人工智能(AI)推理技术共47页
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• （1）启发式推理：如果在推理过程中，运用与问 题有关的启发性知识，如解决问题的策略、技巧 及经验等，以加快推理过程，提高搜索效率，这 种推理过程称为启发式推理。如A、A*等算法。
• （2）非启发式推理。如果在推理过程中，不运用 启发性知识，只按照一般的控制逻辑进行推理， 这种推理过程称为非启发式推理。(推理效率较低， 容易出现“组合爆炸”问题。)
（4）将公式化为前束式，并略去全称量词,可变为
P（x，y，f（x，y）） Q（x，u）
（5）恢复为蕴含式。利用等价关系 PQ 与 PQ 将上式
变为
P（x，y，f（x，y）） Q（x，u）
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3、目标公式的表示形式
要求目标公式用文字的析取式(子句)表示，否则就要化 为子句形式。
止节点的解图为止，当一个目标文字和与或图中的一个
文字匹配时，可以将表示该目标文字的节点(目标节点)
通过匹配连接到与或图中相应的文字节点上。当演绎产
生的与或图包括一个目标节点上结束的解图时，推理便
成功结束。
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1)、命题逻辑的情况
• 应用规则的匹配过程比较简单。设已知事实的与 或形表达式为：（（PQ）R）（S （TU））
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X
Y
匹配弧
XY
Z
P
Q
S
T
U
（PQ）
R
S
（TU）
（PQ）R
S （TU）
[（PQ）RA] r[Stif（icTiaUl ）In] telligence
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。
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仔细分析量词的辖域
= ～(x)A(x)∨($x)B(x) （消去“蕴含”）
= ($x) (～A(x))∨($x)B(x) （“非”直接作用谓词符号）
= ($ x) (～A(x) ) ∨ ($z) B(z) (改名)
= ～A(a)∨B(b) （消去存在量词）
子句集= { ～A(a)∨B(b) }
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凡人都会死. 苏格拉底是人.
如何得到结论：苏格拉底会死.
要完成消解还面临几个问题
“”和“ ”必须消去
• Man (x) Mortal (x) Man (x) Mortal • “”怎么办？
化为子句集 置换与合一
如果能消去“”，Man (x) 和Man (Socrates)也不能构成互补对，
人
工
智
能
Artificial Intelligence (AI)
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1
第4章 推理技术
4.1 消解原理
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2
推理是如何进行的？
推理过程多种多样 例1：
如果今天不下雨，我就去你家
今天没有下雨
例2：
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
计算机如何选择？
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3
消解原理（归结原理）
2) 把非号~移入内层 ~ (P Q) = ~ P ~ Q ~ (P Q) = ~ P ~ Q ~ ( x)P = ( $x) ~ P ~ ($ x)P = ( x) ~ P
ppt课件 9
3)对变量标准化 改变变量名，使不同的变量不同名
( x)P(x) ( $ x)Q(x) ( x)P(x) ( $ y)Q(y) 4)消去存在量词(具体化 Skolemnizing)，两种情况： 1. 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
人工智能推理技术
• （1）专一性排序(条件部分更具体的规则) • （2）规则排序(规则编排顺序) • （3）数据排序(所有条件按优先级次序编排起来) • （4）就近排序(最近使用的规则优先) • （5）上下文限制(在某种上下文条件下) • （6）按匹配度排序(计算这两个模式的相似程度) • （7）按条件个数排序(条件少的优先)
