G逻辑智能体人工智能（AI）课件

逻辑智能体

LogicalAgents

（知识，推理）Chapter71逻辑智能体

LogicalAgents

（知识，推理）“ThinkingRationally”Computationalmodelsofhuman“thought”processesComputationalmodelsofhumanbehaviorComputationalsystemsthat“think”rationallyComputationalsystemsthatbehaverationally2“ThinkingRationally”Computati逻辑智能体逻辑（基于知识）智能体Logic(Knowledge-Based)agents通用知识＋

当前的感知

在决定动作前推理(infer)出当前状态的隐含状况这在部分可观察环境中至关重要3逻辑智能体逻辑（基于知识）智能体Logic(Knowle要点基于知识的智能体Knowledge-basedagents怪兽世界Wumpusworld逻辑Logicingeneral命题逻辑与一阶逻辑 Propositionalandfirst-orderlogic推理，合法，等价，可满足模式推理Reasoningpatterns归结Resolution前向/后向链Forward/backwardchaining4要点基于知识的智能体Knowledge-basedage知识和推理Knowledge&Reasoning知识库knowledgebase(KB):智能体所知道的一系列知识根据推理的规则（

rulesofinference）由旧的事实推出新事实逻辑Logic表示知识，并进行推理5知识和推理Knowledge&Reasoning5知识库KnowledgeBase知识库:

一系列语句

以一种知识表示语言的格式来表示（有关世界的）断言基于知识的智能体:Tell

itwhatitneedstoknow.Askitwhattodo

应遵循推理的规则由知识库得到答案tellask6知识库KnowledgeBase知识库:tellas通用的基于知识智能体

GenericKB-BasedAgent7通用的基于知识智能体

GenericKB-BasedA基于知识智能体的特性能够:表示状态和动作综合新的感知更新关于世界的内部认识推导出世界的隐含性质推导出适合的动作8基于知识智能体的特性能够:8MineSweeperDesignalogicalagenttoplayminesweeper9MineSweeperDesignalogicalaPEASAnalysisMineSweeperPerformancemeasure+1foreachminecorrectlyidentified,-1forincorrectlyidentifyingamine,-1000forselectingalocationcontainingamine,+1000foridentifyingallmines.Environment9x9board,eachsquarehasaminewithprobability0.1ActuatorsAgentcanmarkalocationascontainingamine,canmarkalocationasunknown,orselectalocationforviewingSensorsAgentcansensethenumberofminessurroundingadjacentlocationsAgentknowsnumberofminesremaining10PEASAnalysisMineSweeperPerf怪兽问题

WumpusWorld怪兽Wumpus11怪兽问题

WumpusWorld怪兽11怪兽问题的PEAS描述Performance

measure性能度量gold:+1000,death:-1000-1perstep,-10forusingthearrowEnvironment环境SquaresadjacenttowumpusaresmellySquaresadjacenttopitarebreezyGlitteriffgoldisinthesamesquareShootingkillswumpusifyouarefacingit.ItscreamsShootingusesuptheonlyarrowGrabbingpicksupgoldifinsamesquareReleasingdropsthegoldinsamesquareYoubumpifyouwalkintoawallSensors传感:

Stench,Breeze,Glitter,Bump,ScreamActuators执行:

Leftturn,Rightturn,Forward,Grab,Release,Shoot12怪兽问题的PEAS描述PerformancemeasuWumpusworld的特征Fully

Observable No–onlylocalperceptionDeterministic Yes–outcomesexactlyspecifiedEpisodic No–thingswedohaveanimpact.Static Yes–WumpusandPitsdonotmoveDiscrete YesSingle-agent Yes–Wumpusisessentiallyanatural feature13Wumpusworld的特征FullyObservabExploringtheWumpusWorldTheKBinitiallycontainstherulesoftheenvironment.[1,1]Thefirstperceptis[none,none,none,none,none],

Movetosafecelle.g.2,1[2,1]Breezeindicatesthatthereisapitin[2,2]or[3,1] Returnto[1,1]totrynextsafecell14ExploringtheWumpusWorldTheExploringtheWumpusWorld[1,2]Stenchincell:wumpusisin[1,3]or[2,2]

YET…notin[1,1]

Thus…notin[2,2]orstenchwouldhavebeendetectedin[2,1]

Thus…wumpusisin[1,3]

Thus…[2,2]issafebecauseoflackofbreezein[1,2]

