破。
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术人工智能中的知识表示和推理技术是人工智能领域中的两个重要方面。
知识表示是指将事物、概念、关系等抽象的信息以某种形式进行表达和存储的过程。
推理技术是指利用已有的知识进行逻辑上的推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题的过程。
本文将介绍人工智能中常用的知识表示与推理技术，并探讨其在人工智能应用中的重要性和应用场景。
一、知识表示技术1.逻辑表示逻辑表示是一种使用逻辑语言描述知识的方法。
其中，一阶逻辑是最常用的逻辑表示形式，它使用谓词逻辑描述事实、规则和约束等知识。
二阶逻辑和高阶逻辑则更为复杂，可以用于表示更复杂的知识和关系。
2.语义网络语义网络是使用图结构表示知识的一种方式，其中节点表示概念或实体，边表示概念或实体之间的关系。
语义网络可以用于表示结构化的知识，并且方便进行关系的推理和查询。
3.本体论本体论是一种用于描述和组织领域知识的方式，它定义了一种公共的、精确的术语和概念的语义结构。
本体论可以用于知识的共享和交流，同时也能够支持知识的推理和查询。
4.语义表达语义表达是一种使用语义标记和符号描述知识的方法。
常见的语义表达方法包括基于XML的标记语言、RDF和OWL等语义描述语言。
语义表达可以使计算机理解和处理知识，从而支持知识的推理和应用。
二、推理技术1.基于规则的推理基于规则的推理是最常见的推理方法之一，它使用一组规则来描述知识和推理过程。
推理引擎根据这些规则对已有的知识进行逻辑推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题。
2.神经网络推理神经网络推理是利用神经网络模型进行推理和决策的方法。
神经网络通过学习和迭代更新权重，可以对输入数据进行分类、预测和推理。
神经网络推理在图像、语音和自然语言处理等领域有广泛应用。
3.不确定推理不确定推理是一种处理不完全或不确定信息的推理方法，它考虑到知识的不完整性、不确定性和不一致性。
常用的不确定推理方法包括贝叶斯网络、模糊逻辑和模糊推理等。
经典人工智能技术—推理与搜索
经典人工智能技术—推理与搜索简介推理与搜索是经典人工智能领域中的重要技术之一。
推理是指根据已知事实和逻辑规则来推导出新的结论，而搜索则是在一个问题空间中寻找解决方案的过程。
在人工智能的发展历程中，推理与搜索技术在解决复杂问题、优化决策和提供智能服务方面发挥了关键作用。
本文将从推理和搜索方面介绍经典的人工智能技术，包括规则推理、专家系统、搜索算法和智能代理等。
规则推理规则推理是一种基于逻辑规则推导的推理方法。
它通过事先定义一系列的规则，然后根据已知的事实和规则来推断出新的结论。
规则推理在计算机科学和人工智能中被广泛应用，特别是在专家系统中。
在规则推理中，推理引擎是核心组件。
它负责解释和应用规则，以达到推导出新的结论的目的。
推理引擎主要包括三个步骤：匹配、执行和回溯。
首先，推理引擎会将已知的事实与规则进行匹配，找出与当前状态匹配的规则。
然后，它会执行匹配到的规则，将结论添加到已知事实中。
最后，如果所有规则都已应用，但没有找到解决方案，则需要进行回溯，重新选择规则。
规则推理的优势在于它能够将专业知识形式化，使得可以通过推理引擎自动推导出结论。
然而，规则推理也存在一些挑战，比如规则的冲突解决、规则的不完备性和推理效率等问题。
专家系统专家系统是一种基于知识表示和推理机制的人工智能技术。
它模拟了人类专家的知识和经验，用于解决特定领域的问题。
专家系统通常由知识库、推理引擎和用户接口三个部分组成。
知识库是专家系统的核心组件，其中包含了领域专家提供的知识和规则。
推理引擎则负责解析和应用知识库中的规则，以进行推断。
用户接口则是专家系统与用户交互的界面，允许用户提出问题并得到解决方案。