• （2）不确定性推理(不精确推理)。在人类知识中， 有相当一部分属于人们的主观判断，是不精确的和 含糊的。由这些知识归纳出来的推理规则往往是不 确定的。基于这种不确定的推理规则进行推理，形 成的结论也是不确定的，这种推理称为不确定推理。 (在专家系统中主要使用的方法)。
3、单调推理、非单调推理
• 如果按推理过程中推出的结论是否单调增加，或 者说推出的结论是否越来越接近最终目标来划分， 推理又可分为单调推理与非单调推理。
（2）把否定号“”移到每个谓词的前面,可变为
（x）{（y）（z）[P（x，y，z）] （u）Q（x，u）}
（3）引入skolem函数消去存在量词。消去存在量词后，为
（x）{（y） [P（x，y，f（x，y））] （u）Q（x，u）}
（4）将公式化为前束式，并略去全称量词,可变为
P（x，y，f（x，y）） Q（x，u）
1)、命题逻辑的情况
• 应用规则的匹配过程比较简单。设已知事实的与 或形表达式为：（（PQ）R）（S （TU））
人工智能(AI)推理技术
3、冲突解决策略
• 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。 • （1）专一性排序(条件部分更具体的规则) • （2）规则排序(规则编排顺序) • （3）数据排序(所有条件按优先级次序编排起来) • （4）就近排序(最近使用的规则优先) • （5）上下文限制(在某种上下文条件下) • （6）按匹配度排序(计算这两个模式的相似程度) • （7）按条件个数排序(条件少的优先)
-- 推理的控制策略
• 主要是指推理方向的选择、推理时所用的搜索策 略及冲突解决策略等。一般推理的控制策略与知 识表达方法有关 (产生式系统) . • 1、推理方向：用于确定推理的驱动方式。分为正 向推理(由已知事实出发)、反向推理(以某个假设 目标作为出发点)和正反向混合推理(正向推理和 反向推理相结合).系统组成: 知识库（KB）+初始 事实和中间结果的数据库（DB）+ 推理机 • 2、搜索策略:推理时要反复用到知识库中的规则， 而知识库中的规则又很多，这样就存在着如何在 知识库中寻找可用规则的问题(代价小,解好). 可 以采用各种搜索策略有效地控制规则的选取.
7．2 基于规则的演绎推理
• 许多AI系统中所用到的知识一般是由蕴含式直接表示的， 但在归结反演中，必须首先将它们转化为子句的形式，所 以这种推理是比较低效的。 • 基于规则的演绎推理则是直接的推理方法。它把有关问题 的知识和信息划分为规则与事实两种类型。规则由包含蕴 含形式的表达式表示，事实由无蕴含形式的表达式表示， 并画出相应的与或图，然后通过规则进行演绎推理。 • 可分为正向、反向和正反向演绎推理。在正向推理中，作 为F规则用的蕴含式对事实的总数据库进行操作运算，直至 得到该目标公式的一个终止条件为止；在反向推理中，作 为B规则用的蕴含式对目标的总数据库进行操作运算，直至 得到包含这些事实的一个终止条件为止；在双向推理中， 分别从两个方向应用不同的规则（F和B）进行操作运算。
人工智能推理技术 PPT
• 利用知识进行推理是知识利用的基础。各种 人工智能应用领域如专家系统、智能机器人、 模式识别、自然语言理解等都是利用知识进行 广义问题求解的智能系统.
7.1 推理技术概述
--1. 推理的概念与类型
• 推理是人类求解问题的主要思维方法. • 所谓推理就是按照某种策略从已有事实和
• 2、搜索策略:推理时要反复用到知识库中的规则， 而知识库中的规则又很多，这样就存在着如何在 知识库中寻找可用规则的问题(代价小,解好). 可 以采用各种搜索策略有效地控制规则的选取.
3、冲突解决策略
• 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。
7．2 基于规则的演绎推理
• 许多AI系统中所用到的知识一般是由蕴含式直接表示的， 但在归结反演中，必须首先将它们转化为子句的形式，所 以这种推理是比较低效的。
• 基于规则的演绎推理则是直接的推理方法。它把有关问题 的知识和信息划分为规则与事实两种类型。规则由包含蕴 含形式的表达式表示，事实由无蕴含形式的表达式表示， 并画出相应的与或图，然后通过规则进行演绎推理。
第7章、基本的推理技术
基本的推理技术
• 推理技术概述 • 基于规则的演绎推理
–正向演绎推理 –逆向演绎推理 –双向演绎推理
• 不确定性推理
–概率推理
人工智能是用计算机来模拟人的智能，就 是用能在计算机上实现的技术和方法来模拟人出来并存储到计算机中。
• 可分为正向、反向和正反向演绎推理。在正向推理中，作 为F规则用的蕴含式对事实的总数据库进行操作运算，直至 得到该目标公式的一个终止条件为止；在反向推理中，作 为B规则用的蕴含式对目标的总数据库进行操作运算，直至 得到包含这些事实的一个终止条件为止；在双向推理中， 分别从两个方向应用不同的规则（F和B）进行操作运算。