Thus…pitin[3,1] Movetonextsafecell[2,2]15ExploringtheWumpusWorld[1,2ExploringtheWumpusWorld[2,2]Detectnothing

Movetounvisitedsafecelle.g.[2,3][2,3]Detectglitter,smell,breeze

Thus…pickupgold

Thus…pitin[3,3]or[2,4]

16ExploringtheWumpusWorld[2,2Whatisalogic?一种格式化的语言语法Syntax–怎样的表达是合法的语义Semantics–一个合法的表达式表示什么样的意义逻辑中每一条语句的真值都对应着世界里的一种可能例如算数语言X+2>=yisasentence,x2+yisnotasentenceX+2>=yistrueinaworldwherex=7andy=1X+2>=yisfalseinaworldwherex=0andy=617Whatisalogic?一种格式化的语言17蕴涵

Entailment蕴涵Entailment意味着一个东西跟随另外一个东西:KB╞α知识库KB蕴涵语句α

当且仅当

KB为真的所有情况里α也为真例如一条语句的知识库KB“theGiantswonandtheRedswon”蕴涵“TheGiantswon”.又如,x+y=4蕴涵4=x+y蕴涵其实就是语句之间基于语义的一种关系18蕴涵

Entailment蕴涵Entailment意味着模型models逻辑学家的就是以模型的方式来进行思维的如果α在m中为真，则m是语句α的一个模型M(α)表示语句α的所有模型的集合则KB╞αiffM(KB)M(α)例如KB=GiantswonandRedswon α=Giantswon19模型models逻辑学家的就是以模型的方式来进行思维的19怪兽问题里的蕴涵

Entailmentinthewumpusworld为说明方便，对Wumpusworld进行简化，只考虑有关陷阱的模型下图为探测到方格[1,1]什么都没有，然后向右到方格[2,1]，感知到[2,1]有微风之后的情形

20怪兽问题里的蕴涵

EntailmentinthewumWumpusmodelsIAllpossiblemodels(exactly8)inthisreducedWumpusworld.PitBreeze21WumpusmodelsIAllpossiblemoWumpusmodelsIIKB=怪兽世界的规则 ＋由感知得到的观察22WumpusmodelsIIKB=怪兽世界的规则22WumpusmodelsIIIα1=“[1,2]issafe”,KB╞α1,通过模型检验（modelchecking）得证23WumpusmodelsIIIα1=“[1,2]iWumpusmodelsIVα2="[2,2]issafe",KB╞α224WumpusmodelsIV24推理过程

InferenceProceduresKB├iα即语句α通过过程i从KB导出可靠Soundness:只要KB├iα,就有KB╞α为真，则称i是可靠的

(推理不会出错，但不一定能够导出所有的正确结论)完备Completeness:只要KB╞α,就有KB├iα为真，则称i是完备的 (所有的正确结论都会被导出，但是可能会导出一些多余的错误结论)25推理过程

InferenceProceduresKB├i语义透视图当知识库KB为真时，由一个可靠的推理过程导出的语句也一定是为真的26语义透视图当知识库KB为真时，由一个可靠的推理过程导出的26命题逻辑:语法命题逻辑是最简单的逻辑命题符号P1,P2

等，表示语句IfSisasentence,Sisasentence (negation)IfS1andS2aresentences,S1

S2isasentence (conjunction)IfS1andS2aresentences,S1

S2isasentence (disjunction)IfS1andS2aresentences,S1

S2isasentence (implication)IfS1andS2aresentences,S1

S2isasentence (biconditional)27命题逻辑:语法命题逻辑是最简单的逻辑27命题逻辑:语义Eachmodel/worldspecifiestrueorfalseforeachpropositionsymbolE.g. P1,2 P2,2 P3,1

false true falseWiththesesymbols,8possiblemodels,canbeenumeratedautomatically.Rulesforevaluatingtruthwithrespecttoamodelm: S istrueiff Sisfalse S1

S2istrueiff S1istrueand S2istrue S1

S2istrueiff S1istrueor S2istrue S1

S2 istrueiff S1isfalseor S2istrue i.e., isfalseiff S1istrueand S2isfalse S1

S2 istrueiff S1S2istrueandS2S1istrueP1,2(P2,2

P3,1)=true

(truefalse)=true

true=true命题逻辑不要求S1和S2之间存在任何相关性或因果关系；如果S1为真，则我主张S2为真，否则我不做任何声明28命题逻辑:语义Eachmodel/worldspeciTruthtablesforconnectives29Truthtablesforconnectives29WumpusworldsentencesLetPi,jbetrueifthereisapitin[i,j].LetBi,jbetrueifthereisabreezein[i,j].start: P1,1 B1,1 B2,1"Pitscausebreezesinadjacentsquares"B1,1

