归结演绎推理课件.ppt
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- 归结 演绎 推理 课件
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1、1人工智能 1.什么是推理什么是推理 推理是按照某种策略从已知事实出发去推推理是按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程。出结论的过程。推理所用事实可分为两种:推理所用事实可分为两种:u与求解问题有关的初始证据。与求解问题有关的初始证据。u推理过程中所得到的中间结论。推理过程中所得到的中间结论。2人工智能 通常智能系统的推理过程是通过推理机来完成的。通常智能系统的推理过程是通过推理机来完成的。推理机就是用来实现推理的那些程序。推理机就是用来实现推理的那些程序。智能系统的推理包括两个基本问题:智能系统的推理包括两个基本问题:u推理的方法。推理的方法。u推理的控制策略。推理的控制策略。3人工智能
2、 2.推理方法及其分类推理方法及其分类 推理方法主要解决在推理过程中前提与结论之间推理方法主要解决在推理过程中前提与结论之间的逻辑关系,以及在非精确性推理中不确定性的传递的逻辑关系,以及在非精确性推理中不确定性的传递问题。问题。(1)按推理的逻辑基础分类按推理的逻辑基础分类 演绎推理(一般到个别)演绎推理(一般到个别)是从已知的一般性知识出发,去推出蕴涵在这些是从已知的一般性知识出发,去推出蕴涵在这些已知知识中的适合与某种个别情况的结论。其核心是已知知识中的适合与某种个别情况的结论。其核心是三段论:假言推理、拒取式和假言三段论。三段论:假言推理、拒取式和假言三段论。4人工智能 常用的三段论是由
3、一个大前提、一个小前提和一常用的三段论是由一个大前提、一个小前提和一个结论三部分组成。个结论三部分组成。其中其中:大前提是已知的一般性知识或推理过程得到的判断;大前提是已知的一般性知识或推理过程得到的判断;小前提是关于某种具体情况或某个具体实例的判断;小前提是关于某种具体情况或某个具体实例的判断;结论是由大前提推出的,并且适合于小前提的判断。结论是由大前提推出的,并且适合于小前提的判断。5人工智能 例如:例如:摔跤运动员的身体都是强壮的;摔跤运动员的身体都是强壮的;(大前提)(大前提)李名是一名摔跤运动员;李名是一名摔跤运动员;(小前提)(小前提)所以,李名的身体是强壮的。所以,李名的身体是强
4、壮的。(结论)(结论)6人工智能 归纳推理(个别到一般)归纳推理(个别到一般)是从一类事物的大量特殊实例出发,去推出该类是从一类事物的大量特殊实例出发,去推出该类事物的一般性结论。事物的一般性结论。按所选事例的广泛性可分为完全归纳推理和不完按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。全归纳推理。按所选的方法可分为枚举归纳推理、类比归纳推按所选的方法可分为枚举归纳推理、类比归纳推理和差异归纳推理等。理和差异归纳推理等。默认推理默认推理 是在知识不完全的情况假设某些条件已经具备所是在知识不完全的情况假设某些条件已经具备所进行的推理,也称为缺省推理。进行的推理,也称为缺省推理。7人工智能
5、(2)按所用知识的确定性分类按所用知识的确定性分类 分为确定性推理与不确定性推理。分为确定性推理与不确定性推理。确定性推理是指推理所使用的知识和推出的结论确定性推理是指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的,其值要么为真,要么为假。都是可以精确表示的,其值要么为真,要么为假。不确定性推理是指推理所使用的知识不都是精确不确定性推理是指推理所使用的知识不都是精确的,推出的结论也不完全是确定的,其值会位于真与的,推出的结论也不完全是确定的,其值会位于真与假之间。假之间。8人工智能(3)按推理过程的单调性按推理过程的单调性 单调推理与非单调推理。单调推理与非单调推理。单调推理是指在推理过程中每
6、当使用新的知识后,单调推理是指在推理过程中每当使用新的知识后,所得到的结论会愈来愈接近于目标,而不会出现反复所得到的结论会愈来愈接近于目标,而不会出现反复情况。情况。非单调推理是指在推理过程中当某些新知识加入非单调推理是指在推理过程中当某些新知识加入后,会否定原来推出的结论,使推理过程回到先前的后,会否定原来推出的结论,使推理过程回到先前的某一步。某一步。9人工智能 3.推理的控制策略及其分类推理的控制策略及其分类 推理的控制策略是指如何使用领域知识使推理过推理的控制策略是指如何使用领域知识使推理过程尽快达到目标的策略。程尽快达到目标的策略。由于智能系统的推理过程一般表现为一种搜索过由于智能系
