人工智能自动推理
人工智能知识表示与推理
知识表示与推理本课内容1.知识表示概述2.一阶谓词逻辑3.产生式和产生式系统4.框架5.自动推理1.知识表示概述知识与智能人类的智能活动主要是获得并运用知识。
知识是智能的基础。
为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。
但人类的知识需要用适当的模式表示出来，才能存储到计算机中并能够被运用。
因此，知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课题。
知识的概念费根鲍姆Feigenbaum知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
Bernstein知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
Hayes-roth知识是事实、信念和启发式规则。
知识的概念从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识的分类从内容上分原理（客观）性知识和方法（主观）性知识：⏹原理（客观）性知识具有抽象概括性；⏹方法（主观）性知识具有通用性。
从形式上分显式和隐式知识；从逻辑思维角度分逻辑型和直觉型知识；理论知识和经验知识。
从可靠性上分知识的要素事实事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等规则事物的行动、动作和联系的因果关系知识控制当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知识元知识怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识知识的特性知识的相对正确性知识是人类对客观世界认识的结晶，并且受到长期实践的检验。
因此，在一定的条件及环境下，知识是正确的。
“一定的条件及环境”是必不可少的，它是知识正确性的前提。
因为任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，因而也就只有在这种条件及环境下才是正确的。
知识的相对正确性西风昨夜过园林，吹落黄花满地金。
——（宋）王安石秋花不比春花落，说与诗人仔细吟。
——（宋）苏轼知识的相对正确性知识的不确定性由于现实世界的复杂性，信息可能是精确的，也可能是不精确的、模糊的;关联可能是确定的，也可能是不确定的。
基于人工智能的符号计算与自动推理技术研究
基于人工智能的符号计算与自动推理技术研究一、引言人工智能技术在各个领域都有着广泛的应用，众所周知，其能够为人类带来很多便利，其中一项特别重要的应用就是符号计算与自动推理技术。
符号计算是一种基于符号逻辑的数学方法，而自动推理则是一种基于逻辑规则的方法。
结合起来，这两种技术可以使计算机系统进行复杂的逻辑推理和运算，以辅助人类决策和思想分析。
本文将探讨基于人工智能的符号计算与自动推理技术研究。
二、符号计算技术符号计算技术是人工智能领域中的一项重要技术，它是一种基于符号逻辑的数学方法。
通俗地说，符号计算技术就是将复杂的代数和逻辑公式转换成计算机能够理解的符号形式，然后通过计算机程序进行运算。
目前，符号计算技术主要应用于数学、物理学、工程、计算机科学、人工智能等领域。
通过符号计算技术，可以在计算机上执行各种数学公式和逻辑运算，例如证明定理、求解方程组、计算微积分、模拟物理实验等等。
符号计算技术的应用使得许多复杂的计算变得简单、快速、独立于人工操作。
三、自动推理技术自动推理技术是人工智能领域中的又一重要技术，它是一种利用逻辑规则和推理算法来自动推导新信息的方法。
自动推理可以帮助人们找到事实和规则之间的关系，解决实际问题和逻辑分析等问题。
目前，自动推理技术主要应用于计算机科学、人工智能、人机交互等领域。
自动推理技术能够自动地判断和演绎信息，从而可以帮助人们搭建智能推理和决策系统，提高人们在各领域的决策能力和判断能力。
四、符号计算与自动推理的结合符号计算技术和自动推理技术是人工智能技术中基础性的两个分支，它们之间存在一定的关系。
通过符号计算，可以将逻辑表达式转化为计算机能够处理的符号形式，进而在计算机中进行处理和分析。
而自动推理技术可以根据给定的逻辑规则和信息，自动运用推理算法来推导出新的信息。
因此符号计算技术和自动推理技术的结合，可以帮助人们更好地解决复杂问题，提高判断力和推理能力。
在人工智能的应用中，利用符号计算技术和自动推理技术，可以设计和实现智能推理系统。
人工智能的推理推断和决策方法
人工智能的推理推断和决策方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和表现人类智能的学科。
推理、推断和决策是人工智能领域中至关重要的技术之一。
本文将介绍人工智能中的推理推断和决策方法，并深入探讨它们在现实生活中的应用。
一、推理推断方法推理推断是通过已有信息和已有的推理机制从中得出新的结论或发现之间的关系。
推理推断的方法可以分为演绎推理和归纳推理。
1. 演绎推理演绎推理是根据已知的前提和逻辑规则，通过确定性推理得出结论。
它可以分为传统逻辑推理和不确定逻辑推理。
传统逻辑推理是依据逻辑学的基本规则和形式公理进行推理。
其中最著名的逻辑是命题逻辑和谓词逻辑。
命题逻辑主要用于处理简单的命题间的推理，例如当已知A为真，且A蕴含B时，可以推出B为真。
谓词逻辑则用于处理谓词与量词，更为灵活。
不确定逻辑推理是用于处理不确定性信息的推理方法，其中最常用的方法是模糊逻辑和概率逻辑。
模糊逻辑通过引入模糊概念来处理不精确或不完全的信息，如“云彩是模糊的白色”。
概率逻辑则通过将概率引入到逻辑推理中来处理不确定性，如“在下雨的情况下，道路湿滑的概率更高”。
