知识表示与推理进化

23/25知识表示与推理进化第一部分符号表征：概念化和操作化知识 2第二部分演绎推理：逻辑规则的运用 4第三部分非单调推理：可撤销和更新信念 7第四部分贝叶斯网络：概率模型的表征 9第五部分模糊逻辑：不确定和近似推理 12第六部分知识图谱：知识的可视化和互联 15第七部分自动推理：计算机辅助推理 18第八部分认知推理：心理表征和推理过程 21

第一部分符号表征：概念化和操作化知识关键词关键要点符号表征：概念化和操作化知识

1.符号系统：符号表征系统将含义抽象到离散的符号中，这些符号代表概念和关系。这种抽象使复杂知识的可操作和可推理成为可能。

2.概念化：符号表征将世界概念化为离散的类别、属性和关系。这种概念化过程允许对现实的结构化表示，并支持高级推理。

3.操作化：符号表征将概念操作化成可以通过推理程序处理的公式。这种操作化使知识能够被推理引擎有效地利用来推导新结论。

符号表征的认知优势

1.透明度和可解释性：符号表征提供了一种明确而可解释的知识表示，便于理解和调试推理过程。

2.可组合性和可重用性：符号可以组合和重用来表征复杂概念，这促进了知识的模块化和可重用性。

3.推理能力：符号表征支持强大的推理能力，包括演绎推理、归纳推理和逆向推理，从而实现知识的深度处理和推论。

符号表征的挑战和趋势

1.计算复杂性：符号推理可能计算复杂，尤其是在处理大型知识库时。这推动了符号表征和推理算法的优化研究。

2.知识获取：从现实世界中获取形式化的符号知识是一项挑战。人工智能领域正在探索半自动化和协作式知识获取技术。

3.连接主义和符号主义的融合：趋势表明，将符号表征与连接主义方法相结合，可以创建更健壮、更灵活的知识表示和推理系统。符号表征：概念化和操作化知识

符号表征是一种知识表示形式，将世界中的实体和概念表示为离散的符号。它通过向符号分配含义来实现概念化和操作化知识。

概念化知识

概念化是将现实世界中的无形概念抽象为符号的过程。符号表征将概念识别为离散实体，并通过赋予它们明确的定义来概念化它们。每个符号代表一个特定的概念，并且定义了概念的属性、关系和约束。

例如，在医疗本体中，符号“疾病”可以表示疾病的概念。符号“症状”则代表疾病的表现形式。通过定义“疾病”与“症状”之间的关系，本体可以概念化疾病的概念。

操作化知识

操作化是将概念化知识转化为可以用于推理和计算的形式的过程。符号表征通过语法和语义规则实现操作化。语法规则定义符号如何组合形成句子，而语义规则赋予句子含义。

例如，在逻辑推理系统中，符号“¬”表示否定，“∧”表示合取，“∨”表示析取。通过语法规则，符号可以组合成句子，如“¬P∨Q”，其中“P”和“Q”是命题符号。语义规则指定了句子的含义，使系统能够推断新知识。

符号表征的优点

符号表征在知识表示中具有许多优点：

*可理解性：符号是人类可读的，便于专家和非专家理解知识。

*明确性：符号具有明确的定义，消除了歧义和误解。

*可推理性：语法和语义规则允许符号被操作和组合，从而进行推理和计算。

*可重用性：符号可以被重用在不同的知识库和应用程序中，提高了效率和一致性。

符号表征的局限性

符号表征也存在一些局限性：

*表示力不足：符号表征无法表示所有类型的知识，例如图像、声音和经验。

*知识获取困难：将现实世界中的概念转化为符号可能是一个困难且耗时的手动过程。

*计算成本：符号推理可能需要大量计算资源，尤其是对于大型知识库。

应用

符号表征在各种领域都有广泛的应用，包括：

*人工智能：用于知识库、推理引擎和专家系统。

*自然语言处理：用于语义分析、机器翻译和信息检索。

*生物信息学：用于基因组学、蛋白质组学和医学本体。

*地理信息系统：用于空间数据的表示和分析。

结论

符号表征是一种强大的知识表示形式，使我们能够概念化和操作化知识。它在理解、推理和解决问题的各种任务中发挥着至关重要的作用。然而，重要的是要了解符号表征的优点和局限性，以便有效地利用这种表示形式。第二部分演绎推理：逻辑规则的运用关键词关键要点演绎推理：逻辑规则的运用