人工智能3(1)搜索推理技术
第3章确定性推理3.1 图搜索策略3.2 盲目搜索3.3 启发式搜索3.4 消解原理3.5 规则演绎系统3.6 产生式系统3.7 非单调推理概述(1)问题求解§AI中每个研究领域都有其各自的特点和规律,但就求解问题的过程看,都可抽象为一个问题求解过程。
§问题求解过程实际上是一个搜索,广义地说,它包含了全部计算机科学。
§任何问题求解技术都包括两个重要的方面:表示和搜索§表示是基本的,搜索必须要在表示的基础上进行。
表示关系到搜索的效率。
§本章讨论的表示主要包括:§状态空间表示§问题空间表示概述(2)q1974年，Nilsson归纳出的AI研究的基本问题知识的模型化和表示常识性推理、演绎和问题解决启发式搜索人工智能系统和语言q搜索是人工智能中的一个基本问题,是推理不可分割的一部分,直接关系到智能系统的性能和运行效率q AI为什么要研究search?问题没有直接的解法;需要探索地求解;搜索(3)什么是搜索§根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,构造出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包括两个方面：---找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路径---找到的这条路径在时间和空间上复杂度最小搜索(4)§盲目搜索:也称为无信息搜索，即只按预定的控制策略进行搜索,在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略§启发式搜索: 在搜索中加入了与问题有关的启发性信息,用于指导搜索朝着最有希望的方向进行,加速问题的求解过程并找到最优解要考虑的因素u完备性：当问题有解时，这个算法是否能保证找到一个解？u最优性：这个搜索策略是否能找到最优解？u时间复杂度：找到一个解需要花费多长时间？u空间复杂度：在执行搜索过程中需要有多少内存？无信息的搜索策略•广度优先搜索(Breadth-first search)•代价一致搜索(Uniform-cost search)•深度优先搜索(Depth-first search)•深度有限搜索(Depth-limited search)•双向搜索(Bidirectional search)•迭代深度优先搜索(Iterative deepening depth-first search)有信息的搜索策略贪婪最佳优先搜索(Greedy best-first search)A*搜索(A* search: Minimizing the total estimated solution cost)递归最佳优先搜索(Recursive best-first search)爬山法搜索(Hill-climbing search)模拟退火搜索(Simulated annealing search)局部剪枝搜索(Local beam search)遗传算法(Genetic algorithm)联机搜索(Online search)Heuristic search Beyond Classical Search状态空间表示法(1)q状态空间表示法：用来表示问题及其搜索过程的一种方法q状态：状态是描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构.23751486（2, 3,7 ,0 , 5, 1, 4, 8, 6）状态空间表示法(2)q状态空间:由问题的全部状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间.一般表示为:(S, F, G)S:问题所有的初始状态集合;F:算符集合; G:目标状态集合q算符: 引起状态中某些分量发生变化, 从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符.q状态空间表示法是用“状态”和“算符”表示问题的一种方法q状态空间图:状态空间的图式表示,称为状态空间图.其中节点表示状态,有向边(弧)表示算符.状态空间表示法(3)路径状态序列搜索寻找从初始状态到目标状态的路径;S0Sg状态空间表示法（4）例1:二阶梵塔问题§设有三个钢针,在一号钢针上穿有A,B两个金片,A小于B,A位于B的上面.要求把这两个金片全部移到另一个钢针上,而且规定每次只能移动一片,任何时刻都不能使B位于A的上面§设用Sk=(Sk0,Sk1)表示问题的状态,SK0表示金片A所在的钢针号,SK1表示金片B所在的钢针号,全部可能的状态为:S0=(1,1), S1=(1,2), S3=(1,3)S4=(2,1), S5=(2,2), S6=(2,3)S7=(3,1), S8=(3,2), S9=(3,3)§问题初始状态集合S={S0},§目标状态集合G={S4,S8}.