2. 归纳推理归纳推理是通过从具体的事实或实例中总结出普遍规律来进行推理。
归纳推理的方法可以分为归纳泛化和归纳推理。
归纳泛化是从特殊情况中抽象出一般规律。
例如，我们观察到许多坏学生是在游戏时间过长后表现不佳，可以推断出游戏时间过长对学生学习的负面影响。
归纳推理则是通过观察现象、分析数据等方法得出结论。
它通过观察和经验总结概括，可能会受到样本规模、采样偏差等因素的影响。
二、决策方法决策是从多个备选方案中选择最佳方案的过程。
在人工智能领域中，决策问题经常被建模为决策树、马尔可夫决策过程、深度强化学习等形式。
1. 决策树决策树是一种树状的决策图，用于帮助决策者作出决策。
在决策树中，每个分支代表一个决策点，而每个叶节点代表一个可能的决策结果。
人工智能的自动化和自动推理方法
人工智能的自动化和自动推理方法人工智能作为一门前沿科学，其发展日新月异，尤其是在自动化和自动推理方法方面取得了长足的进步。
自动化是指人工智能系统能够在不需要人类干预的情况下完成任务，而自动推理则是指人工智能系统能够根据规则和知识进行推理和决策。
这两个方面对于人工智能的发展至关重要。
自动化和自动推理方法在人工智能领域有着广泛的应用。
其中，自动化方法可以让人工智能系统更加高效地完成重复性、繁琐的任务，例如文档分类、数据分析等。
此外，自动化方法还可以帮助人工智能系统更好地适应不断变化的环境，提高系统的灵活性和适应性。
自动推理方法则可以让人工智能系统更好地理解和处理复杂的问题，从而提高系统的智能水平和决策能力。
在自动化方法方面，人工智能系统通常会使用各种技术和算法来实现任务的自动化。
例如，机器学习算法可以让系统根据数据自动学习并改进自身的性能，进而实现任务的自动化。
另外，自然语言处理技术也可以让人工智能系统更好地理解和处理人类语言，实现自然、智能的交互。
这些技术的应用使得人工智能系统在各个领域都能够发挥出色的自动化能力。
而在自动推理方法方面，人工智能系统通常会通过逻辑推理、专家系统等技术来实现推理和决策。
逻辑推理是指系统根据事实和规则进行逻辑推理，从而得出结论或进行决策。
而专家系统则是指系统根据领域专家的知识和经验进行推理和决策，模拟人类专家的智能行为。
这些方法的应用使得人工智能系统能够更好地处理复杂、抽象的问题，提高系统的智能水平。
让我们总结一下本文的重点，我们可以发现，自动化和自动推理方法对于人工智能的发展至关重要。
通过这些方法的不断改进和应用，人工智能系统将能够更好地适应多样化、复杂化的任务和环境，进一步提升系统的智能水平和应用能力。
随着人工智能技术的不断进步，相信自动化和自动推理方法将在未来发挥越来越重要的作用，推动人工智能技术实现更大的突破和应用。
人工智能中的自动逻辑推理
人工智能中的自动逻辑推理作者：刘惠王尧来源：《装备维修技术》2020年第08期摘要：随着科技的不断发展，人工智能在我们生活中的应用越来越广泛，但在人工智能中运用的逻辑推理方法通常是不能实现自动推理的。
在进行自动逻辑推理设置的时候应该结合当下人工智能的发展情况，采用适合其发展的方式进行自动逻辑推理的设置。
本文主要针对人工智能的自动逻辑推理，从人工智能的推理方式以及模式、人工智能冲突消除的策略等几个方面进行了分析和探讨。
关键词：人工智能;自动逻辑推理引言：随着科技的进步发展，人工智能的应用越来越多，在多个行业都有非常好的应用，特别是在服务行业的应用最为突出。
在使用人工智能的过程中，要对其进行一定的逻辑推理程序设定，传统的推理方式不能满足人工智能的需求，所以在进行人工智能逻辑推理的时候，应该根据人工智能的实际应用需求，对其进行合理的设计，使其能够更好的完成自动逻辑推理。
一、人工智能的逻辑推理方式以及模式推理主要是运用一种策略根据现实所发生的状况，进行下一步的发展推理，而人工智能当中的逻辑推理过程中主要是依靠程序所完成的。
人工智能当中的逻辑推理也是非常重要的，在进行程序设计的时候应该将其结合实际进行分析，使其在工作使用过程中能够更好的进行推理分析。
（一）逻辑推理的方式逻辑推理当中推理方式分为很多种，其中演绎推理在推理方式当中处于最为基本的推理方式，其在进行推理的过程中主要是根据当下所需从简单的推理逐步向着复杂特殊的方向发展，使其能够有效的达到所需的目标，为其工作开展提供良好的逻辑程序设计。
归纳推理主要是从个体推理不断向着一般发展，在进行设计的时候相关人员一定要注意其特点，避免与演绎推理程序相混淆，影响程序的正常工作。
默认推理主要是在知识不完全的情况下，进行一种假设推理的过程中，根据假设的条件对已经存在的一些知识信息进行一定的推理分析，最终得到理想的结果。
推理的方式分为很多种，还有确定性、不确定性等相关的推理方式，在进行人工智能逻辑推理程序设计的时候相应的工作人员应该结合人工智能的需求进行相应的设计，使其在工作过程中能够更好的完成推理，达到工作的需求。
人工智能的核心技术
人工智能的核心技术一、介绍随着计算机技术的飞速发展，人工智能逐渐渗透到我生活的各个领域，已经成为我们无法回避和回避的现实。
人工智能的应用正在不断扩大，而让人工智能得以实现，需要一些基本技术。
本文将介绍人工智能核心技术。
二、自然语言处理自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支，人工智能需要理解自然语言，而自然语言处理就是理解、分析人类语言的科学技术。
目前，NLP技术的应用已经广泛用于文本分析、语音识别、知识图谱等领域，例如中文分词、词性标注，语义分析，机器翻译等。
三、机器视觉机器视觉是指通过计算机技术来实现对图像、视频等视觉信息的处理和理解，以及对各种物体的识别和感知。
最常见的机器视觉应用是人脸识别、车辆识别和安全监控系统。
近年来，随着深度学习技术的发展和普及，机器视觉的智能化水平得到了大幅提高。
