人工智能第三章ppt

1、南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室第第2章回顾章回顾 知识表示知识表示 按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。具有智能，首先必须使它拥有知识。 陈述性表示法陈述性表示法 一阶谓词逻辑表示法一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法产生式表示法 过程性表示法过程性表示法语义网络表示法语义网络表示法框架表示法框架表示法结构化表示法结构化表示法南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室第第3章章 确定性推理确定性推理 智能系统的推理过程实际上就是一种思维过程。按照推理过程所用知智能系统

2、的推理过程实际上就是一种思维过程。按照推理过程所用知识的确定性，推理可分为确定性推理和不确定性推理。对于推理的这两识的确定性，推理可分为确定性推理和不确定性推理。对于推理的这两种不同类型，本章重点讨论前一种。种不同类型，本章重点讨论前一种。 3.1 推理的基本概念推理的基本概念3.2 推理的逻辑基础推理的逻辑基础3.3 自然演绎推理自然演绎推理南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室第第3章章 推理推理 3.1 什么是推理什么是推理3.2 推理方法及其分类推理方法及其分类3.3 推理的控制策略及其分类推理的控制策略及其分类3.4 正向推理正向推理3.5 逆向推理逆向推理3.6 混合推理

3、混合推理南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.1 什么是推理什么是推理推理的概念推理的概念 是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程。是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程。 推理所用的事实：推理所用的事实： 初始证据：初始证据：推理前用户提供的推理前用户提供的 中间结论：中间结论：推理过程中所得到的推理过程中所得到的 推理过程：推理过程：由推理机来完成，所谓推理机就是智能系统中用来实现推理由推理机来完成，所谓推理机就是智能系统中用来实现推理的那些程序。的那些程序。 例如，例如，医疗专家系统，专家知识保存在知识库中。推理开始时，先把病医疗专家系统，专家知识保存在知识

4、库中。推理开始时，先把病人的症状和检查结果放到综合数据库中，然后再从综合数据库的初始证据出人的症状和检查结果放到综合数据库中，然后再从综合数据库的初始证据出发，按照某种策略在知识库中寻找，并使用知识，直到推出最终结论为止。发，按照某种策略在知识库中寻找，并使用知识，直到推出最终结论为止。推理的两个基本问题推理的两个基本问题 推理的方法：推理的方法： 解决前提和结论的逻辑关系，不确定性传递解决前提和结论的逻辑关系，不确定性传递 推理的控制策略：推理的控制策略：解决推理方向，冲突消解策略解决推理方向，冲突消解策略南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.2 推理方法及其分类推理方法及其分

5、类可分为演绎推理、归纳推理等可分为演绎推理、归纳推理等 演绎推理演绎推理 演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。是一种个别情况的结论。是一种由一般到个别由一般到个别的推理方法，其核心是三段论。的推理方法，其核心是三段论。 例：例： 假言三段论假言三段论 AB，BC AC 常用的三段论是由一个大前提、一个小前提和一个结论这三部分组成的。其中，常用的三段论是由一个大前提、一个小前提和一个结论这三部分组成的。其中，大大前提前提是已知的一般性知识或推理过程得到的判断；是已知的一般性

6、知识或推理过程得到的判断；小前提小前提是关于某种具体情况或某个是关于某种具体情况或某个具体实例的判断；具体实例的判断；结论结论是由大前提推出的，并且适合于小前提的判断。是由大前提推出的，并且适合于小前提的判断。 例如，有如下三个判断：例如，有如下三个判断： 计算机系的学生都会编程序；计算机系的学生都会编程序； （一般性知识）（一般性知识） 程强是计算机系的一位学生；程强是计算机系的一位学生； （具体情况）（具体情况） 程强会编程序。程强会编程序。 （结论）（结论） 这是一个三段论推理。其中，是大前提，是小前提；是经演绎推出来的结论。这是一个三段论推理。其中，是大前提，是小前提；是经演绎推出来的

7、结论。 可见，其结论是蕴含在大前提中的。可见，其结论是蕴含在大前提中的。南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.2 推理方法及其分类推理方法及其分类归纳推理归纳推理是一种是一种由个别到一般由个别到一般的推理方法。归纳推理的类型的推理方法。归纳推理的类型 按照所选事例的广泛性按照所选事例的广泛性可分为完全归纳推理和不完全归纳推理可分为完全归纳推理和不完全归纳推理 按照推理所使用的方法按照推理所使用的方法可分为枚举、类比、统计和差异归纳推理等可分为枚举、类比、统计和差异归纳推理等 完全归纳推理完全归纳推理 是指在进行归纳时需要考察相应事物的全部对象，并根据这些对是指在进行归纳时需要考察

