人工智能第三章243.pptx
G的字句集可以分解成几个单独处理。
有 SG = S1 U S2 U S3 U …U Sn 则SG 与 S1 U S2 U S3 U …U Sn在不可满足得意义 上是一致的。 即SG 不可满足 <=> S1 U S2 U S3 U …U Sn不可满足
( x ）( P（x） ∧ Q) <=> ( x ） P（x） ∧ Q
( x ）( P（x） → Q) <=> ( x ） P（x） → Q ( x ）(Q → P（x） ) <=>Q → ( x ） P（x）
3.2 谓词逻辑基础
3.3 谓词逻辑归结原理
SKOLEM标准形
前束范式 定义：说公式A是一个前束范式，如果A中 的一切量词都位于该公式的最左边（不含否 定词），且这些量词的辖域都延伸到公式的 末端。
3.2 谓词逻辑基础
一阶逻辑 公式及其解释
个体常量：a,b,c 个体变量：x,y,z 谓词符号：P,Q,R
量词符号： ,
3.2 谓词逻辑基础
量词否定等值式：
～( x ） P（x） <=> （ y ） ～ P（y） ～( x ） P（x） <=> （ y ） ～ P（y）
量词分配等值式：
注意：谓词公式G的SKOLEM标准形同G并 不等值。
例：将下式化为Skolem标准形：
～(x)(y)P(a, x, y) →(x)(～(y)Q(y, b)→R(x))
解：第一步，消去→号，得： ～(～(x)(y)P(a, x, y)) ∨(x) (～～(y)Q(y, b)∨R(x))
第二步，～深入到量词内部，得： (x)(y)P(a, x, y) ∨(x) ((y)Q(y, b)∨R(x))
3.2 谓词逻辑基础
量词辖域收缩与扩张等值式：
( x ）( P（x） ∨ Q) <=> ( x ） P（x） ∨ Q
( x ）( P（x） ∧ Q) <=> ( x ） P（x） ∧ Q
( x ）( P（x） → Q) <=> ( x ） P（x） → Q ( x ）(Q → P（x） ) <=>Q → ( x ） P（x） ( x ）( P（x） ∨ Q) <=> ( x ） P（x） ∨ Q
消去(y)，因为它左边只有(x)，所以使用x的函数 f(x)代替之，这样得到：
(x)(u)(v) (P(a, x, f(x)) ∨ Q(v, b)∨R(u))
消去(u)，同理使用g(x)代替之，这样得到：
(x) (v) ( P(a, x, f(x)) ∨ Q(v, b) ∨ R(g(x)))
则，略去全称变量，原式的Skolem标准形为：
第三步，变元易名，得 (x)(y)P(a, x, y) ∨(u) ( v)(Q(v, b) ∨R(u))
第四步，存在量词左移，直至所有的量词移到前面， (x) (y) (u) ( v) (P(a, x, y) ∨(Q(v, b) ∨R(u))
由此得到前述范式
第五步，消去“”（存在量词），略去“”全称量 词
（2）x Q(x), 其中Q(x)表示x活到一百岁以上。
在个体域D是全总个体域时，
引入特殊谓词R(x)表示x是人，可符号化为：
（1）x（R(x) → P(x)）,
其中，R(x)表示x是人；P(x)表示x是要死的。
（2）x（R(x) ∧ Q(x)），
其中，R(x)表Βιβλιοθήκη x是人；Q(x)表示x活到一百岁以上。
G是不可满足的<=> S是不可满足的
G与S不等价，但在不可满足得意义下是一致的。 定理：
若G是给定的公式，而S是相应的子句集，则G是 不可满足的<=> S是不可满足的。
注意：G真不一定S真，而S真必有G真。 即： S => G
3.3 谓词逻辑归结原理
G = G1Λ G2Λ G3Λ …Λ Gn 的子句形
3.2 谓词逻辑基础
一阶逻辑 基本概念