四、机器学习机器学习是一种人工智能技术，它是让机器能够自主提取数据规律，通过不断学习、训练来改进自己的算法和模型。
机器学习可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习和增强学习等多种类型。
机器学习已经广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、工业、农业等。
五、深度学习深度学习是机器学习的一个分支。
深度学习通过多层神经网络，模仿人类大脑的结构来实现数据的自动提取和分类。
深度学习的应用非常广泛，例如图像分类、语音识别、自然语言处理等。
六、数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动提取有价值信息的技术。
它主要分为数据预处理、数据挖掘模型的建立和模型的应用三个阶段。
目前，数据挖掘应用越来越普及，如推荐系统、金融风险评估、医疗诊断等。
七、自动推理自动推理是人工智能的一个分支，它需要通过一定的逻辑来推理出正确的结果。
自动推理主要应用于专家系统、决策支持等领域。
八、新一代计算机技术新一代计算机技术包括量子计算机、DNA计算机、生物计算机等众多技术。
与传统计算机相比，新一代计算机具有更高的运算速度、更高的数据存储密度等优点，具有更广泛的用途前景。
人工智能的认知逻辑和推理机制
人工智能的认知逻辑和推理机制人工智能是一个充满想象力的领域，它能够通过机器学习和深度学习等技术，提高人类的生产力，并且在很多方面有很高的应用价值。
但是我们如何让机器更高效的学习和判断，具有更加人类化的认知能力，这是人工智能领域需要解决的一个重要问题。
那么，人工智能的认知逻辑和推理机制又是怎样的呢？一、人工智能的认知逻辑人工智能的认知逻辑一般分为知识表示、知识存储、知识获取和知识推理。
其中知识表示是指将专业知识和常识知识转化为计算机可以理解的形式，以便机器进行学习和判断。
知识存储是通过存储、保存和更新信息，以便机器在需要时随时获取数据，并以智能的方式处理和检索信息。
知识获取是指从数据中获取知识，主要是通过自然语言处理和图像识别等方法提取信息。
知识推理是指基于已知事实，从中推导出新的结论或发现潜在的规律。
这是人工智能最基本和核心的能力之一。
二、人工智能的推理机制推理是人工智能的重要能力之一，它是指根据已知的知识推导出新的知识或结论。
目前人工智能的推理机制主要包括逻辑推理和机器学习推理。
逻辑推理是通过数学的形式，形成推理规则，以此来进行推理。
逻辑推理可以被视为静态和形式上的知识表示。
事实上，逻辑推理是由人为设定的规则，这些规则可以通过规则库保存和使用。
然而，逻辑推理受限于人类的常识知识，容易受到主观偏见和语义混淆等问题的影响。
机器学习推理是指将数据中的模式学习到模型中，然后利用这个模型来做推理和预测。
机器学习推理涉及到许多关键技术，例如模型选择、特征选择和数据标准化等。
将这些技术整合到一起，可以建立一个高效且准确的推理模型。
机器学习推理可以自始至终进行自适应学习，并自动优化模型的准确性。
三、人工智能的认知技术发展趋势人工智能的认知技术目前尚处于发展初期，有许多方面需要进一步研究和探索。
目前人工智能发展的方向之一是将人工智能应用在更多的领域和场景中，例如医疗、金融和海洋等。
同时，也需要加强对计算机视觉和自然语言处理等领域的研究，以帮助机器更加深入的理解人类的思维和语言能力。
人工智能中的自动推理技术
人工智能中的自动推理技术随着人工智能技术的快速发展，自动推理技术的应用越来越广泛。
自动推理技术是指通过计算机算法和人工智能技术从事物之间的逻辑关系中，推出新的结论和判断的系统和方法。
自动推理技术在机器学习、自然语言处理、智能问答等领域有着广泛的应用。
一、自动推理技术的原理及优点自动推理技术的实现原理是基于规则推理和模式匹配。
在知识表示与推理中，一般采用的是谓词演算、产生式规则等形式来表达知识。
在推理过程中，系统通过逐步匹配规则、优化推理方式，最终得到结论，并给出相应的证明过程。
自动推理技术的优点在于其快速、准确、可重复的特点。
通过将人类的推理规则和知识转化成计算机算法，可以实现实时处理海量数据的任务。
二、自动推理技术的应用举例1、智能问答系统在智能问答系统中，自动推理技术可用于将用户的问题转化成计算机可处理的形式，并从预先设定的数据中寻找答案。
通过推理技术，可以使智能问答系统具备解析自然语言、理解语义、识别实体、辨别关系等能力。
例如，小度智能、小爱同学等智能音箱，就是通过自动推理技术实现智能问答的。
2、人工智能决策系统人工智能决策系统的任务是基于现象数据，预测未来的趋势，包括产业趋势、市场趋势、社会趋势等。
通过对历史数据的分析和对业务规则的推理，可以实现自动预测和决策。
例如，某电商平台的推荐算法就是通过自动推理技术实现对用户行为数据的分析，从而给用户带来更加贴近个性化需求的推荐服务。
三、自动推理技术的发展趋势随着人工智能技术的快速发展，自动推理技术在未来会更加受到重视。
未来，自动推理技术的发展趋势包括如下几个方面：1、逐步向更加复杂的推理模型转移。
目前，在自动推理技术中，推理模型主要是基于规则推理和模式匹配的。
在未来，自动推理技术将向更加复杂的推理模型转移，包括基于统计的方法和深度学习模型，从而更好地处理大规模复杂数据。
2、将自动推理技术与人类智能结合。
虽然自动推理技术的优点在于其快速、准确的特点，但是，现有的自动推理技术还不能完全取代人类的智能。
人工智能中推理的本质是什么？
人工智能中推理的本质是什么？1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门研究人类智能的科学，旨在开发能够模拟人类智能行为的机器系统。
在AI的研究中，推理作为一种重要的认知过程，被广泛应用于问题解决、决策制定、知识推理等领域。