专家系统在一些特定领域的问题求解中取得了较好的成效。
它可以将专业知识形式化，并通过推理引擎进行快速的推理和决策。
虽然专家系统存在知识获取困难和知识更新滞后等问题，但它在一些特定领域的应用仍然具有较大的潜力。
搜索算法搜索算法是解决问题空间中寻找解决方案的经典技术。
人工智能第二章 知识表示与推理
知识也是由符号组成，但是还包括了符号之间的关系以及处 理这些符号的规则或过程。
知识在信息的基础上增加了上下文信息，提供了更多的意 义因此也就更加有用和有价值。
知识是随着时间的变化而动态变化的，新的知识可以根据 规则和已有的知识推导出来。
机可接受的符号并以某种形式描述出来。诸如图表结构、
语法树、规则匹配模式、树形或网状表达等。简言之，知
识表示就是知识的符号化过程。即把相关问题的知识加以
形式化描述，表示成为便于机器（计算机）存储、管理和
调用的某种数据结构模式。
知识表示在智能Agent的建造中起到关键的作用。可以说正
是以适当的方法表示了知识，才导致智能Agent展示出了智
2019/8/2
安徽大学 计算机科学与技术学院
16
知识表示方法的衡量
充分表示领域知识:首先考虑能不能充分 表示领域知识,要能反应出领域的特点
有利于知识的利用:表示的目的是为了利 用知识,求解问题
便于对知识的组织,维护和管理:便于今 后的更新,维护,保证其一致性和完整性
便于理解和实现:容易让人理解并符合人 的习惯;还有容易在计算机上实现
人工智能
Artificial Intelligence
第二章 知识表示与推理
主要内容
2.1 知识表示的一般方法 2.2 图搜索策略 2.3 一般搜索与推理技术 2.4 A*算法 2.5 消解原理 2.6 规则演义系统 2.7 产生式系统 2.8 系统组织技术
什么是知识
数据一般指单独的事实，是信息的载体，数据项本身没有什 么意义，除非在一定的上下文中，否则没有什么用处。
人工智能推理技术
人工智能推理技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门涉及计算机科学、数学、逻辑学等多个领域的研究领域，近年来取得了显著进展。
其中，人工智能推理技术作为人工智能的核心技术之一，对于实现机器智能化具有重要意义。
本文将从基本概念、应用领域和发展趋势三个方面来阐述人工智能推理技术的关键内容。
一、基本概念1.1 人工智能推理的定义人工智能推理（Artificial Intelligence Reasoning）是指机器通过分析、推断和推理过程，模拟人类的思维方式，从而得出一定的结论或解决问题的过程。
1.2 推理的基本原理推理的基本原理包括逻辑推理、概率推理和模糊推理。
逻辑推理依据事实和规则进行推理；概率推理依据概率统计进行推理；模糊推理依据模糊逻辑进行推理。
二、应用领域2.1 专家系统专家系统是人工智能推理技术的重要应用之一。
通过将专家的知识和经验用规则的形式储存起来，并结合推理引擎实现对问题的分析和解决，专家系统在医疗、金融、工程等领域得到广泛应用。
2.2 自动驾驶人工智能推理技术在自动驾驶领域的应用越来越广泛。
通过分析和推论来判断周围环境的情况，自动驾驶汽车能够实现避免障碍物、规划最佳路径等功能。
2.3 智能机器人智能机器人是人工智能推理技术的典型应用。
机器人通过对环境的感知、语音识别和推理能力，可以与人类进行交互，并执行相应的任务。
三、发展趋势3.1 深度学习与推理技术的结合深度学习作为人工智能的一个重要分支，与推理技术相结合，将会进一步提升人工智能的推理能力。
3.2 强化学习与推理技术的融合强化学习通过试错反馈机制，使机器可以根据环境的变化不断提升自己的推理水平。
3.3 推理技术在决策支持系统中的应用推理技术在决策支持系统中具有广泛的应用前景。
通过分析决策者的需求和信息，系统可以提供决策者最佳的决策方案。