主题名称：前提和结论

1.演绎推理建立在前提和结论的逻辑关系之上，前提为已知或假设的陈述，结论则是推导出的新陈述。

2.前提和结论之间的关系由逻辑规则决定，这些规则确保如果前提为真，则结论也必须为真。

3.演绎推理的有效性取决于前提的真实性，如果前提为假，则结论可能不成立，即使逻辑规则是正确的。

主题名称：三段论

演绎推理：逻辑规则的运用

演绎推理是一种逻辑推理形式，它基于一系列前提和一组规则，得出新的知识。它通过应用逻辑规则，从已知前提推导出结论。演绎推理保证，如果前提为真，则结论也为真。

逻辑规则

演绎推理依赖于一系列逻辑规则，这些规则定义了从前提推导出结论的有效推理步骤。一些常见的逻辑规则包括：

*三段论：如果P蕴含Q，且Q蕴含R，则P蕴含R。

*换位：如果P当且仅当Q，则Q当且仅当P。

*逆否命题：如果P蕴含Q，则非Q蕴含非P。

*归谬法：假设非P，如果这不成立，则P为真。

*假言三段论：如果P，则Q；如果Q，则R；因此，如果P，则R。

演绎推理的类型

演绎推理有四种主要类型：

*肯定前件推理：如果P，则Q；P为真；因此，Q为真

*否定后件推理：如果P，则Q；Q不为真；因此，P不为真

*肯定后件推理：如果P，则Q；Q为真；因此，P可能是真或假（无效推理）

*否定前件推理：如果P，则Q；P不为真；因此，Q可能是真或假（无效推理）

有效性和可靠性

有效推理是指结论在逻辑上必然来自前提。无效推理是指结论不必然来自前提。可靠推理是指真实的前提得出真实结论的推理。不可靠推理是指真实的前提可能得出虚假结论的推理。

演绎推理在知识表示中的应用

演绎推理在知识表示中广泛用于：

*推理新知识：基于现有知识和逻辑规则推导出新的知识。

*检测知识一致性：检查是否存在相互矛盾的前提。

*验证查询：确定查询是否由知识库蕴含。

*解释结果：提供推理步骤的证明，说明如何从前提推导出结论。

演绎推理的局限性

演绎推理虽然强大，但也存在局限性：

*前提的真实性：演绎推理依赖于前提的真实性，如果前提不真实，结论也可能不真实。

*封闭世界假设：演绎推理假设知识库包含所有相关知识，但这可能不是真的。

*不可逆性：演绎推理不能从结论推导出前提。

*效率：对于大型知识库，演绎推理可能是计算密集型的。

结论

演绎推理是知识表示和推理的关键组成部分。它允许通过应用逻辑规则从现有知识推导出新知识。尽管有其局限性，演绎推理在解决各种问题方面仍然是一个有价值的工具，包括知识发现、推理和验证。第三部分非单调推理：可撤销和更新信念关键词关键要点【非单调推理：可撤销和更新信念】

1.非单调推理是一种推理形式，允许根据新获得的信息撤销或修改先前得出的结论。

2.非单调推理可用于处理现实世界中的情况，其中知识和信念经常发生变化。

3.典型的非单调推理系統包括：

-基于逻辑的系统（例如，反向链推理）

-基于规则的系统（例如，产生式系统）

-基于模型的系统（例如，贝叶斯网络）

【可撤销推理】

非单调推理：可撤销和更新信念

在单调推理中，一旦一个命题被推断出来，它就永远是真实的。然而，在现实世界中，信念经常会随着时间的推移而改变或被撤销。这导致了非单调推理的发展，其中推理结果可以根据新信息而更改。