本文旨在探讨人工智能中推理的本质是什么，并从不同角度深入研究其内涵和应用。
2. 推理的定义与分类推理是指通过逻辑、经验和知识等手段从已知事实中得出新的结论或解释。
它是一种基于逻辑思维和信息处理的认知过程，可以分为演绎推理和归纳推理两种类型。
2.1 演绎推理演绎推理是基于已有事实或前提条件进行逻辑演算，得出结论是否成立。
它遵循严格的逻辑规则和规范，并且可以通过形式化方法进行形式化表示与验证。
演绎推理在数学、计算机科学等领域有广泛应用，例如数学证明、程序验证等。
2.2 归纳推理归纳推理是通过从特殊到一般的方式，从已有的实例中总结出普遍规律或概念。
它依赖于经验、观察和统计分析，常常涉及不完全信息和不确定性。
归纳推理在机器学习、数据挖掘等领域有着重要的应用，例如模式识别、预测分析等。
3. 推理的本质特征推理作为人工智能中重要的认知过程，具有以下本质特征：3.1 逻辑性推理是一种基于逻辑规则和规范的思维过程。
它依赖于事实、前提条件和逻辑关系之间的一致性，通过逻辑演算或归纳思维来得出合乎逻辑的结论。
3.2 推导性推理是通过从已知事实或前提条件中得出新结论或解释。
它具有从特殊到一般、从部分到整体等推导过程，并能够通过已有知识来解决新问题。
3.3 不确定性在现实世界中，信息常常是不完全和不确定的。
推理过程需要处理这种不确定性，并在不完整信息下进行合理决策。
因此，人工智能中推理需要考虑到概率、模糊逻辑等不确定因素。
3.4 自动化推理是一种自动化的认知过程，可以通过计算机程序来实现。
计算机可以模拟人类的推理过程，通过逻辑推理、知识表示等技术实现人工智能的推理能力。
人工智能在智能推理中的应用
未来发展趋势： 多模态融合、自 适应推理、可解 释性等
应用前景：医疗、 金融、教育等领 域
总结与展望
总结人工智能在智能推理中的应用
人工智能在智能推理中的应用概述 人工智能在智能推理中的具体应用案例 人工智能在智能推理中的优势与局限性 未来发展趋势与展望
展望未来智能推理技术的发展方向
深度学习与神经网络技术的进 一步发展
人工智能与机器学习的融合发展
人工智能与机器学习在智能推 理中的互补作用
机器学习在智能推理中的优势 与局限性
人工智能与机器学习融合发展 的趋势和挑战
未来智能推理领域的发展前景 与展望
智能推理技术的挑战与机遇
挑战：数据规模、 算法复杂度、计 算资源等
机遇：深度学习、 自然语言处理、 计算机视觉等技 术的发展
人添加工副智标能题 在智能推 理中的应用
汇报人：
目录
PART One
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PART Three
人工智能在智能推 理中的应用
PART Five
智能推理的未来发 展
PART Two
智能推理的定义和 发展
PART Four
智能推理的应用案 例
PART Six
总结与展望
单击添加章节标题
智能推理的定义和 发展
目标跟踪：对视 频中的目标进行 实时跟踪和预测
图像生成：生成 具有高度真实感 的图像和视频
三维重建：通过 多个视角的图像 重建三维场景
智能推理的应用案 例
智能客服
智能客服的定义 和功能
智能客服在智能 推理中的应用
智能客服的案例 分析
智能客服的未来 发展趋势
智能推荐系统
定义：根据用户的历史行为和偏好，推荐相关内容或产品 应用场景：电商、音乐、视频等 推荐算法：协同过滤、内容过滤、混合过滤等 优势：提高用户体验，增加用户黏性，促进消费转化
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。
ai 推理 原理
ai 推理原理AI推理原理是指人工智能系统通过分析和推理数据，从而得出结论的过程。
它是基于人工智能的核心技术之一，广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。
在本文中，我们将介绍AI推理原理的基本概念和应用。
AI推理的基本原理是通过对已有数据进行分析和推断，从而得出新的结论。
这个过程涉及到多种技术，包括逻辑推理、统计分析、机器学习等。
通过这些技术，AI系统可以从大量的数据中提取出有用的信息，并根据这些信息做出推理和判断。
这种能力使得AI系统可以模拟人类的思维过程，进而实现一些高级的智能功能。
AI推理的应用非常广泛。
在自然语言处理领域，AI系统可以通过分析语义和上下文信息，进行文本理解和语义推理。
比如在智能助手中，用户可以通过对话提问，AI系统可以根据已有的知识库和推理能力，给出准确的回答。
在图像识别领域，AI系统可以通过对图像进行分析和推理，实现物体识别、场景理解等功能。
在智能推荐领域，AI系统可以根据用户的历史行为和偏好，进行推理和推荐，提供个性化的推荐服务。
AI推理的过程可以分为两个阶段：前向推理和后向推理。
前向推理是指从已知的事实和规则出发，通过逻辑推理和统计分析，得出新的结论。
这种推理方式广泛应用于各种智能系统中。
后向推理是指从目标出发，逆向推导出满足目标的条件和规则。
这种推理方式常用于问题求解和决策支持系统中。
在AI推理的过程中，还有一个重要的概念是不确定性。
由于现实世界的复杂性和不确定性，AI系统在推理过程中可能会遇到一些不确定的情况。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些不确定性推理的方法，如概率推理、模糊推理等。
这些方法可以帮助AI系统在不确定的情况下做出最优的推理和判断。
AI推理原理是人工智能的关键技术之一，可以帮助系统从大量的数据中提取有用的信息，并进行推理和判断。
通过AI推理，系统可以实现一些高级的智能功能，如自然语言理解、图像识别、智能推荐等。
同时，AI推理也面临一些挑战，如不确定性处理和推理效率等。
如何使用Python进行人工智能的决策和推理