个体词：表示主语的词 谓词：刻画个体性质或个体之间关系的词 量词：表示数量的词
3.2 谓词逻辑基础
小王是个工程师。
8是个自然数。
我去买花。
小丽和小华是朋友。
其中，“小王”、“工程师”、“我”、“花”、“8”、“小丽”、
“小华”都是个体词，而“是个工程师”、“是个自然数”、
“去买”、“是朋友”都是谓词。显然前两个谓词表示的是事物
的性质，第三个谓词“去买”表示的一个动作也表示了主、宾两
个个体词的关系，最后一个谓词“是朋友”表示两个个体词之间
的关系。
3.2 谓词逻辑基础
例如：（1）所有的人都是要死的。
（2） 有的人活到一百岁以上。
在个体域D为人类集合时，可符号化为：
（1）xP(x)，其中P(x)表示x是要死的。
( x ）( P（x） ∧ Q（x）) <=> ( x ） P（x） ∧ ( x ） Q（x） ( x ）( P（x） ∨ Q（x）) <=> ( x ） P（x） ∨ ( x ） Q（x）
消去量词等值式：设个体域为有穷集合（a1, a2, …an）
( x ） P（x） <=> P（ a1 ） ∧ P（ a2 ） ∧ … ∧ P（ an ） ( x ）P（x） <=> P（ a1 ） ∨ P（ a2 ） ∨ … ∨ P（ an ）
3.3 谓词逻辑归结原理
即： 把所有的量词都提到前面去，然后消 掉所有量词 (Q1x1)(Q2x2)…(Qnxn)M(x1,x2,…,xn)
约束变项换名规则：
(Qx ） M（x） <=> （Qy ） M（y） (Qx ） M（x,z） <=> （Qy ） M（y,z）
3.3 谓词逻辑归结原理
量词消去原则： 消去存在量词“”，略去全程量词 “”。
注意：左边有全程量词的存在量词，消去
时该变量改写成为全程量词的函数；如没 有，改写成为常量。
3.3 谓词逻辑归结原理
Skolem定理： 谓词逻辑的任意公式都可以化为与之等价 的前束范式，但其前束范式不唯一。
SKOLEM标准形定义： 消去量词后的谓词公式。
P(a, x, f(x)) ∨ Q(v, b) ∨ R(g(x))
3.3 谓词逻辑归结原理
子句与子句集
文字：不含任何连接词的谓词公式。 子句：一些文字的析取（谓词的和）。 子句集S的求取：
G → SKOLEM标准形 → 消去存在变量
→ 以“，”取代“∧”，并表示为集合形式 。
3.3 谓词逻辑归结原理
有 SG = S1 U S2 U S3 U …U Sn 则SG 与 S1 U S2 U S3 U …U Sn在不可满足得意义 上是一致的。 即SG 不可满足 <=> S1 U S2 U S3 U …U Sn不可满足
( x ）( P（x） ∧ Q) <=> ( x ） P（x） ∧ Q
( x ）( P（x） → Q) <=> ( x ） P（x） → Q ( x ）(Q → P（x） ) <=>Q → ( x ） P（x）
3.2 谓词逻辑基础
3.3 谓词逻辑归结原理
SKOLEM标准形
前束范式 定义：说公式A是一个前束范式，如果A中 的一切量词都位于该公式的最左边（不含否 定词），且这些量词的辖域都延伸到公式的 末端。
3.2 谓词逻辑基础
一阶逻辑 公式及其解释
个体常量：a,b,c 个体变量：x,y,z 谓词符号：P,Q,R
量词符号： ,
3.2 谓词逻辑基础
量词否定等值式：
～( x ） P（x） <=> （ y ） ～ P（y） ～( x ） P（x） <=> （ y ） ～ P（y）
量词分配等值式：
注意：谓词公式G的SKOLEM标准形同G并 不等值。
例：将下式化为Skolem标准形：
～(x)(y)P(a, x, y) →(x)(～(y)Q(y, b)→R(x))