可撤销推理

在可撤销推理中，一个命题的真值可以随着时间的推移而改变。这是基于这样的假设：信念是基于证据的，当证据发生变化时，信念也应该随之变化。

可撤销推理的一个常见示例是默认推理。默认情况下，我们假设某个命题为真，直到出现相反的证据。例如，我们假设我们邻居的房子是绿色的，直到我们看到它已被粉刷成蓝色。

更新信念

信念更新是一种推理形式，它将新信息纳入现有信念体系。当出现新信息时，更新信念涉及修改或撤销现有信念，以反映新信息。

信念更新过程通常涉及以下步骤：

1.收集信息：收集与新信息相关的所有相关证据。

2.评估证据：确定证据的可靠性和可信度。

3.修改信念：根据证据修改或撤销现有信念。

4.传播信念：将更新后的信念传播到任何相关方。

非单调推理方法

有多种非单调推理方法，每种方法都有其自身的优势和劣势。一些常见的非单调推理方法包括：

*默认推理：基于缺乏相反证据的假设。

*可逆推理：允许撤销先前推论的推理形式。

*优先级推理：基于信念优先级解决冲突的推理形式。

*循环推理：允许循环定义的推理形式。

*概率推理：基于概率理论的推理，允许不确定性。

应用

非单调推理在许多领域都有应用，包括：

*人工智能：处理不确定信息和知识进化。

*医疗诊断：整合患者历史记录和新症状。

*法律推理：根据新证据修改法律结论。

*规划：根据变化的情况更新行动计划。

*科学发现：生成和评估新假设。

结论

非单调推理是推理研究中的一个重要领域，它允许信念随着新信息的出现而改变或被撤销。这使得在现实世界中推理更加灵活和适应性强，那里信念经常会受到挑战和更新。非单调推理方法在人工智能、决策支持和其他需要处理不确定性和知识进化的领域中具有广泛的应用。第四部分贝叶斯网络：概率模型的表征关键词关键要点主题名称：贝叶斯网络的结构

1.贝叶斯网络由节点和有向边组成，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。

2.网络的结构根据特定问题领域知识设计，反映变量之间的因果关系或相关性。

3.不同结构的贝叶斯网络可以捕获不同的概率分布，从而影响推理和预测结果。

主题名称：贝叶斯网络的条件概率分布

贝叶斯网络：概率模型的表征

引言

贝叶斯网络是一种概率模型，用于表示随机变量之间的依赖关系。它以贝叶斯理论为基础，在知识表示和推理中得到了广泛的应用，尤其是在不确定性和决策制定领域。

网络结构

贝叶斯网络由一个有向无环图（DAG）组成。图中的节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。一个变量的父节点是直接影响该变量的变量，而一个变量的子节点是受其影响的变量。

条件概率分布

贝叶斯网络的核心理念是条件概率分布。对于每个变量，其条件概率分布表示在给定其父节点值的情况下，该变量的概率分布。例如，如果变量X具有父节点Y和Z，则其条件概率分布为：

```

P(X|Y,Z)

```

联合概率分布

贝叶斯网络的联合概率分布表示所有随机变量同时发生的概率。它可以通过将每个变量的条件概率分布相乘得到：

```

P(X1,X2,...,Xn)=P(X1)*P(X2|X1)*...*P(Xn|Xn-1)

```

推理

贝叶斯网络可以用于进行概率推理。给定观测证据，可以计算任何其他变量的后验概率。有两种常见的推理方法：

*前向传递：从网络的源节点开始，依次计算每个节点的条件概率分布，直到目标节点。

*后向传递：从网络的宿节点开始，依次计算每个节点的条件概率分布，直到源节点。

优点

贝叶斯网络具有以下优点：

*图形表示：有向无环图提供了直观的可视化，便于理解变量之间的依赖关系。

*概率推理：支持在不确定性下进行概率推理，计算任何变量的后验概率。

*学习能力：可以通过训练数据学习网络结构和条件概率分布。

缺点

贝叶斯网络也存在一些缺点：

*结构复杂：对于大规模网络，结构可能变得复杂难以管理。

*数据要求：需要大量的训练数据来估计条件概率分布。

*计算密集：概率推理可能需要大量计算，尤其是在网络规模较大时。

应用

贝叶斯网络已被广泛应用于以下领域：

*医学诊断

*金融建模

*决策支持

*自然语言处理

*计算机视觉

结论

贝叶斯网络是强大的概率模型，用于表示随机变量之间的依赖关系并进行概率推理。它们在处理不确定性和决策制定方面具有很强的实用价值。虽然存在一些缺点，但贝叶斯网络在知识表示和推理领域仍然发挥着至关重要的作用。第五部分模糊逻辑：不确定和近似推理关键词关键要点模糊逻辑：不确定和近似推理