如何使用Python进行人工智能的决策和推理人工智能（AI）是一种模拟人类智能的计算机系统。
它能够通过自动处理大量数据、学习和理解模式，从而实现决策和推理。
Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助开发者实现人工智能的决策和推理功能。
本文将介绍如何使用Python进行人工智能的决策和推理。
一、人工智能决策人工智能决策是通过模拟人类思维过程，基于一定的规则或算法，通过计算得出最优解或最佳决策。
Python为开发者提供了一系列能力强大的库，可以帮助我们实现人工智能决策。
1. 数据收集和预处理在进行人工智能决策之前，首先需要收集和准备好相关的数据。
Python的pandas库提供了丰富的数据处理功能，可以快速处理和清洗数据，使数据变得更加规范化和易于分析。
2. 模型训练和优化在进行人工智能决策之前，需要先训练一个模型，使其能够根据输入的数据做出正确的决策。
Python的scikit-learn库提供了各种机器学习算法，如决策树、逻辑回归、支持向量机等，可以用于模型的训练和优化。
3. 决策生成和评估通过已经训练好的模型，可以生成人工智能决策。
Python的numpy 库和pandas库提供了矩阵和数据框结构，可以方便地进行计算和决策生成。
同时，可以使用一些评估指标来评估决策的准确性和效果，如精确率、召回率、F1值等。
二、人工智能推理人工智能推理是基于已有的知识和经验，通过推理引擎进行推理推断，得出新的结论或解决问题。
Python为开发者提供了强大的推理引擎和推理规则库，可以帮助我们实现人工智能推理。
1. 知识表示和管理在进行人工智能推理之前，首先需要将已有的知识和经验进行表示和管理。
Python的pyDatalog库提供了一种基于逻辑的语言，可以方便地对知识进行表示和管理。
2. 推理引擎和规则库通过推理引擎和规则库，可以对已有的知识进行推理，得出新的结论或解决问题。
Python的pyDatalog库提供了一个强大的推理引擎和规则库，可以方便地进行推理推断。
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。
基于人工智能技术的自动化推理与决策研究
基于人工智能技术的自动化推理与决策研究随着人类工业文明的快速发展，人工智能技术成为了新时代的重要发展方向。
人工智能技术既可以帮助人类解决生产、生活中的许多问题，同时也可以在决策、推理等领域发挥重要的作用。
本文主要探讨基于人工智能技术的自动化推理与决策研究。
一、人工智能技术的基本概念人工智能技术是指通过将特定的算法应用于计算机程序，使其通过模仿人类思维过程来实现自主决策、智能推理等能力。
人工智能技术在现代计算机科学、信息技术、控制工程等领域都有应用。
同时，人工智能技术是实现智慧化生产、服务和管理的重要手段。
人工智能技术的核心包括感知、推理和决策。
感知是指计算机程序通过传感器或相机等设备，收集外部世界的信息；推理是基于人类智慧，通过数学模型和算法实现计算机程序上的推理，解决各种逻辑问题；决策是指算法根据收集和处理的信息，进行综合性判断和选择。
二、自动化推理与决策技术的研究进展随着人工智能技术的不断发展，自动化推理与决策技术也得到了广泛的应用。
自动化推理和决策技术基于人工智能技术，可以实现复杂判断和智能决策的自动化执行。
这一技术极大地提高了决策效率，降低了人类的决策成本，更加科学地指导管理、生产和服务等各个领域。
在这一领域，基于深度学习、概率论、模糊逻辑、演绎逻辑等多种算法的自动化推理、决策技术不断向前发展。
目前，人工智能技术在诸多领域中取得了重大的突破。
在医疗领域，基于人工智能技术实现的自动化诊断与治疗方案的推理和决策，已经取得了良好的应用效果。
同时，在智能交通、金融理财、认知语言学等领域，人工智能的应用也得到了广泛的推广。
三、未来展望随着人工智能技术在推理和决策领域的应用不断深入，未来人工智能技术将会在更多的领域中得到广泛的应用。
自动化推理、决策技术模型将不断升级和优化，让计算机程序越来越接近人类智慧水平。
未来，人工智能技术还将在管理决策、安全监控、智能家居、自动化制造等多个领域陆续推出更多的解决方案和应用。
人工智能推理技术
人工智能推理技术在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了一个热门话题。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用无处不在。
而在人工智能的众多技术中，推理技术无疑是至关重要的一环。
那么，什么是人工智能推理技术呢？简单来说，它就是让人工智能系统像人类一样进行思考和推理的能力。
当我们人类面对一个问题或情况时，会运用我们的知识、经验和逻辑来分析、判断，并得出结论。
人工智能推理技术的目标就是让机器也能够做到这一点。
想象一下，一个智能医疗诊断系统。
它需要接收患者的各种症状、病史、检查结果等信息，然后像医生一样进行推理和分析，判断可能的疾病，并给出相应的治疗建议。
这就需要强大的推理技术来支持。
这种推理不仅仅是基于数据的匹配，还需要理解疾病之间的因果关系、症状的关联性，以及各种治疗方案的效果和风险。
为了实现人工智能推理，研究人员们采用了多种方法和技术。
其中，基于规则的推理是一种较为常见的方法。
这种方法通过事先定义一系列的规则和条件，当输入的信息符合这些规则时，系统就会按照预定的逻辑进行推理和决策。
比如说，在一个交通管理系统中，可以定义如果某个路口的车流量超过一定阈值，就启动信号灯的调整机制。
然而，基于规则的推理也有其局限性。
规则的定义往往需要大量的人工工作，而且难以涵盖所有可能的情况。
随着问题的复杂性增加，规则的数量会急剧上升，导致系统变得难以维护和扩展。
另一种重要的推理技术是基于案例的推理。
这种方法是通过借鉴过去的类似案例来解决当前的问题。