8、相应事物的全部对象，并根据这些对象是否都具有某种属性，推出该类事物是否具有此属性。如，计算象是否都具有某种属性，推出该类事物是否具有此属性。如，计算机质量检验。机质量检验。 不完全归纳推理不完全归纳推理 是指在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于是指在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。例如，计算机随机抽查。该事物的结论。例如，计算机随机抽查。 枚举归纳推理枚举归纳推理 是指在进行归纳时，如果已知某类事物的有限数个具体事物都具是指在进行归纳时，如果已知某类事物的有限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种属性。有某种属性，则可推出该类事物

9、都具有此种属性。南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.2 推理方法及其分类推理方法及其分类类比归纳推理类比归纳推理 是指在两个或两类事物有许多属性都相同或相似的基础上，推出是指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归纳推理。它们在其他属性上也相同或相似的一种归纳推理。 设设A、B分别是两类事物的集合：分别是两类事物的集合： A=a1,a2, B=b1,b2,并设并设ai与与bi总是成对出现，且当总是成对出现，且当ai有属性有属性P时，时，bi就有属性就有属性Q与此对应与此对应，即，即 P(ai)Q(bi) i=1,2,. 则当则当A

10、与与B中有一新的元素对出现时，若已知中有一新的元素对出现时，若已知a有属性有属性P，b有属有属性性Q，即，即 P(a)Q(b) 类比归纳推理的基础是相似原理，其可靠程度取决于两个或两类类比归纳推理的基础是相似原理，其可靠程度取决于两个或两类事物的相似程度以及这两个或两类事物的相同属性与推出的那个属事物的相似程度以及这两个或两类事物的相同属性与推出的那个属性之间的相关程度。性之间的相关程度。南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.2 推理方法及其分类推理方法及其分类演绎推理与归纳推理的区别演绎推理与归纳推理的区别 演绎推理演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下，通过演绎求是在已知

11、领域内的一般性知识的前提下，通过演绎求解一个具体问题或者证明一个结论的正确性。它所得出的结论实解一个具体问题或者证明一个结论的正确性。它所得出的结论实际上早已蕴含在一般性知识的前提中，演绎推理只不过是将已有际上早已蕴含在一般性知识的前提中，演绎推理只不过是将已有事实揭露出来，因此它事实揭露出来，因此它不能增殖新知识不能增殖新知识。 归纳推理归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的。这种由个所推出的结论是没有包含在前提内容中的。这种由个别事物或现象推出一般性知识的过程，别事物或现象推出一般性知识的过程，是增殖新知识是增殖新知识的过程。的过程。 例如，例如，一位计算机维修员，从书本知识，到通过

12、大量实例积累一位计算机维修员，从书本知识，到通过大量实例积累经验，是一种经验，是一种归纳归纳推理方式。运用这些一般性知识知识去维修计推理方式。运用这些一般性知识知识去维修计算机的过程则是算机的过程则是演绎演绎推理。推理。 南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.3 推理的控制策略及其分类推理的控制策略及其分类推理的控制策略推理的控制策略 推理过程不仅依赖于所用的推理方法，同时也依赖于推理的控制策推理过程不仅依赖于所用的推理方法，同时也依赖于推理的控制策略略 推理的控制策略指推理的控制策略指如何使用领域知识使推理过程尽快达到目标的策如何使用领域知识使推理过程尽快达到目标的策略略控制策

13、略的分类控制策略的分类 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的控制策略又可分为推理策略和搜索策略推理策略和搜索策略。推理策略推理策略 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、冲突消解策略等策略、限制策略、冲突消解策略等搜索策略搜索策略 主要解决主要解决推理线路、推理效果、推理效率等问题推理线路、推理效果、推理效率等问题。南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.4 正向推理正向推理推理算法推理算法 从