7、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分为程,因此推理的控制策略分为:F推理策略:主要解决推理方向、冲突消解等问题。推理策略:主要解决推理方向、冲突消解等问题。F搜索策略:主要解决推理路线、推理效果、推理效率搜索策略:主要解决推理路线、推理效果、推理效率等问题。等问题。10人工智能 推理方向用来确定推理的控制方式,即推理过程推理方向用来确定推理的控制方式,即推理过程是从初始证据开始到目标,还是从目标开始到初始证是从初始证据开始到目标,还是从目标开始到初始证据。按照对推理方向的控制,推理又分为:据。按照对推理方向的控制,推理又分为:F正向推理正向推理F逆向推理逆向推理F混合推理混
8、合推理F双向推理双向推理 无论哪一种推理方式,系统都需要有一个存放知无论哪一种推理方式,系统都需要有一个存放知识的知识库,一个存放初始证据及中间结果的综合数识的知识库,一个存放初始证据及中间结果的综合数据库和一个用于推理的推理机。据库和一个用于推理的推理机。11人工智能 4.正向推理(数据驱动推理、前向链推理)正向推理(数据驱动推理、前向链推理)是从已知事实出发、正向使用推理规则的推理方式。是从已知事实出发、正向使用推理规则的推理方式。正向推理算法描述:正向推理算法描述:(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
9、已包含,)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,并成功退出;否则执行下一步。则求解结束,并成功退出;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)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(用知识集,执行下一步;否则转(5)。)。12人工智能 (4)按照某种冲突消解策略,从当前可用知识集中选出)按照某种冲突消解策略,从当前可用知识集中选出一条知识进行推理,并将推出的新事实加入综合数据一条知识进行推理,并将推出的新事实加入综合数据库中,然后转(库中,然后转(2)。)。(5)询问用户是否可以进一步补充新的事实,如若可以,)询问
10、用户是否可以进一步补充新的事实,如若可以,则将补充的新事实加入综合数据库中,然后转(则将补充的新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。正向推理的优点:正向推理的优点:直观,允许用户主动提供有用的事实直观,允许用户主动提供有用的事实信息,适合于诊断、设计、监控等领域的问题求解。信息,适合于诊断、设计、监控等领域的问题求解。正向推理的缺点正向推理的缺点:推理无明确目标,求解问题可能执行推理无明确目标,求解问题可能执行许多与解无关的操作,导致推理效率低许多与解无关的操作,导致推理效率低13人工智能 5.逆向推理(目标驱动推理、逆向链推理)逆向推理(目
11、标驱动推理、逆向链推理)是一种以某个假设目标作为出发点的推理方法。是一种以某个假设目标作为出发点的推理方法。逆向推理算法描述:逆向推理算法描述:(1)把要求求证的目标(称为假设)构成一个假设集;)把要求求证的目标(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)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(空,则成功退出;否则仍执行(2);若不在综合数据);若不在综合数据库中,则执行下一步。库中,则执行下一步。14人工智能(3)检查该假设是否可由知
12、识库的某个知识导出。若不)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,则转综合数据库,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)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;用知识集;(5)检查知识集是否为空,若空,失败退出;否则执行)检查知识集