(P1,2

P2,1)B2,1 (P1,1

P2,2P3,1)30WumpusworldsentencesLetPi,j通过枚举进行推理

Inferencebyenumeration所有模型的枚举是可靠和完备的对于n个命题符号，枚举所有模型的时间复杂度为O(2n)...因此需要一个更为聪明的推理！Inparticular,wearegoingtoinfernewlogicalsentencesfromthedata-baseandseeiftheymatchaquery.31通过枚举进行推理

Inferencebyenumerat3232逻辑智能体

LogicalAgents

（知识，推理）Chapter733逻辑智能体

LogicalAgents

（知识，推理）“ThinkingRationally”Computationalmodelsofhuman“thought”processesComputationalmodelsofhumanbehaviorComputationalsystemsthat“think”rationallyComputationalsystemsthatbehaverationally34“ThinkingRationally”Computati逻辑智能体逻辑（基于知识）智能体Logic(Knowledge-Based)agents通用知识＋

当前的感知

在决定动作前推理(infer)出当前状态的隐含状况这在部分可观察环境中至关重要35逻辑智能体逻辑（基于知识）智能体Logic(Knowle要点基于知识的智能体Knowledge-basedagents怪兽世界Wumpusworld逻辑Logicingeneral命题逻辑与一阶逻辑 Propositionalandfirst-orderlogic推理，合法，等价，可满足模式推理Reasoningpatterns归结Resolution前向/后向链Forward/backwardchaining36要点基于知识的智能体Knowledge-basedage知识和推理Knowledge&Reasoning知识库knowledgebase(KB):智能体所知道的一系列知识根据推理的规则（

rulesofinference）由旧的事实推出新事实逻辑Logic表示知识，并进行推理37知识和推理Knowledge&Reasoning5知识库KnowledgeBase知识库:

一系列语句

以一种知识表示语言的格式来表示（有关世界的）断言基于知识的智能体:Tell

itwhatitneedstoknow.Askitwhattodo

应遵循推理的规则由知识库得到答案tellask38知识库KnowledgeBase知识库:tellas通用的基于知识智能体

GenericKB-BasedAgent39通用的基于知识智能体

GenericKB-BasedA基于知识智能体的特性能够:表示状态和动作综合新的感知更新关于世界的内部认识推导出世界的隐含性质推导出适合的动作40基于知识智能体的特性能够:8MineSweeperDesignalogicalagenttoplayminesweeper41MineSweeperDesignalogicalaPEASAnalysisMineSweeperPerformancemeasure+1foreachminecorrectlyidentified,-1forincorrectlyidentifyingamine,-1000forselectingalocationcontainingamine,+1000foridentifyingallmines.Environment9x9board,eachsquarehasaminewithprobability0.1ActuatorsAgentcanmarkalocationascontainingamine,canmarkalocationasunknown,orselectalocationforviewingSensorsAgentcansensethenumberofminessurroundingadjacentlocationsAgentknowsnumberofminesremaining42PEASAnalysisMineSweeperPerf怪兽问题

WumpusWorld怪兽Wumpus43怪兽问题

WumpusWorld怪兽11怪兽问题的PEAS描述Performance

measure性能度量gold:+1000,death:-1000-1perstep,-10forusingthearrowEnvironment环境SquaresadjacenttowumpusaresmellySquaresadjacenttopitarebreezyGlitteriffgoldisinthesamesquareShootingkillswumpusifyouarefacingit.ItscreamsShootingusesuptheonlyarrowGrabbingpicksupgoldifinsamesquareReleasingdropsthegoldinsamesquareYoubumpifyouwalkintoawallSensors传感:

Stench,Breeze,Glitter,Bump,ScreamActuators执行:

Leftturn,Rightturn,Forward,Grab,Release,Shoot44怪兽问题的PEAS描述PerformancemeasuWumpusworld的特征Fully