*模糊逻辑允许表示和推理不精确或近似知识。

*模糊集理论提供了一种形式化不精确概念的方法，它允许元素具有不同程度的成员资格。

*模糊推理引擎利用模糊规则和模糊推理方法来处理不确定性和近似知识。

模糊推理方法

*模糊推理方法包括基于规则的推理、模糊神经网络和模糊贝叶斯推理。

*基于规则的推理使用模糊规则来表示专家知识并推理结论。

*模糊神经网络将模糊逻辑与神经网络相结合，用于模式识别和控制等任务。

模糊逻辑应用

*模糊逻辑已成功应用于各种领域，包括决策制定、专家系统、控制工程和自然语言处理。

*在决策制定中，模糊逻辑允许对不确定的信息进行建模并产生近似决策。

*在专家系统中，模糊逻辑提供了表示和推理专家知识的有效手段。

模糊逻辑趋势

*模糊逻辑正在与其他人工智能技术相结合，例如机器学习和深度学习。

*模糊逻辑在处理复杂和不确定的系统方面显示出潜力。

*模糊逻辑在自然语言处理和情感分析等领域有新的应用。

模糊逻辑前沿

*量子模糊逻辑将模糊逻辑与量子力学相结合，以处理高度不确定性和复杂性。

*多值模糊逻辑允许元素具有多个不同的成员资格度。

*模糊本体论将模糊逻辑应用于知识表示和推理，以处理模糊概念和关系。模糊逻辑：不确定和近似推理

概述

模糊逻辑是一种形式逻辑，它能够处理不确定性和近似性，在推理过程中引入模糊度和隶属度的概念。与经典逻辑的二值性和确定性相反，模糊逻辑允许在真与假之间有程度上的差异，并能够表示和推理模糊的概念。

模糊集

模糊逻辑的基础是模糊集的概念。模糊集是由一个基本集合及其元素的隶属度函数组成的。隶属度函数将每个元素映射到一个区间[0,1]内的值，表示该元素属于该集合的程度。0表示完全不属于，1表示完全属于。

模糊规则

模糊逻辑使用模糊规则来进行推理。模糊规则具有以下形式：

```

如果X是A，则Y是B。

```

其中，X和Y是模糊变量，A和B是X和Y的模糊集。

模糊推理

模糊推理通过应用模糊规则和连接器（AND、OR和NOT）将模糊输入映射到模糊输出。以下是两种主要的模糊推理方法：

*Mamdani推理：使用模糊规则生成模糊输出，然后通过模糊聚合将其聚合为最终输出。

*Sugeno推理：使用模糊规则生成数值输出，然后通过加权平均对其进行聚合。

模糊逻辑在推理中的应用

模糊逻辑在不确定和近似推理中具有广泛的应用，包括：

*专家系统：构建能够像人类专家一样推理的系统。

*控制系统：设计能够处理不确定性和变化的控制系统。

*模式识别：识别和分类具有模糊特征的模式。

*数据挖掘：从大型模糊数据集（例如舆情分析）中提取见解。

*自然语言处理：理解和处理具有不确定性的自然语言语句。

模糊逻辑的优点

*处理不确定性：允许进行模糊推理，从而在不确定性和近似性存在的情况下得出更有意义的结论。

*表示人类推理：模糊逻辑更符合人类推理的方式，因为人类通常使用模糊语言和近似概念。

*处理复杂问题：模糊逻辑能够处理传统逻辑难以处理的复杂和多维问题。

模糊逻辑的局限性

*解释性：模糊推理的结果有时可能难以解释，因为它们基于主观的隶属度函数和经验知识。

*计算复杂性：在某些情况下，模糊推理可能在计算上很复杂，尤其是在涉及大量变量的情况下。

*模型选择：选择适当的隶属度函数和模糊规则是至关重要的，但通常涉及试验和错误的过程。

结论

模糊逻辑是一种强大的推理工具，它提供了处理不确定性和近似性的灵活方法。它在广泛的应用中发挥着重要作用，但理解它的优点和局限性对于成功部署至关重要。随着计算技术和机器学习的持续发展，模糊逻辑有望在未来几年得到更广泛的应用。第六部分知识图谱：知识的可视化和互联关键词关键要点知识图谱：知识的可视化和互联

