人工智能推理技术

• 这三个子句正是原表达式化成的子句集。因此，与 或树可以看成是一组子句的一个简洁的表达式。
2、F规则的表示形式 Before Reading Global Reading Detailed Reading
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3、冲突解决策略 Before Reading Global Reading Detailed Reading
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• 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。
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第7章、基本的推理技术 Before Reading Global Reading Detailed Reading After Reading Supplementary Reading
• 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
• 1、事实表达式及其与或图表示
正向演绎要求事实用不包含蕴含符号“”的与或形 表示。把一个表达式转化为标准的与或形的步骤如下：
（1）利用等价式PQ与PQ消去蕴含符“”。 （2）把否定符号“”移到每个谓词符号的前面。 （3）变量标准化，即重新命名变量，使不同量词约束的 变量有不同的名字。 （4）引入Skolem函数消去存在量词。 （5）将公式化为前束形。 （6）略去全称量词（默认变量是全称量词量化的）。 （7）重新命名变量，使同一变量不出现在不同的主要合 取式中。
例如 ：有如下的表达式 Before Reading Global Reading Detailed Reading
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• （x）（y）{Q（y，x）[（R（y）P（y）） S（x，y）]} 可将其转化为下面标准的与或形：Q （z，A）{[R（y）P（y）] S（A，y）}
• （1）单调推理。是指在推理过程中随着推理的向 前推进及新知识的加入，推出的结论呈单调增加 的趋势，并且越来越接近最终目标。(演绎推理是 单调推理。)
• （2）非单调推理。是指在推理过程中随着推理的 向前推进及新知识的加入，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。(一般是在知识不完全的情况 下进行的)
• 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。
• （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)
7．2．1 正向演绎推理 Before Reading Global Reading Detailed Reading
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• 正向演绎推理属于正向推理，它是从已知事实出发，反复 尝试所有可利用的规则（F规则）进行演绎推理，直到得到 某个目标公式的一个终止条件为止。
• 不确定性推理
–概率推理
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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 的思维规律和过程。
• 规定: 对于一个表示析取表达式（E1E2En） 的节点，用一个n连接符（含半圆的弧）与连接它 的n个子表达式节点相连。对于一个表示合取表达 式（E1E2En）的节点，用n个1连接符与连接 它的n个子表达式节点相连。
• 重要性质:就是由变换表达式得到的一组子句，可 以从与或图中读出，每个子句相当于与或图的一个 解图，每个子句是由叶节点组合成的公式。上例的 3个子句是：Q（z，A）； S（A，y）R（y）； S（A，y）P（y）
• （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。)
• 基于规则的正向推理中，要求F规则具有以下形式： LW。
• 具体要求如下： 1. L是单文字，W是任意的与或形表达式。
2. L和W中的所有变量都是全称量词量化的，默认的 全称量词作用于整个蕴含式。
3. 各条规则的变量各不相同，而且规则中的变量与 事实表达式中的变量也不相同。
• 将F规则的左部限制为单文字，是因为与或图的叶 节点都是单文字，这样就可用F规则的左部与叶节 点进行匹配，大大简化了规则的应用过程。
（x）{[（y）（z）P（x，y，z）] （u）Q（x，u）}
• 于是,它的标准与或形可用一棵与或树表示出来。
R（y）
P（y）
R（y）P（y） ②
S（A，y）
③
Q（z，A）
①
[R（y）P（y）] S（A，y）
Q（z，A）{[R（y）P（y）] S（A，y）}
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• 在与或图中，节点表示事实表达式及其子表达式。 Before Reading Global Reading Detailed Reading After Reading Supplementary Reading 根节点表示整个表达式，叶节点表示其中的单文字.
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•Befo如re R果ead所ing 给知Glo识bal 的Rea表ding示形Det式aile不d Re是adi所ng 要A求fte的r Re形adin式g ，S则upp可lem用enta如ry R下eading 步骤将其变换成标准形式：
（1）暂时消去蕴含符号“”。例如公式
• (2).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 过程。
• (3). 默认推理：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条件已经具备所 进行的推理。
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2、确定性推理、不确定性推理 Before Reading Global Reading Detailed Reading After Reading Supplementary Reading
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--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 知识推出结论的过程。推理是由程序实现
的，称为推理机。
• 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
• 如果按推理时所用的知识的确定性来分，推理可分 为确定性推理与不确定性推理。
• （1）确定性推理（精确推理）。如果在推理中所 用的知识都是精确的，即可以把知识表示成必然的 因果关系，然后进行逻辑推理，推理的结论或者为 真，或者为假，这种推理就称为确定性推理。（如 归结反演、基于规则的演绎系统等）
• （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)。
多种推理方式。
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1. 演绎推理、归纳推理、默认推理 Before Reading Global Reading Detailed Reading After Reading Supplementary Reading
• (1). 演绎推理：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。最常用的形式是三段论法。 例如： 1）所有的推理系统都是智能系统； 2）专家系统是推理系统； 3）所以，专家系统是智能系统。
• 1) 在确定知识表达方法后，就可以把知识表 示出来并存储到计算机中。
• 2) 然后, 利用知识进行推理以求得问题的解. • 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 Before Reading Global Reading Detailed Reading
-- 推理的控制策略 Before Reading Global Reading Detailed Reading
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• 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) .
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3、单调推理、非单调推理 Before Reading Global Reading Detailed Reading After Reading Supplementary Reading
• 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。
• 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.
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4、启发式推理、非启发式推理 Before Reading Global Reading Detailed Reading After Reading Supplementary Reading
• 如果按推理中是否运用与问题有关的启发性知识， 推理可分为启发式推理和非启发式推理。
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7．2 基于规则的演绎推理 Before Reading Global Reading Detailed Reading After Reading Supplementary Reading
• 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。