总结：人工智能推理技术作为人工智能的核心技术之一，在专家系统、自动驾驶、智能机器人等领域具有重要应用。
人工智能的逻辑推理技术
人工智能的逻辑推理技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的逻辑推理技术在近年来得到了快速的发展和应用。
逻辑推理是指通过分析和判断给定的前提条件，并利用逻辑规则和规范的推理方法来得到结论的过程。
在人工智能领域，逻辑推理技术被广泛应用于问题求解、决策制定和知识推理等方面。
本文将从逻辑推理的基本原则和方法入手，介绍人工智能中的逻辑推理技术及其应用。
第一部分逻辑推理的基本原则和方法1.1 逻辑推理的基本原则逻辑推理的基本原则包括前提-结论关系、规则的可信度、逻辑范式等。
前提-结论关系要求结论必须根据前提进行推断，并且推断的过程必须符合规则和规范。
规则的可信度是指推理过程中对于规则的使用和使用的结果的可信程度。
逻辑范式是指将推理过程中的严格逻辑转化为数学形式，以便计算机进行计算和推理。
1.2 逻辑推理的方法逻辑推理的方法主要包括演绎推理和归纳推理两种。
演绎推理是指从一般到特殊的推理过程，根据已知的规则和条件来推断出结论。
归纳推理是指从特殊到一般的推理过程，根据已知的个别事实和实例推断出一般规律和结论。
第二部分人工智能中的逻辑推理技术2.1 基于规则的推理技术基于规则的推理技术是指通过描述和表示规则，利用规则的推理能力进行推理和决策。
基于规则的推理技术主要包括规则库、推理引擎和推理机制等。
规则库是存储和管理规则的系统，推理引擎是执行和控制推断过程的组件，推理机制是通过规则的匹配和应用来得到结论的方法。
基于规则的推理技术在专家系统、决策支持系统和自然语言处理等领域有着广泛的应用。
2.2 基于搜索的推理技术基于搜索的推理技术是指通过搜索和探索问题空间，找到问题的解空间，并从中选择最优解的一种推理方式。
基于搜索的推理技术主要包括深度优先搜索、广度优先搜索、A*算法和剪枝策略等。
深度优先搜索是从根节点开始，先搜索到最深的节点，然后再回溯回来，广度优先搜索是按层次来搜索节点，A*算法是综合利用启发函数和代价函数来进行搜索的。
人工智能中的AI推理技术
人工智能中的AI推理技术近年来，随着大数据和互联网技术的不断发展，人工智能领域也得到了巨大的发展。
人工智能中涉及到的技术众多，其中AI推理技术是一个十分关键的领域。
本文将从什么是AI推理技术、AI 推理技术的应用以及AI推理技术的未来发展等方面进行探讨。
一、什么是AI推理技术AI推理技术是一种基于人工智能的推理技术，其主要目的是提取和推理出不同元素之间的联系，进而实现对复杂问题的理解和解决。
这种技术的核心是将各种逻辑运算、概率论、数学模型带入到推理过程中，通过构建模型、集成算法等方法，不断提高模型的表现力和精度。
AI推理技术的主要应用领域包括自然语言处理、机器学习、知识图谱等，用于构造智能问答系统、智能语音识别、视频分析和推荐等方面。
二、 AI推理技术的应用场景AI推理技术的应用非常广泛，其中最常见的应用场景之一是智能问答系统。
在此背景下，该技术的任务是帮助机器理解人类的语言，并通过自然语言处理技术抽取话中的信息，再通过建立概念和答案的对应关系，给出答案。
另外，该技术还被广泛应用于机器学习领域。
例如，在数据深度学习中，利用神经网络和深度学习算法提取数据的隐藏规律，利用推理技术实现对数据的高效处理与分析。
同时，AI推理技术还应用于事件推断中，通过推理来判断一个事件可能发生的原因和结果。
例如，在自动驾驶领域中，之所以需要AI推理技术，是因为需要给出一定程度上的意图预测，以帮助车辆根据已知信息做出更好的自动化决策。
三、AI推理技术的未来发展AI推理技术有着广阔的未来发展前景。
随着技术的发展，更多的逻辑推理技术被引入到了AI推理技术中。
未来，应用于强化学习的推理技术也有望在各个领域中迎来技术的突破，如在决策驱动自动飞行器、自动化工厂生产线等领域发挥着重要作用。