14、已知事实出发、正向使用推理规则，亦称为数据驱动推理或前向链从已知事实出发、正向使用推理规则，亦称为数据驱动推理或前向链推理。推理。 算法描述算法描述 (1) 把用户提供的初始证据放入综合数据库；把用户提供的初始证据放入综合数据库； (2) 检查综合数据库中是否包含了问题的解，若已包含，则求解结束，检查综合数据库中是否包含了问题的解，若已包含，则求解结束，并成功推出；否则执行下一步；并成功推出；否则执行下一步； (3) 检查知识库中是否有可用知识，若有，形成当前可用知识集，执行检查知识库中是否有可用知识，若有，形成当前可用知识集，执行下一步；否则转下一步；否则转(5)。 (4) 按照某种冲突消解

15、策略，从当前可用知识集中选出一条规则进行推按照某种冲突消解策略，从当前可用知识集中选出一条规则进行推理，并将推出的新事实加入综合数据库中，然后转理，并将推出的新事实加入综合数据库中，然后转(2)。 (5) 询问用户是否可以进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新询问用户是否可以进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新事实加入综合数据库中，然后转事实加入综合数据库中，然后转(3)；否则表示无解，失败退出。；否则表示无解，失败退出。其流程图如下：其流程图如下：南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室把初始证据放入把初始证据放入DBDB中有解吗？中有解吗？KB中有可用知识吗？中有可用知识

16、吗？ 形成可用知识集形成可用知识集可用知识集空吗？可用知识集空吗？按照冲突消解策略从该知识按照冲突消解策略从该知识集中选出一条知识进行推理集中选出一条知识进行推理 推出的是新事实吗？推出的是新事实吗？ 将新事实加入到将新事实加入到DB把用户补充的新事把用户补充的新事实加入到实加入到DB中中 用户可补充新事实吗？用户可补充新事实吗？ 失败退出失败退出 成功退出成功退出YNNYNNNYYY南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.4 正向推理正向推理推理例子推理例子 例例3.1请用正向推理完成以下问题的求解请用正向推理完成以下问题的求解 假设知识库中包含有以下假设知识库中包含有以下2条规

17、则：条规则： r1： IF B THEN C r2： IF A THEN B已知初始证据已知初始证据A，求证目标，求证目标C。 解：本例的推理过程如下：解：本例的推理过程如下： 推理开始前，综合数据库为空。推理开始前，综合数据库为空。 推理开始后，先把推理开始后，先把A放入综合数据库，然后检查综合数据库中是否含有该问题的解，放入综合数据库，然后检查综合数据库中是否含有该问题的解，回答为回答为“N”。 接着检查知识库中是否有可用知识，显然接着检查知识库中是否有可用知识，显然r2可用，形成仅含可用，形成仅含r2的知识集。从该知识集的知识集。从该知识集中取出中取出r2，推出新的实事，推出新的实事B，

18、将，将B加入综合数据库，检查综合数据库中是否含有目标加入综合数据库，检查综合数据库中是否含有目标C，回答为回答为“N”。 再检查知识库中是否有可用知识，此时由于再检查知识库中是否有可用知识，此时由于B的加入使得的加入使得r1为可用，形成仅含为可用，形成仅含r1的知识的知识集。从该知识集中取出集。从该知识集中取出r1，推出新的实事，推出新的实事C，将，将C加入综合数据库，检查综合数据库中是加入综合数据库，检查综合数据库中是否含有目标否含有目标C，回答为，回答为“Y”。 它说明综合数据库中已经含有问题的解，推理成功结束，目标它说明综合数据库中已经含有问题的解，推理成功结束，目标C得证。得证。南京大

19、学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.4 正向推理正向推理优缺点优缺点正向推理的主要优点正向推理的主要优点 比较直观，允许用户主动提供有用的事实信息，适合于诊断、设计比较直观，允许用户主动提供有用的事实信息，适合于诊断、设计、预测、监控等领域的问题求解。、预测、监控等领域的问题求解。正向推理的主要缺点正向推理的主要缺点 推理无明确目标，求解问题是可能会执行许多与解无关的操作，导推理无明确目标，求解问题是可能会执行许多与解无关的操作，导致推理效率较低。致推理效率较低。 南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.5 逆向推理逆向推理推理算法推理算法 从某个假设目标出发，逆向使用规