§算符:A( i,j):表示把金片A从第i号针移到第j号针上B(i,j):表示把B从第i号针移到第j号针上§共12个算符:§A(1,2), A(1,3), A(2,1) ,A(2,3), A(3,1),A(3,2)§B(1,2), B(1,3), B(2,1), B(2,3), B(3,1), B(3,2)状态空间表示法（5）用状态空间表示,首先必须定义状态的描述形式,把问题的一切状态都表示出来,其次定义算符,完成状态的转换问题的求解过程就是一个把算符不断地作用于状态的过程.如果在使用某个算符后得到的状态就是目标状态,就得到了问题的解.这个解就是从初始状态到目标状态所用算符构成的序列.算符的一次使用,就使问题由一种状态转变为另一种状态.可能有多个算符序列都可使问题从初始状态变到目标状态,这就得到了多个解.对任何一个状态,可使用的算符可能不止一个,这样由一个状态所生成的后继状态可能有多个.如何选择下一步的操作,由搜索策略决定.搜索控制策略（1）q搜索控制策略不可撤回的控制策略;试探性控制策略回溯型图搜索搜索控制策略（2）不可撤回的控制策略例：八数码问题评价函数:f：（规定: 评价函数非增）2831647512384765与的差异为4搜索控制策略（3）不可撤回的控制策略2831647528314765231847651123847651238476523184765 f=4f=3f=3f=0f=1f=2搜索控制策略（4）不可撤回的控制策略28314765283147658321476583214765 28132476581324765 f=3f=3f=3f=3f=3f=313824765f=213824765f=1搜索控制策略（5）不可撤回的控制策略可能无解1251238476384765目标f=2回溯策略((1,1))((1,1))((1,1))((1,1))Q ((1,1))((1,1))((1,1))((1,1))((1,1))((1,1))Q ((1,1))Q ((1,1))3.1 图搜索策略¾一些基本概念节点深度：根节点深度=0其它节点深度=父节点深度+11233.1 图搜索策略¾一些基本概念路径设一节点序列为(n0, n1,…,n k)，对于i=1,…,k，若节点n具有一个后继节点n，则该序列称为从n到n的i-1i0k路径。
人工智能推理技术(一)2024
人工智能推理技术（一）引言概述：人工智能推理技术是指利用计算机系统模拟人类的推理能力，通过分析和处理大量的数据来生成合理的结论。
它是人工智能领域的重要组成部分，具有广泛的应用前景。
本文将结合相关理论和实践，介绍人工智能推理技术的基本原理以及其在不同领域的应用。
正文：1. 推理技术的基本原理1.1 前向推理1.1.1 定义和基本概念1.1.2 算法和模型1.1.3 优缺点分析1.2 后向推理1.2.1 定义和基本概念1.2.2 算法和模型1.2.3 优缺点分析1.3 双向推理1.3.1 定义和基本概念1.3.2 算法和模型1.3.3 优缺点分析2. 推理技术在自然语言处理中的应用2.1 语义理解2.1.1 语义关系的分析和理解2.1.2 文本推理和逻辑推理2.1.3 机器翻译和文本摘要2.2 问答系统2.2.1 问题解析和解答2.2.2 推理过程与结果评估2.2.3 基于推理的对话系统2.3 搜索引擎2.3.1 搜索词扩展与排序2.3.2 信息抽取和知识图谱构建2.3.3 推理引擎与推理推荐3. 推理技术在机器学习中的应用3.1 特征选择和数据预处理3.1.1 推理算法在特征选择中的应用3.1.2 推理技术在数据清洗和预处理中的应用 3.2 模型推理与评估3.2.1 推理在模型推理和解释中的应用3.2.2 推理技术在模型评估和优化中的应用 3.3 异常检测和故障诊断3.3.1 推理算法在异常检测中的应用3.3.2 推理技术在故障诊断和预测中的应用4. 推理技术在智能系统中的应用4.1 智能机器人4.1.1 推理技术在导航和路径规划中的应用 4.1.2 智能机器人的决策推理4.1.3 人机交互与情感推理4.2 智能驾驶4.2.1 基于推理的自动驾驶决策4.2.2 智能交通系统中的推理技术4.2.3 预测和优化智能驾驶行为4.3 智能医疗4.3.1 推理技术在疾病诊断和治疗中的应用 4.3.2 基于推理的医疗决策和建议4.3.3 医学知识推理与智能辅助诊断5. 推理技术的发展趋势和挑战5.1 从经典推理到深度推理5.2 推理技术与人类智能的融合5.3 推理技术的伦理和隐私问题5.4 推理技术在大数据时代的应用挑战5.5 推理技术的安全性和可解释性问题总结：人工智能推理技术是通过模拟人类推理能力实现自动推理的方法。
人工智能推理技术综述49页PPT
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利