值得一提的是，大数据的不断涌现和应用，进一步加速了AI 推理技术的发展。
人工智能技术可以对大型数据进行机器数据处理和分析，使得机器学习能够从原始和不规则的数据中发现真正有用的信息，从而大大提高AI推理技术的效果和应用范围。
搜索策略搜索是人工智能中的一个基本问题是推理
(1)分解：“与”树
把一个复杂问题分解为若干个较为简单的子问题，然后对每个子问 题分别进行求解，最后把各子问题的解复合起来就得到了原问题的解。 这是“与”的问题。 P1, P2, P3 为子节点，子问题对应子节点。 P为“与”节点，只有当三个子问题都有解时，P才可解。 如图所示，称为“与”树。 P1
A B C
A B C
首先进行问题分析：
(1) 为了把三个金片全部移到3号针上，必须先把金片C移到3号针上。 (2) 为了移金片C，必须先把金片A及B移到2号针上。 (3) 当把金片c移到3号针上后，就可把A，B从2号移到3号针上，这样就可完成问题的求解。 由此分析，得到了原问题的三个子问题： (1)把金片A及B移到2号针的双金片问题。
(2)把金片C移到3号针的单金片问题。
(3)把金片A及B移到3号针的双金片问题。 其中，子问题(1)与子问题(3)又分别可分解为三个子问题。
为了用与/或树把问题的分解过程表示出来，先要定义问题的形式化表示方法。
设仍用状态表示问题在任一时刻的状况； 用三元组 (i，j，k) 表示状态：i代表金片C所在的钢针号； j代表金片B所在的钢针号; k代表金片A所在的钢针号。 用“”表示状态的变换； 这样原始问题就可表示为： (1, 1, 1) (3，3，3) (1,1,1) (3,3,3) 此图共有七个终止节点， 对应于七个本原问题，它 们是通过“分解”得到的。 (3,2,2) (3,3,3)
• 另外，可能存在多条线路都可实现对问题的求解，这就又出现 按哪一条线路进行求解以获得较高的运行效率的问题。
像这样根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，从而构造一条代价较少 的推理路线，使问题得到圆满解决的过程称为搜索。
2. 搜索分类
人工智能中的语义推理与知识推理
人工智能中的语义推理与知识推理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是现代科学技术领域的重要研究方向，旨在开发能够模拟人类智能的机器系统。
在实现这一目标的过程中，语义推理和知识推理作为两个关键技术，扮演着重要角色。
本文将从定义、原理、应用等方面阐述人工智能中的语义推理与知识推理，并探讨它们的相互关系以及未来发展的趋势。
一、语义推理语义推理（Semantic Reasoning）是指根据事物之间的内在关联，推导出新的语义信息的过程。
语义推理主要基于语义学和逻辑学的原理，以及计算机中的专门算法实现。
它能够从已有的语义信息中发现潜在的语义关系，进而进行推理和推断。
语义推理的主要原理之一是基于语义网络（Semantic Network）的表达方式。
语义网络是一种用于表示知识和语义关系的图结构。
其中节点代表事物或概念，边代表事物或概念之间的语义关系。
通过对语义网络的分析和推理，可以发现隐藏在知识背后的潜在语义关系。
另一个重要的语义推理原理是基于逻辑表达式的形式化推理。
利用逻辑推理规则，可以将自然语言表达的语义转化为形式化的逻辑表达式，进而进行推理过程。
逻辑推理的一个经典方法是基于命题逻辑的推理，它能够根据已知事实和逻辑规则推导出新的逻辑结论。
语义推理在人工智能中具有广泛的应用。
例如，在自然语言处理中，语义推理可用于理解和解释自然语言中的隐含意义和歧义。
在推荐系统中，语义推理可以在用户历史和商品信息的基础上推测用户的偏好和行为。
此外，语义推理还被应用于智能搜索、信息抽取、智能问答等领域。