主题名称：知识图谱概述

1.知识图谱是一种基于图论的知识表示形式，以节点和边连接实体、概念和关系。

2.知识图谱将结构化和非结构化数据组织成可视化、互联的网络，便于知识探索和推理。

3.知识图谱为人工智能、自然语言处理和信息检索等领域提供基础知识支持。

主题名称：知识图谱构建

知识图谱：知识的可视化和互联

概述

知识图谱是一种基于图论的知识表示形式，将结构化的知识以可视化的图结构展示。它将实体（节点）用边连接起来，表示实体之间的各种语义关系。知识图谱通过将知识组织成一个相互关联的网络，实现了知识的系统化和可视化。

特征

知识图谱具有以下特征：

*可视化：知识图谱将知识表示为易于理解的图结构，便于用户浏览和理解。

*互联：实体通过边相互连接，形成一个复杂的网络，展示实体之间的关系。

*结构化：知识以结构化的方式组织，便于机器理解和推理。

*可扩展：知识图谱可以随着新知识的获取而不断扩展，保持其覆盖范围和актуальность。

应用

知识图谱在各个领域都有广泛的应用，包括：

*搜索引擎：增强搜索结果的可理解性和关联性。

*自然语言处理（NLP）：提供语义信息，支持信息抽取、问答系统和机器翻译。

*推荐系统：基于实体之间的关系和用户历史，生成个性化推荐。

*知识管理：组织和管理企业知识，提高知识共享和利用效率。

*数据分析：发现数据中的模式和见解，支持决策制定。

构建

构建知识图谱涉及以下步骤：

1.数据收集：从各种来源收集相关数据，包括文本文档、数据库和知识库。

2.实体识别：识别数据中的实体，例如人物、地点和事件。

3.关系抽取：从数据中提取实体之间的关系，例如isA、locatedIn和partOf。

4.图结构构建：将抽取出来的实体和关系组织成一个图结构。

5.评估：评估知识图谱的准确性、完整性和一致性。

推理

知识图谱支持基于图论的推理，允许用户从现有知识中推导出新知识。推理技术包括：

*前向推理：根据规则或本体，从已知事实推导出新的事实。

*后向推理：从目标事实反向推导出导致它的已知事实。

*路径查询：查找连接两个实体的路径，并推断沿途经过的其他实体和关系。

优点

知识图谱的优点包括：

*知识可视化：提供知识的可视化表示，便于理解和浏览。

*知识整合：将来自不同来源的知识整合在一个统一的框架中。

*知识推理：支持基于图论的推理，扩展知识范围。

*可扩展性：可以通过添加新实体和关系来不断扩展。

*认知能力：通过提供语义信息，增强机器对人类语言的理解。

挑战

构建和维护知识图谱也面临一些挑战：

*数据质量：数据源的质量和一致性会影响知识图谱的准确性。

*语义歧义：同一实体或关系可能有多个表示形式。

*推理复杂度：推理过程可能很耗时，尤其是在处理大型知识图谱时。

*知识维护：随着知识的不断变化，需要持续更新和维护知识图谱。

*可解释性：推理过程可能难以解释，影响用户对结果的信任度。

未来趋势

知识图谱的研究和应用领域正在不断发展，一些未来趋势包括：

*自动化：开发自动化技术来构建和维护知识图谱。

*语义融合：探索不同知识图谱之间的语义融合技术。

*复杂推理：研究和开发更复杂和高效的推理算法。

*可解释性增强：提高推理过程的可解释性，增强用户对结果的置信度。

*跨模式关联：将知识图谱与其他知识表示形式（例如文本和图像）关联起来。第七部分自动推理：计算机辅助推理关键词关键要点【自动定理证明】：

1.基于公理化的知识表示，使用推理规则导出定理。

2.广泛应用于数学、计算机科学等领域，证明定理并进行复杂数学推导。

3.核心算法包括分辨率、反演和展开，提高可扩展性和可解释性。

【非单调推理】：

自动推理：计算机辅助推理

引言

自动推理是知识表示与推理领域中的重要组成部分，旨在使用计算机辅助人类进行推理和决策制定。本文将深入探讨自动推理的演变，回顾其发展历程，分析关键技术，并展望未来趋势。