20、则，亦称为目标驱动推理或逆向链推理。从某个假设目标出发，逆向使用规则，亦称为目标驱动推理或逆向链推理。算法描述：算法描述： (1) 将要求证的目标（称为假设）构成一个假设集；将要求证的目标（称为假设）构成一个假设集； (2) 从假设集中选出一个假设，检查该假设是否在综合数据库中，若在，则该假设从假设集中选出一个假设，检查该假设是否在综合数据库中，若在，则该假设成立，此时，若假设集为空，则成功退出，否则仍执行成立，此时，若假设集为空，则成功退出，否则仍执行(2)；若该假设不在数据库中，；若该假设不在数据库中，则执行下一步；则执行下一步； (3) 检查该假设是否可由知识库的某个知识导出，若不能由某

21、个知识导出，则询问检查该假设是否可由知识库的某个知识导出，若不能由某个知识导出，则询问用户该假设是否为可由用户证实的原始事实，若是，该假设成立，并将其放入综合数用户该假设是否为可由用户证实的原始事实，若是，该假设成立，并将其放入综合数据库，再重新寻找新的假设，若不是，则转据库，再重新寻找新的假设，若不是，则转(5)；若能由某个知识导出，则执行下一步；若能由某个知识导出，则执行下一步； (4) 将知识库中可以导出该假设的所有知识构成一个可用知识集；将知识库中可以导出该假设的所有知识构成一个可用知识集； (5) 检查可用知识集是否为空，若是，失败退出；否则执行下一步；检查可用知识集是否为空，若是，

22、失败退出；否则执行下一步； (6) 按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识，继续；按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识，继续； (7) 将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假设放入假设集，然后转将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假设放入假设集，然后转(2)。 其流程图如下：其流程图如下：南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室初始化初始化DB和假设集和假设集该假设是该假设是DB中的事实吗？中的事实吗？该假设能被该假设能被KB中中的知识导出吗？的知识导出吗？从假设集中取出一个假设从假设集中取出一个假设可用知识集空吗？可用知识集空吗？按照冲突消解策略从该知按照冲突消解策略从该知

23、识集中选出一条知识识集中选出一条知识将该知识前提中的每个子条件将该知识前提中的每个子条件作为新的假设加入假设集作为新的假设加入假设集该假设成立该假设成立并放入并放入DB还有新的假设吗？还有新的假设吗？失败退出失败退出成功退出成功退出YNYYNNNNY将将KB中所有能导出此假设的知中所有能导出此假设的知识构成一个可用知识集识构成一个可用知识集 询问用户有询问用户有此事实吗？此事实吗？该假设该假设 成立成立Y南京大学金陵学院信息科学与工程系智能机器人实验室3.5 逆向推理逆向推理推理例子推理例子对上例，采用逆向推理，其推理过程如下：对上例，采用逆向推理，其推理过程如下： 推理开始前，综合数据库和假

24、设集均为空。推理开始前，综合数据库和假设集均为空。 推理开始后，先将初始证据推理开始后，先将初始证据A和目标和目标C分别放入综合数据库和假设集，然后从假设集分别放入综合数据库和假设集，然后从假设集中取出一个假设中取出一个假设C，查找，查找C是否为综合数据库中的已知事实，回答为是否为综合数据库中的已知事实，回答为“N”。 再检查再检查C是否能被知识库中的知识所导出，发现是否能被知识库中的知识所导出，发现C可由可由r1导出，于是导出，于是r1被放入可用知被放入可用知识集。由于知识库中只有识集。由于知识库中只有r1可用，故可用知识集中仅含可用，故可用知识集中仅含r1。 接着从可用知识集中取出接着从可

25、用知识集中取出r1，将其前提条件，将其前提条件B作为新的假设放入假设集。从假设集中作为新的假设放入假设集。从假设集中取出取出B，检查，检查B是否为综合数据库中的实事，回答为是否为综合数据库中的实事，回答为“N”。再检查。再检查B是否能被知识库中的是否能被知识库中的知识所导出，发现知识所导出，发现B可由可由r2导出，于是导出，于是r2被放入可用知识集。由于知识库中只有被放入可用知识集。由于知识库中只有r2可用，可用，故可用知识集中仅含故可用知识集中仅含r2。 从可用知识集中取出从可用知识集中取出r2，将其前提条件，将其前提条件A作为新的假设放入假设集。然后从假设集作为新的假设放入假设集。然后从假设集中取出中取出A，检查，检查A是否为综合数据库中的实事，回答为是否为综合数据库中的实事，回答为“Y”。 他说明