二、知识推理知识推理（Knowledge Reasoning）是根据已有的知识，从中抽取新的知识或进行推理的过程。
它主要基于人类的知识表示和推理方式，以及计算机中的专门算法实现。
知识推理的目标是通过对已知知识的利用，从中推导出新的知识和规则。
知识推理的主要原理之一是基于规则的推理。
规则是一种基于条件和结果的描述，它表示特定条件下的行为或结果。
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有5间不同颜色的房间，每间住个不同国籍的人，每人有自己喜 欢的饮料、香烟和宠物。已知信息：
1. 英国人在红房间中 2. 西班牙人有一条狗 3. 挪威人住在左边第一间房里 4. 黄房间中的人在抽库尔斯牌香烟
5. 抽切斯菲尔德牌香烟的人是养了一只狐狸的人的邻居
6. 挪威人住在蓝房间隔壁
7. 抽温斯顿牌香烟的人有一只蜗牛
谓词逻辑表示与推理技术 状态空间表示与搜索技术
宜用问题带出内容，通过问题引发学生思考： “这样的问题机器能解决吗？可以怎么做？” 以增加兴趣。
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引言——经典人工智能
出色的老式人工智能（Good Old Fashioned AI， GOFAI）——哲学家约翰.豪格兰德 一个用规则和事实来程序化的高速数字计算机可 能表现出智力行为
房间号
1
2
3
4
5
颜色
国籍
挪威人 乌机克器兰真的英国能人自动日完本人 西班牙
香烟 库尔斯 切成斯菲这尔德样的温斯推顿理吗国？会
幸运
饮料
水
茶
牛奶
咖啡 橘子汁
宠物 狐狸
马
蜗牛
斑马
狗
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自动推理示例 求 解
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5.1.2 自动推理证明的发展史
笛卡尔
自动证明的提出
笛卡尔、莱布尼茨（17世纪）
希尔伯特对命题的要求太高， 当时仅能解决很少的一类几何 定理的机器证明，却是历史上 第一个关于某类几何命题的机 械化检验方法的定理。
希尔伯特
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自动证明的发展
塔斯基（波兰）
1950年，证明了：“一切初等几何 和初等代数范围的命题都可以用机 械方法判定” 为几何定理的机器证明开拓了一条 利用代数方法的途径 方法太复杂，即使用高速计算机也 证明不了稍难的几何定理
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自动证明的发展
1977年，美国年轻的数学家 阿佩尔等在高速电子计算机 上耗费 1200 小时的计算时间， 证明了著名的“四色定理” ， 人类百年悬而未决的疑问最 终被圆满解决了。这一成就 轰动一时，成为机器定理证 明的一个典范。
塔斯基
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自动证明的发展
纽厄尔,西蒙和肖
1956年, 发表了论文《逻辑理 论机》(LTM) 认为LTM不仅是计算机智力 的有力证明，也是人类认知 本质的证明 1957年开发了最早的AI程序 设计语言IPL语言 1960年，成功地合作开发了 “通用问题求解系统” GPS (General Problem Solver)
——图灵 人类是借助事实与规则来产生智力行为的 经典人工智能技术主要以符号表示、符号处理为 实现智能的主要手段，推理和搜索是其中的核心 技术
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5.1自动推理证明
机器真的能够自动推理吗？ 自动推理证明的发展史 谓词逻辑 消解原理