13、是否为空,若空,失败退出;否则执行下一步;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)按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识,继续执行下一步;续执行下一步;(7)将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假设放)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,转(入假设集,转(2)。)。15人工智能 例例3.1 设推理开始时,知识库中的规则和综合数据库中的设推理开始时,知识库中的规则和综合数据库中的事实如下:事实如下:规则规则1:IF 你丢了自行车钥匙,并且车胎没气你丢了自行车钥匙,并且车胎没气 THEN 自行车不能骑自行车不能骑 规则规则2:IF 自行车不能骑,并且你只能
14、走路去自行车不能骑,并且你只能走路去 THEN 你你听功课会迟到听功课会迟到 事实事实1:你丢了自行车:你丢了自行车 事实事实2:车胎没气:车胎没气 16人工智能 如果利用逆向推理求证如果利用逆向推理求证“你听课会迟到你听课会迟到”这一假这一假设,其推理过程如下:设,其推理过程如下:(1)从假设集中取出该假设,查找综合数据库,直该假)从假设集中取出该假设,查找综合数据库,直该假设不是综合数据库中的事实。设不是综合数据库中的事实。(2)查找知识库,发现该假设可由规则)查找知识库,发现该假设可由规则2导出,于是规导出,于是规则则2被放入可用知识集被放入可用知识集(3)由于只有这一条规则可用,故可用
15、知识集中只有规)由于只有这一条规则可用,故可用知识集中只有规则则2。从可用知识集中取出规则。从可用知识集中取出规则2,将其与两个前提条,将其与两个前提条件件“自行车不能骑自行车不能骑”和和“你只有走路去你只有走路去”都作为新的都作为新的假设放入假设集。假设放入假设集。17人工智能(4)从假设集中取出一个假设)从假设集中取出一个假设“自行车不能骑自行车不能骑”,它不,它不是综合数据库中的事实,但可由规则是综合数据库中的事实,但可由规则1导出,于是规则导出,于是规则1被放入可用知识集,此时可用知识集中仍然是只有一被放入可用知识集,此时可用知识集中仍然是只有一条规则。条规则。(5)从可用知识集中提出
16、规则)从可用知识集中提出规则1,将其两个前提条件,将其两个前提条件“你丢了自行车钥匙你丢了自行车钥匙”和和“车胎没气车胎没气”也作为新的假也作为新的假设放入假设集。设放入假设集。18人工智能(6)再从假设集中取出一个假设)再从假设集中取出一个假设“你只有走路去你只有走路去”,检,检查发现此假设既不在综合数据库中也不能被任何一条查发现此假设既不在综合数据库中也不能被任何一条规则所导出,询问用户规则所导出,询问用户“你只有走路去吗?你只有走路去吗?”若用户若用户回答回答“是是”,则该假设成立,并被放入综合数据库中。,则该假设成立,并被放入综合数据库中。此时,假设集中还有两个假设此时,假设集中还有两
17、个假设“你丢了自行车钥匙你丢了自行车钥匙”和和“车胎没气车胎没气”(7)继续推理,显然它们都是综合数据库中的事实,均)继续推理,显然它们都是综合数据库中的事实,均为真。为真。(8)继续推理,假设库也为空,推理过程结束,)继续推理,假设库也为空,推理过程结束,“你听你听课会迟到课会迟到”得证。得证。19人工智能 逆向推理的优点:逆向推理的优点:不必寻找和使用那些与假设目标无关的信息和知不必寻找和使用那些与假设目标无关的信息和知识,推理过程的目标明确,同时有利于向用户提供解识,推理过程的目标明确,同时有利于向用户提供解释,在诊断性专家系统中较为有效。释,在诊断性专家系统中较为有效。逆向推理的缺点:
18、逆向推理的缺点:当用户对解的情况不清时,由系统自主选择假设当用户对解的情况不清时,由系统自主选择假设目标的盲目性比较大,若选择不好,可能需要多次提目标的盲目性比较大,若选择不好,可能需要多次提出假设,会影响系统效率。出假设,会影响系统效率。20人工智能 6.混合推理混合推理(1).混合推理的方法混合推理的方法 先正向后逆向的混合推理先正向后逆向的混合推理 先逆向后正向的混合推理先逆向后正向的混合推理 双向混合推理双向混合推理21人工智能(2).混合推理的适用场合混合推理的适用场合 已知事实不够充分已知事实不够充分 由正向推理推出的结论不可靠由正向推理推出的结论不可靠 希望得出更多的结论希望得出
19、更多的结论 希望从正反两方向同时进行推理希望从正反两方向同时进行推理22人工智能 7.推理的冲突消解策略推理的冲突消解策略 在推理的某一步,如果知识库中有多条知识可用,在推理的某一步,如果知识库中有多条知识可用,则称发生了冲突,此时需要按照某种策略从这多条知则称发生了冲突,此时需要按照某种策略从这多条知识中选择一条最佳知识用于推理,称这种解决冲突的识中选择一条最佳知识用于推理,称这种解决冲突的过程为冲突消解。冲突消解所用的策略则称为冲突消过程为冲突消解。冲突消解所用的策略则称为冲突消解策略。解策略。冲突消解的基本思想是对可用知识库进行排序。冲突消解的基本思想是对可用知识库进行排序。23人工智能