系统会存储大量的历史案例，并在遇到新问题时，通过比较和匹配找到最相似的案例，并根据其解决方案进行调整和应用。
比如在法律领域，律师在处理新的案件时，常常会参考以往的类似判决案例。
基于模型的推理则是利用数学模型和统计方法来进行推理。
例如，使用神经网络模型来对图像进行识别和分类，就是一种基于模型的推理。
这些模型通过对大量数据的学习，能够自动提取特征和规律，并进行预测和判断。
人工智能 逻辑推理
人工智能逻辑推理
人工智能的逻辑推理是指利用计算机和相关技术模拟人脑进行推理的过程。
它是人工智能领域的重要研究方向之一。
逻辑推理是指根据已知的前提和一些逻辑规则，通过推理思维得出合乎逻辑的结论。
人工智能中的逻辑推理主要分为两种类型：基于谓词逻辑的推理和基于不确定性的推理。
基于谓词逻辑的推理使用谓词逻辑（即一阶逻辑）来描述事物之间的关系。
它通过使用一组推理规则来推断新的命题，从而得到新的结论。
在这种推理方法中，推理过程是可靠的，但是计算复杂度较高。
基于不确定性的推理则是在推理过程中允许存在不确定性和不完全信息的情况下进行的推理。
它常用于处理有模糊、不确定或不完整信息的情况下的推理。
这种推理方法适用于许多现实生活中的问题，如决策支持和专家系统等。
为了实现逻辑推理，人工智能领域的研究人员使用了一系列技术和方法。
其中包括逻辑编程、推理引擎、知识表示和推理规则等。
逻辑编程是一种用逻辑语言编写程序的方法，它能够实现基于逻辑的推理。
推理引擎是一个计算机程序，能够根据预定义的逻辑规则自动推理，并生成推理结果。
知识表示是将事物的知识和关系进行形式化的表示方法，以便计算机能够理解和处理。
推理规则则是根据逻辑规则去做推理的基本规则。
逻辑推理在人工智能领域具有广泛的应用，如自然语言处理、
机器学习、专家系统等。
通过逻辑推理，人工智能系统可以根据已有的知识和规则进行推理，并得出新的结论，从而实现更高级的智能行为。
AI自动推理
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)。
按推理过程中推出的结论是否单调增加，或说推出 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。
不确定推理包括概率推理、模糊推理和贝叶斯推理等。 ➢对不确定性知识的处理主要是将其确定化，其表示的关 键是如何对其不确定性进行量化，量化目的就是把不确 定性转化为确定性。
已知事实 确定性推理：（证据）
确定知识
某种策略
结论
不确定证据 不确定性推理：
不确定知识
某种策略 不确定结论
（不确定程度）
形式化方法:在推理一级扩展确定性方法。 逻辑方法:是非数值方法,采用多值逻辑、非单调逻辑 来处理不确定性。
1.7.2.1 推理的概念与类型
1.7.2.2 确定性推理
正向、反向与混合演绎推理
1.7.2.3 不确定性推理
1.7.2.1 推理的概念与类型 推理是人类求解问题的主要思维方法。AI的自动推 理就是按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。 推理是由程序实现的，称为推理机。 利用知识进行自动推理是知识利用的基础，是AI的 核心内容之一。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 行推理，求解问题的智能系统。
MB:信任增长度，它表示因与前提条件E匹配的证 据的出现，使结论H为真的信任增长度.
MD：不信任增长度，它表示因与前提条件E匹配的 证据的出现，对结论H的不信任增长度.
2018/10/23
人工智能自动推理(PPT 212页)
2019/12/20
23
自然演绎推理的优缺点
优点： 定理证明过程自然，容易理解，而且它拥有丰富的 推理规则，推理过程灵活，便于在它的推理规则中 嵌入领域启发式知识。
缺点： 容易产生组合爆炸，推理过程中得到的中间结论
一般呈指数形式递增。
2019/12/20
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归结演绎推理★
人的问题求解行为更像是一个解答识别过程而非解答搜索过程
第4章 自动推理
2019/12/20
1
4.1 引 言
2019/12/20
2
什么是推理
推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断 的思维过程
已知判断：包括已掌握的与求解问题有关的知 识及关于问题的已知事实 推理的结论：由已知判断推出新判断
推理由程序程序实现，称为推理机
2019/12/20
⑦ 按规则的次序排序 该策略是以知识库中预先存入规则的排列顺序作 为知识排序的依据，排在前面的规则具有较高的 优先级。
2019/12/20
17
4.3 自然演绎推理
2019/12/20
18
自然演绎推理的基本概念
定义：自然演绎推理是指从一组已知的事实出发， 直接运用命题逻辑或谓词逻辑中的推理规则推出结 论的过程。
9
推理的控制策略
① 正向推理 正向推理是从初始状态出发，使用规则，
到达目标状态。又称为数据驱动推理、前向 链推理、模式制导推理及前件推理。 ② 逆向推理
逆向推理是以某个假设目标为出发点的 一种推理，又称为目标驱动推理、逆向链推 理、目标制导推理及后件推理
2019/12/20
10
正、逆向推理比较
项 目 正向推理
2019/12/20
人工智能推理芯片
人工智能推理芯片人工智能推理芯片是现代科技的重要组成部分，它的发展让我们的生活变得更加智能化和便捷。
本文将从人工智能推理芯片的定义、原理、应用以及对人类社会的影响等多个方面进行阐述。
我们来了解一下人工智能推理芯片的定义。
人工智能推理芯片是一种专门用于进行人工智能推理运算的微型电子元件。
它通过模拟人类的思维过程，利用算法和数据进行推理和决策，从而实现智能化的功能。