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5.1.1 机器真的能够自动推理吗？
5个房间问题
人工智能课程改革与建设
第五讲 经典人工智能技术 ——推理与搜索
Traditional Technology of AI
2011
智能科学与技术系
本讲授课要点
讲授基于符号主义的经典人工智能技术。 符号主义的研究以知识为核心。知识的表示是 问题求解的基础，但单纯介绍知识表示容易让 学生感觉枯燥，且无法直观理解其作用，可考 虑将表示与求解放在一起讲授，例如：
王浩
1961-1967年任哈佛大学教授
1967-1991年任洛克菲勒大学逻辑学教授
20世纪50年代初当选美国科学院院士及不 列颠科学院外籍院士。
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自动证明的发展—王浩
美籍华裔王浩（1921—1995）
l953年起开始计算机理论与机器证明 的研究。他敏锐地感觉到被认为过分 讲究形式的精确又十分繁琐而无任何 实际用处的数理逻辑，可以在计算机 领域发挥极好的作用。
艾伦.纽厄尔
赫伯特.西蒙
智能科学与21—1995）
数学家、逻辑学家、计算机科学家、 哲学家。
简历
生于山东济南市
1943年毕业于西南联合大学数学系
1945年毕业于清华大学研究生院哲学系
1948年获哈佛大学哲学博士学位
1954-1956年在牛津大学任高级教职
1959年，采用“王浩算法”用计算机
证明了罗素 、 怀海德的巨著《数学原
理》中的几百条有关命题逻辑的定理，
王浩
仅用了 9 分钟（vs 10年），宣告了用
计算机进行定理证明的可能性，第一
次明确提出“走向数学的机械化”。
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自动证明的发展—王浩
美籍华裔王浩
1983 年，获国际人工智能联合会 “数学 定理机械证明里程碑奖”，表彰他在数学 定理机械证明研究领域的开创性贡献。 1972年以后，王浩数次回国讲学。1985年 兼任北京大学教授；1986年兼任清华大学 教授。 新中国成立之初，公开发表演说表示对新 中国的支持。1972年回国时曾受周恩来总 理的接见。1973年撰写了《访问中国的沉 思》，赞美新中国，被报纸与杂志广泛刊 载。为此，他受到了许多攻击。他热爱祖 国和中华民族的精神值得人们学习与称道。
萌发了用机械系统实现定理 证明的想法
把一类数学问题当作一个整 体，建立统一的证明过程， 按照规定的程序步骤机械地 进行下去，在有限步骤之后 判断出定理的正确性
莱布尼茨
智能科学与技术系
自动证明的发展
由于传统的兴趣和应用的价值，初等几何问题 的自动求解成为数学机械化的研究焦点。
希尔伯特
20世纪初，在他的名著《几何 基础》中给出了一条可以对一 类几何命题进行判定的定理。
8. 抽幸运牌香烟的人喝橘子汁 问题：斑马在哪个房间中？
9. 乌克兰人喝茶 10. 日本人抽国会牌香烟
哪个房间中的人喝水？
11. 抽库尔斯牌烟的房间在有匹马的房间隔壁 12. 绿房间中的人喝咖啡 13. 绿房间在白房间的左边 14. 中间房间的人喝牛奶
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自动推理示例：5个房28913611114牌匹897只5是间...0..424.1..西抽乌.挪挪英黄抽乌抽.抽...香.马蜗日养中绿绿抽问班幸克威威国房幸克温切烟的牛本了间房房库牙运兰人人间运兰斯题斯房人一房间间尔人牌人住住在中香人顿菲间抽只间 中 在 斯有香喝在在 红 的 烟 喝牌尔隔国狐的的白牌一烟茶左蓝房人的茶香德壁会狸人人房烟条的边房间在人烟牌牌的喝喝间的狗人第间中抽喝的香香人牛咖的房喝一旁库橘人烟烟的奶啡左间橘间边尔子有的邻边在子房斯汁一人居有汁里的