20、 目前,常用的冲突消解策略有:目前,常用的冲突消解策略有:.特殊知识优先特殊知识优先 新鲜知识优先新鲜知识优先 差异性大的知识优先差异性大的知识优先 领域特点优先领域特点优先 上下文关系优先上下文关系优先 前提条件少者优先前提条件少者优先24人工智能 1.谓词公式的解释谓词公式的解释 定义定义3.1 3.1 设设D D是谓词公式是谓词公式P P的非空个体域,若对的非空个体域,若对P P中的个中的个体常量、函数和谓词按如下规定赋值:体常量、函数和谓词按如下规定赋值:(1 1)为每个个体常量指派)为每个个体常量指派D D中的一个元素;中的一个元素;(2 2)为每个)为每个n n元函数指派一个从元函
21、数指派一个从DnDn到到D D的一个映射,的一个映射,其中其中 DnDn=(x1,x2,=(x1,x2,xn,xn)|x1,x2,)|x1,x2,xn,xn DD (3 3)为每个)为每个n n元谓词指派一个从元谓词指派一个从DnDn到到FF、TT的映的映射。射。则称这些指派为则称这些指派为P P在在D D上的一个解释。上的一个解释。25人工智能 例例3.2 3.2 设个体域设个体域D=1,2D=1,2,求公式,求公式A=(A=(x x)()(y)P(x,y)y)P(x,y)在在D D上的解释,并指出在每一种解释下公式的真值。上的解释,并指出在每一种解释下公式的真值。解:由于公式解:由于公式A
22、 A中没有包含个体域和函数,因此可以直接中没有包含个体域和函数,因此可以直接为谓词指派真值,设有:为谓词指派真值,设有:P(1,1)P(1,2)P(2,1)P(2,2)T F T F26人工智能 这就是公式这就是公式A A在在D D上的一个解释。从这个解释可以看上的一个解释。从这个解释可以看出:出:当当x=1x=1、y=1y=1时,有时,有P(x,y)P(x,y)的真值为的真值为T;T;当当x=2x=2、y=1y=1时,有时,有P(x,y)P(x,y)的真值为的真值为T;T;即对即对x x在在D D上的任意取值,都存在上的任意取值,都存在y=1y=1使使P(x,y)P(x,y)的真值的真值为为
23、T T。因此,在此解释下公式。因此,在此解释下公式A A的真值为的真值为T T。需要注意,一个谓词公式在其个体域上的解释不是需要注意,一个谓词公式在其个体域上的解释不是唯一的。例如,对公式唯一的。例如,对公式A A,若给出另一组真值指派,若给出另一组真值指派 P(1,1)P(1,2)P(2,1)P(2,2)T T F F27人工智能 这也是公式这也是公式A A在在D D上的一个解释。从这个解释可以看出:上的一个解释。从这个解释可以看出:当当x=1x=1、y=1y=1时,有时,有P(x,y)P(x,y)的真值为的真值为T;T;当当x=2x=2、y=1y=1时,有时,有P(x,y)P(x,y)的真
24、值为的真值为F;F;同样同样 当当x=1x=1、y=2y=2时,有时,有P(x,y)P(x,y)的真值为的真值为T;T;当当x=2x=2、y=2y=2时,有时,有P(x,y)P(x,y)的真值为的真值为F;F;即对即对x x在在D D上的任意取值,不存在一个上的任意取值,不存在一个y y使使P(x,y)P(x,y)的真的真值为值为T T。因此,在此解释下公式。因此,在此解释下公式A A的真值为的真值为F F。实际上实际上,A,A在在D D上上共有共有1616种种(2(2的四次方的四次方,即即P(1,1),P(1,1),P(1,2),P(2,1),P(2,2)P(1,2),P(2,1),P(2,
25、2)每个均有每个均有T T、F F两种两种)解释。解释。28人工智能 例例3.3 3.3 设个体域设个体域D=1,2D=1,2,求公式,求公式A=(A=(x x)P(f(x),a)P(f(x),a)在在D D上上的解释,并指出在该解释下公式的解释,并指出在该解释下公式B B的真值。的真值。解:设个体常量解:设个体常量a a和函数和函数f(x)f(x)的真值指派为:的真值指派为:a f(1)f(2)1 1 229人工智能 对谓词的真值指派为对谓词的真值指派为 P(1,1)P(1,2)P(2,1)P(2,2)T T 当当x=1时,时,a=1使使P(1,1)=T 当当x=2时,时,a=1使使P(2,
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