与传统的计算芯片相比，人工智能推理芯片具有更高的计算速度和更低的能耗，能够更好地满足人工智能应用的需求。
我们来了解一下人工智能推理芯片的原理。
人工智能推理芯片主要依靠深度学习算法进行推理运算。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，通过大量的样本数据进行训练，从而实现对复杂问题的推理和决策。
人工智能推理芯片在设计上采用了并行计算的结构，能够同时处理多个任务，提高计算效率。
接下来，我们来了解一下人工智能推理芯片的应用。
人工智能推理芯片在各个领域都有广泛的应用，比如智能家居、自动驾驶、医疗诊断等。
在智能家居中，人工智能推理芯片可以通过语音识别和图像识别技术，实现对家电设备的智能控制。
在自动驾驶领域，人工智能推理芯片可以实现对交通信号的识别和道路环境的感知，从而实现自动驾驶功能。
在医疗诊断领域，人工智能推理芯片可以通过对医学影像进行分析，实现对疾病的早期诊断和治疗建议。
我们来了解一下人工智能推理芯片对人类社会的影响。
人工智能推理芯片的发展将推动人工智能技术的普及和应用，进一步改变人们的生活方式和工作方式。
它将为人们带来更多便利和效率，但同时也带来了一些挑战和问题，比如数据隐私和安全性等方面的考量。
因此，在发展人工智能推理芯片的同时，我们也需要关注其对人类社会的影响，积极探索解决方案，以确保人工智能技术的健康发展。
人工智能推理芯片是一项具有重要意义的科技创新，它将推动人工智能技术的发展和应用。
通过了解人工智能推理芯片的定义、原理、应用和对人类社会的影响，我们可以更好地认识和理解这一领域的发展前景，为推动人工智能技术的创新和应用贡献自己的力量。
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② 按已知事实的新鲜性排序 一般我们认为新鲜事实是对旧知识的更新和改进，比 老知识更有效，即后生成的事实比先生成的事实具有 较大的优先性。
2020/10/17
15
推理的控制策略
③ 按匹配度排序
在不确定推理时，匹配度不仅可确定两个知识模式是 否可匹配，还可用于冲突消解。根据匹配程度来决定 哪一个产生式规则优先被应用。
2020/10/17
8
推理的控制策略
推理过程是一个思维过程，即求解问题的过程 推理的控制策略主要包括推理方向、搜索策略、
冲突消解策略、求解策略及限制策略等 1、推理方向
推理方向用于确定推理的驱动方式，分为正 向推理、逆向推理、混合推理及双向推理四 种
知识库
综合数据库
推理机
2020/10/17
• 谓词演算（或更广义地，形式逻辑）是人工智能研究的重要基础 之一。
• 主要内容：
• 谓词演算
• H域和海伯伦定理
• 归结原理
• 归结反演
2020/10/17
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回顾谓词逻辑表示法
1、谓词公式
“谓词公式”的一般形式：
P(x1,x2,…,xn)，其中， P——谓词符号（简称谓词）； Xi(i=1,2,…,n)——参数项（简称项），项可以是常量、变
• 识别解答或部分解答依赖于应用领域特有的知识，
• 符号推理则成为基于知识来求解问题的主要手段。
• 符号推理的重要方式是演绎推理
• 它的基础为谓词演算——一种形式语言
• 将各种陈述性（说明性）的描述以形式化的方式表示，以 便对它们 作处理。
• 谓词演算——人工智能系统最常用的知识表示方法，
• 广泛地应用于各种人工智能系统的设计。
谓词逻辑中引入变量和对变量进行约束的量词。
（2）量词
全称量词
存在量词
2020/10/17
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2、连词和量词——（2）量词
全称量词
符号(x)P(x)：表示对于某个论域中的所有（任意一个） 个体x, 都有P(x)真值为T。
存在量词
符号(x)P(x)：来表示某个论域中至少存在一个个体x， 使P(x) 真值为T。
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2、连词和量词
命题——不包含变量的谓词公式和逻辑语句；
命题逻辑——基于命题的谓词逻辑称为命题逻辑，命 题逻辑是谓词逻辑的子集。
命题逻辑缺乏有效的表达一般性概念的能力
无法把每个知识单元抽象、细分；
如，“条条大路通罗马”。
Lead(Road1,Roma)
Lead(Road2,Roma)……
是精确的，推出的结论也是确定的，其真值或者 为真，或为假，没有第三种情况出现
不确定性推理（不精确推理）：推理时所用的知
识不都是精确的，推出的结论也不完全是肯定的， 真值位于真与假之间，命题的外延模糊不清
2020/10/17
7
推理方式及其分类
3、单调推理、非单调推理
按推理过程中推出的结论是否单调地增加，或推
2020/10/17
27
2、连词和量词
通过引入连词和量词，可以把原子公式组合为复合谓词公式。 复合谓词公式也称为逻辑语句。
（1）连词
通过连词产生的复合谓词公式（逻辑语句）的真值表：
P T
Q T
P
F
P∧Q T
P∨Q T
P Q
T
P Q
T
F
T
T
F
T
T
F
T
F
F
F
T
F
F
F
F
T
F
Fቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
T
T
2020/10/17
假言推理
P, P Q Q 表示：由 P Q 及P为真，可推出Q为真
拒取式推理
P Q, Q P
表示：由 P Q 为真及Q为假，可推出P为假
2020/10/17
20
自然演绎推理的基本概念
避免产生两类错误：
肯定后件(Q)的错误：当P→Q为真时,希望通过肯 定后件Q推出前件P为真,这是不允许的.