早期推理系统

*逻辑式推理：基于一阶谓词逻辑或命题逻辑，如STRIPS和Planner。这些系统使用前向或后向链式推理，从给定前提推导出目标结论。

*专家系统：运用规则和知识库，模拟人类专家的推理过程。著名的例子包括MYCIN和DENDRAL。

第一波推理革命：基于知识的系统

*语义网络：用无向图结构表示概念和关系，支持推理和知识检索。Quillian的SHRDLU系统是早期代表。

*框架：引入对象表示，将数据和行为关联起来，增强了推理能力。Minsky的FRAMES系统是一个开创性的框架系统。

第二波推理革命：逻辑编程

*谓词逻辑编程：将逻辑推理嵌入编程语言中，如Prolog。使用谓词规则和统一，实现了灵活的推理功能。

*约束逻辑编程：扩展了谓词逻辑编程，引入约束编程，支持推理和规划。CLP(R)系统是该领域的先驱。

第三波推理革命：非单调推理

*默认推理：处理不完整和不确定的知识，使用默认规则推导出缺失信息。Reiter的DefaultLogic是一个有影响力的非单调推理理论。

*非单调逻辑：建立在默认推理基础之上，扩展了推理能力，可以处理信念变化和矛盾信息。McCarthy的Circumscription是该领域的早期工作。

第四波推理革命：统计关联推理

*贝叶斯网络：使用有向无环图表示变量之间的概率关系，支持概率推理和预测。Pearl的BayesianBeliefNetworks是该领域的基础性工作。

*马尔可夫逻辑网络：将一阶谓词逻辑与贝叶斯网络相结合，实现复杂推理和知识表示。Richardson和Domingos的MarkovLogicNetworks是一个重要贡献。

第五波推理革命：因果推理

*因果模型：旨在揭示事件之间的因果关系，用于推理、决策和预测。Pearl的CausalDiagrams是该领域的理论基础。

*结构因果模型：进一步扩展了因果模型，支持识别和控制因果效应。JudeaPearl的StructuralCausalModels是该领域的代表性著作。

未来的推理

*混合推理：将不同的推理技术结合起来，利用其优势，解决复杂推理任务。

*可解释推理：提供推理过程的解释，提高透明度和可信度。

*自适应推理：能够根据环境和知识的动态变化调整推理策略。

*大数据推理：处理和推理大规模数据，支持数据驱动的推理和决策。

*神经符号推理：将神经网络技术与符号推理相结合，实现更加强大的推理能力。

结论

自动推理的演变反映了知识表示与推理领域不断进步。从早期逻辑式推理到现代因果推理，自动推理技术显著发展，提高了计算机辅助推理的效率和准确性。随着新技术的不断涌现，未来自动推理将继续发挥重要作用，赋能知识驱动的系统和智能决策。第八部分认知推理：心理表征和推理过程认知推理：心理表征和推理过程

认知推理是一个认知心理学的领域，它研究个体如何从外部环境中获取信息，并处理和使用这些信息来做出推理和决策。认知推理涉及一系列相互关联的心理表征和推理过程。

心理表征

心理表征是认知系统内部对外部世界的表征，包括各种形式，如命题、图像、图式和脚本。这些表征为推理提供了基础材料，支持信息的存储、检索和操作。

*命题表征：以命题形式对事实、知识和信念进行编码。命题具有真假值，可以进行逻辑运算。

*图像表征：以视觉图像的形式对空间和物体进行编码。它们可以支持空间推理和物体识别。

*图式表征：对事件、概念和情境的结构化知识表征。它们引导信息处理，并影响推理和决策。

*脚本表征：对事件序列和行为的过程表征。它们提供关于事件如何发生以及应该如何行动的知识。

推理过程

推理过程是认知推理的核心，涉及从现有信息中得出新知识或推断的认知活动。推理过程可分为演绎推理和归纳推理两种类型。

*演绎推理：从给定的前提中得出逻辑上必然结论的过程。前提必须为真，结论才有可能是真的。

*归纳推理：从观察或经验中得出一般化结论的过程。结论可能不是必然的，但通常是有根据的。

认知推理模型

认知推理模型提供了一个理论框架，用于理解和解释认知推理。这些模型试图模拟推理过程，并揭示影响推理表现的因素。常见的模型包括：

*心智模型理论：认为推理涉及在头脑中构建情境的表征，并使用这些表征进行模拟推断。

*逻辑推理理论：强调形式逻辑规则在推理中的作用，包括三段论、换位和逆否命题。

*概率推理理论：研究概率和不确定性条件下的推理，并使用贝叶斯定理和概率论的原则进行建模。