Observable No–onlylocalperceptionDeterministic Yes–outcomesexactlyspecifiedEpisodic No–thingswedohaveanimpact.Static Yes–WumpusandPitsdonotmoveDiscrete YesSingle-agent Yes–Wumpusisessentiallyanatural feature45Wumpusworld的特征FullyObservabExploringtheWumpusWorldTheKBinitiallycontainstherulesoftheenvironment.[1,1]Thefirstperceptis[none,none,none,none,none],

Movetosafecelle.g.2,1[2,1]Breezeindicatesthatthereisapitin[2,2]or[3,1] Returnto[1,1]totrynextsafecell46ExploringtheWumpusWorldTheExploringtheWumpusWorld[1,2]Stenchincell:wumpusisin[1,3]or[2,2]

YET…notin[1,1]

Thus…notin[2,2]orstenchwouldhavebeendetectedin[2,1]

Thus…wumpusisin[1,3]

Thus…[2,2]issafebecauseoflackofbreezein[1,2]

Thus…pitin[3,1] Movetonextsafecell[2,2]47ExploringtheWumpusWorld[1,2ExploringtheWumpusWorld[2,2]Detectnothing

Movetounvisitedsafecelle.g.[2,3][2,3]Detectglitter,smell,breeze

Thus…pickupgold

Thus…pitin[3,3]or[2,4]

48ExploringtheWumpusWorld[2,2Whatisalogic?一种格式化的语言语法Syntax–怎样的表达是合法的语义Semantics–一个合法的表达式表示什么样的意义逻辑中每一条语句的真值都对应着世界里的一种可能例如算数语言X+2>=yisasentence,x2+yisnotasentenceX+2>=yistrueinaworldwherex=7andy=1X+2>=yisfalseinaworldwherex=0andy=649Whatisalogic?一种格式化的语言17蕴涵

Entailment蕴涵Entailment意味着一个东西跟随另外一个东西:KB╞α知识库KB蕴涵语句α

当且仅当

KB为真的所有情况里α也为真例如一条语句的知识库KB“theGiantswonandtheRedswon”蕴涵“TheGiantswon”.又如,x+y=4蕴涵4=x+y蕴涵其实就是语句之间基于语义的一种关系50蕴涵

Entailment蕴涵Entailment意味着模型models逻辑学家的就是以模型的方式来进行思维的如果α在m中为真，则m是语句α的一个模型M(α)表示语句α的所有模型的集合则KB╞αiffM(KB)M(α)例如KB=GiantswonandRedswon α=Giantswon51模型models逻辑学家的就是以模型的方式来进行思维的19怪兽问题里的蕴涵

Entailmentinthewumpusworld为说明方便，对Wumpusworld进行简化，只考虑有关陷阱的模型下图为探测到方格[1,1]什么都没有，然后向右到方格[2,1]，感知到[2,1]有微风之后的情形

52怪兽问题里的蕴涵

EntailmentinthewumWumpusmodelsIAllpossiblemodels(exactly8)inthisreducedWumpusworld.PitBreeze53WumpusmodelsIAllpossiblemoWumpusmodelsIIKB=怪兽世界的规则 ＋由感知得到的观察54WumpusmodelsIIKB=怪兽世界的规则22WumpusmodelsIIIα1=“[1,2]issafe”,KB╞α1,通过模型检验（modelchecking）得证55WumpusmodelsIIIα1=“[1,2]iWumpusmodelsIVα2="[2,2]issafe",KB╞α256WumpusmodelsIV24推理过程

InferenceProceduresKB├iα即语句α通过过程i从KB导出可靠Soundness:只要KB├iα,就有KB╞α为真，则称i是可靠的

(推理不会出错，但不一定能够导出所有的正确结论)完备Completeness:只要KB╞α,就有KB├iα为真，则称i是完备的 (所有的正确结论都会被导出，但是可能会导出一些多余的错误结论)57推理过程

InferenceProceduresKB├i语义透视图当知识库KB为真时，由一个可靠的推理过程导出的语句也一定是为真的58语义透视图当知识库KB为真时，由一个可靠的推理过程导出的26命题逻辑:语法命题逻辑是最简单的逻辑命题符号P1,P2

等，表示语句IfSisasentence,Sisasentence (negation)IfS1andS2aresentences,S1

S2isasentence (conjunction)IfS1andS2aresentences,S1

S2isasentence (disjunction)IfS1andS2aresentences,S1

S2isasentence (implication)IfS1andS2aresentences,S1

S2isasentence (biconditional)5