（1）连词
（非）加在谓词公式前面，称为否定，或取反。
（与）连接谓词公式，称为合取； 产生的逻辑语句称为合取式，每个成分成为合取项。
（或）连接谓词公式，称为析取； 产生的逻辑语句称为析取式，每个成分成为析取项。
（蕴涵）连接谓词公式产生蕴涵式； 左部称为前项，右部称为后项。
（等价）连接谓词公式产生等价式；正、逆向蕴涵式的合取。
条条大路通罗马 (x)[Road(x) Lead (x, Roma)]
Mary给每个人一本书
量词可以嵌套使用
(x)(y)[Person(x) Book( y) Give(Mary, x, y)]
出的结论是否越来越接近目标，可分为单调推理 和非单调推理
单调推理：在推理过程中随着推理的向前及新知
识的加入，推出的结论是呈单调增加的趋势，并 且越来越接近最终目标，在推理过程中不出现反 复的情况
非单调推理：在推理过程中由于新知识的加入，
不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使 得推理退回到前面的某一步，重新开始 非单调推理往往在信息不完全或者情况发生变化 时出现。
量或函数； P(x1,x2,…,xn)——n元谓词公式；
“谓词公式”的基本组成：
谓词符号、常量符号、变量符号、函数符号； 用括号和逗号隔开，表示论域内的关系。
“谓词公式是谓词逻辑的基本单元，也称为原子公式。
2020/10/17
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2、连词和量词 通过引入连词和量词，可以把谓词公式（原子公式）组合为复合谓词公 式。 复合谓词公式也称为逻辑语句。
否定前件(P)的错误：当P→Q为真时,希望通过否 定前件P推出后件Q为假,这也是不允许的.
2020/10/17
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自然演绎推理的基本概念
如伽利略在论证哥白尼的日心说时,曾使用 了下列推理：
如果行星系统是以太阳为中心的,则金星会显示出 位相变化。
金星会显示出位相变化。 所以，行星系统是以太阳为中心的。
先逆向再正向，先假设一个目标进行逆向推理，然后 再利用逆向推理中得到的信息进行正向推理，以推出 更多的结论
2020/10/17
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推理的控制策略
④ 双向推理
▪ 双向推理是指正向推理与逆向推理同时进行，
且在推理过程中的某一步骤上“碰头”的一 种推理。
▪ 正向推理所得的中间结论恰好是逆向推理此
时要求的证据 2、求解策略
推理的控制策略
③ 混合推理
已知的事实不充分。通过正向推理先把其运用条件不能 完全匹配的知识都找出来，并把这些知识可导出的结论 作为假设，然后分别对这些假设进行逆向推理
由正向推理推出的结论可信度不高
希望得到更多的结论
推理的形式：
先正向再逆向，通过正向推理，即从已知事实演绎出 部分结果，然后再用逆向推理证实该目标或提高 其 可信度
推理规则：
P规则：在推理的任何步骤上都可引入前提，继续进行推 理。
T规则：推理时，如果前面步骤中有一个或多个公式永真 蕴涵公式S，则可把S引入推理过程中。
反证法：P Q，当且仅当 P Q F 。即：Q为P的逻辑 结论，当且仅当 P Q 是不可满足的。
2020/10/17
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自然演绎推理的基本概念
驱动方式 数据驱动
逆向推理
目标驱动
推理方法 从一组数据出发向前推导结论 从可能的解出发向后推理验证解答
启动方法 从一个事件启动
由询问关于目标状态的一个问题启动
透明程度 不能解释其推理过程
可解释其推理过程
推理方向 由底向上推理
由顶向下推理
典型系统 CLIPS，OPS
PROLOG
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▪ 出现冲突的情况
✓ 对正向推理而言，如果有多条产生式规则的前件都和已 知的事实匹配成功；或者有多组不同的已知事实都与同 一条产生式规则的前件匹配成功；或者两种情况同时出 现
2020/10/17
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推理的控制策略
✓ 对逆向推理而言，如果有多条产生式的后件都和同一 假设匹配成功，或者有多条产生式后件可与多个假设 匹配成功。
象，并根据这些对象是否都具有某种属性，从而推出这 个事物是否具有这个属性
不完全归纳推理是指只考察了相应事物的部分对象就得
出了结论
2020/10/17
5
推理方式及其分类
枚举归纳推理：若已知某类事物的有限可数个具体事 物都具有某种属性，则可推出该类事物都具有此属性
类比推理：在两个或两类事物有许多属性都相同或相 似的基础上，推出它们在其他属性上也相同或相似的 一种推理
断
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4
推理方式及其分类
在任何情况下，由演绎推导出的结论都是蕴涵在大前提 的一般性知识中
只要大前提和小前提是正确的，则由它们推出的结论必 然是正确的
(2) 归纳推理
归纳推理是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理
过程，是一种从个别到一般的推理
归纳推理：完全归纳推理、不完全归纳推理 完全归纳推理是在进行归纳时考察了相应事物的全部对
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自然演绎推理的优缺点
优点： 定理证明过程自然，容易理解，而且它拥有丰富的 推理规则，推理过程灵活，便于在它的推理规则中 嵌入领域启发式知识。
缺点： 容易产生组合爆炸，推理过程中得到的中间结论
一般呈指数形式递增。
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归结演绎推理★
• 人的问题求解行为更像是一个解答识别过程而非解答搜索过程
(3) 默认推理
又称缺省推理，它是在知识不完全的情况下假设某些