人工智能总结笔记

二、知识表示

1、产生式表示

​ 1.1、确定性规则知识的产生式表示

• 基本形式： IF P THEN Q

​ 或者：P ---->Q

​ 1.2、不确定性规则知识的产生式表示

• 基本形式: IF P THEN Q (置信度)

​ 或者：P---->Q

​ 例如：

​ IF 发烧 THEN 感冒 （0.6）

2、产生式系统

​ 2.1、规则库：用于描述相应领域内的知识的产生式集合。（是专业的知识）

​ 例如：

• IF 该动物有毛皮 THEN 该动物是哺乳动物
• IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟
• IF 该动物是鸟 AND 有长脖子 THEN 该动物是XXX

​ 2.2、综合数据库（也称为事实库，上下文，黑板等）

​ 一个用于存放 问题求解过程中各种当前已知信息 的数据结构。

​ 例如;

• 证明某个结论
• 某人有某些症状，让你判断他得的是什么病。(你不是专业医生，你根据综合数据库里面的记录，来判断他得的什么病。)

​ 2.3、控制系统（推理机构）

​ 由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。

​ 例如：

​ 设已知初始事实存放在综合数据库中：该动物身上有：暗斑点，长脖子，长腿，奶，蹄。

1. 从规则库检索这些特点。
2. 把匹配成功的规则的结论，加入到综合数据库中。
3. 更新综合数据库。
4. 把这些已知信息全部遍历一边，最后得出结论。

​ 2.4、总结

• 综合数据库：存放当前已知信息。
• 规则库：存放的专业知识。(就是理论与推理。)
• 推理机：通过综合数据库中的已知信息，匹配规则库内的内容。推理出综合数据库的结论。
• 控制：控制程序进行的流程与匹配规则。

3、产生式表示法的特点

3.1、表示法法的优点

1. 自然性
2. 清晰性
3. 模块性 (一个问题，肯定是一个几元组，元组就是模板)
4. 有效性

3.2、表示法的缺点

1. 效率不高
2. 不能表达结构性知识

4、框架表示法(类似于C++的模板)

​ 4.1、框架表示法：一种结构化的知识表示方法。

​ 4.2、框架：一种描述所论对象属性的数据结构。

​ 4.2.1、一个框架由若干个槽组成。

​ 4.2.2、一个槽用于描述所论对象某一方面的属性

​ 4.3、事例框架：把具体的信息填入槽或者侧面后，就得到了相应框架的事例框架。

​ 实现事例时 注意点：

• 框架名：<教师> ========> 框架名 ：<教师-i> i=1,2,3，…

• 不能写 <具体人的名字>

• 正确写法 框架名：<教师-1>

  4.4、框架具有继承性。

​ 4.5、框架表示法的特点

• 结构性
• 继承性
• 自然性

三、推理（确定性推理）

1、推理的定义

​ 1.1、推理：已知事实+专业知识 ----->结论

2、推理的分类

​ 2.1、按照推理的逻辑基础分类（第一种分类）

• 演绎推理
• 归纳推理
• 默认推理

​ 2.1.1、 演绎推理 （deductive)

​ 一般---->个别

​ 2.1.2、 归纳推理 (inductive)

​ 个别-----> 一般

• 完全归纳推理（检查灯泡合格率，生产10000个灯泡，让10000个灯泡全都测试一遍）
• 不完全归纳推理（检查灯泡合格率，生产10000个灯泡，随机抽几百个灯泡测试一遍）

​ 2.1.3、 默认推理

​ 知识不完全的情况下，假设某些条件成立。

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​ 2.2、按照推理时所用知识和证据的不确定性分类（第二种分类）

• 确定性推理
• 不确定性推理

​ 2.2.1、确定性推理：所用的知识和证据都是确定的。

​ 2.2.1、不确定性推理：所用的知识和证据都是不确定的。

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​ 2.3、按照所推出的结论是否单调增加分类（第三种分类）

• 单调推理
• 非单调推理

​ 2.3.1、单调推理

随着推理向前推进及新知识的加入，推出的结论越来越接近最终目标。

​ 2.3.2、非单调推理

由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面的某一步，重新开始。

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​ 2.4、按照推理过程中是否使用启发式知识分类（第四种分类）

• 启发式推理
• 非启发式推理

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3、推理的方向

3.1、正向推理

按照顺序依次推理。

特点：

比较简单，但是效率比较低。做了很多无用功。

3.2、逆向推理

以某个假设目标作为出发点，寻找支持该假设的证据。若找不到支持的证据，说明假设错误。

特点:

目的性比较强。

3.3、混合推理

从前推和从后推，交互着推。

4、冲突消解

4.1、多种冲突消解的策略

1. 按针对性排序
2. 按已知事实的新鲜性排序 （越老，越优先）
3. 按匹配度排序
4. 按条件个数排序 （条件越少，优先匹配）

5、自然演绎推理

从一组已知为真的事实出发，运用经典逻辑中的推理规则推出结论的过程。

1、推理规则

1. P规则 （使用综合数据库里面的结论）
2. T规则 （使用中间过程推出的结论）
3. 假言推理 （P, P---->Q , ===>Q)
4. 拒取式推理 (P -->Q , 非Q, ===> 非P)

解题步骤：与图论学的一样，需要写明（i）和如何退出来的。

例如：

（1） P->Q P规则

（2） P P规则

（3） Q (1) (2)

6、归结演绎推理

6.1、谓词公式化成子句

1、反证法：

参考文献
校内老师授课