解：第一步，消去→号，得： ～(～(x)(y)P(a, x, y)) ∨(x) (～～(y)Q(y, b)∨R(x))
第二步，～深入到量词内部，得： (x)(y)P(a, x, y) ∨(x) ((y)Q(y, b)∨R(x))
3.2 谓词逻辑基础
量词辖域收缩与扩张等值式：
( x ）( P（x） ∨ Q) <=> ( x ） P（x） ∨ Q
( x ）( P（x） ∧ Q) <=> ( x ） P（x） ∧ Q
( x ）( P（x） → Q) <=> ( x ） P（x） → Q ( x ）(Q → P（x） ) <=>Q → ( x ） P（x） ( x ）( P（x） ∨ Q) <=> ( x ） P（x） ∨ Q
消去(y)，因为它左边只有(x)，所以使用x的函数 f(x)代替之，这样得到：
(x)(u)(v) (P(a, x, f(x)) ∨ Q(v, b)∨R(u))
消去(u)，同理使用g(x)代替之，这样得到：
(x) (v) ( P(a, x, f(x)) ∨ Q(v, b) ∨ R(g(x)))
则，略去全称变量，原式的Skolem标准形为：
第三步，变元易名，得 (x)(y)P(a, x, y) ∨(u) ( v)(Q(v, b) ∨R(u))
第四步，存在量词左移，直至所有的量词移到前面， (x) (y) (u) ( v) (P(a, x, y) ∨(Q(v, b) ∨R(u))
由此得到前述范式
第五步，消去“”（存在量词），略去“”全称量 词
（2）x Q(x), 其中Q(x)表示x活到一百岁以上。
在个体域D是全总个体域时，
引入特殊谓词R(x)表示x是人，可符号化为：
（1）x（R(x) → P(x)）,
其中，R(x)表示x是人；P(x)表示x是要死的。
（2）x（R(x) ∧ Q(x)），
其中，R(x)表Βιβλιοθήκη x是人；Q(x)表示x活到一百岁以上。
G是不可满足的<=> S是不可满足的
G与S不等价，但在不可满足得意义下是一致的。 定理：
若G是给定的公式，而S是相应的子句集，则G是 不可满足的<=> S是不可满足的。
注意：G真不一定S真，而S真必有G真。 即： S => G
3.3 谓词逻辑归结原理
G = G1Λ G2Λ G3Λ …Λ Gn 的子句形
3.2 谓词逻辑基础
一阶逻辑 基本概念
个体词：表示主语的词 谓词：刻画个体性质或个体之间关系的词 量词：表示数量的词
3.2 谓词逻辑基础
小王是个工程师。
8是个自然数。
我去买花。
小丽和小华是朋友。
其中，“小王”、“工程师”、“我”、“花”、“8”、“小丽”、
“小华”都是个体词，而“是个工程师”、“是个自然数”、
“去买”、“是朋友”都是谓词。显然前两个谓词表示的是事物
的性质，第三个谓词“去买”表示的一个动作也表示了主、宾两
个个体词的关系，最后一个谓词“是朋友”表示两个个体词之间
的关系。
3.2 谓词逻辑基础
例如：（1）所有的人都是要死的。
（2） 有的人活到一百岁以上。
在个体域D为人类集合时，可符号化为：
（1）xP(x)，其中P(x)表示x是要死的。
( x ）( P（x） ∧ Q（x）) <=> ( x ） P（x） ∧ ( x ） Q（x） ( x ）( P（x） ∨ Q（x）) <=> ( x ） P（x） ∨ ( x ） Q（x）
消去量词等值式：设个体域为有穷集合（a1, a2, …an）
( x ） P（x） <=> P（ a1 ） ∧ P（ a2 ） ∧ … ∧ P（ an ） ( x ）P（x） <=> P（ a1 ） ∨ P（ a2 ） ∨ … ∨ P（ an ）
3.3 谓词逻辑归结原理
即： 把所有的量词都提到前面去，然后消 掉所有量词 (Q1x1)(Q2x2)…(Qnxn)M(x1,x2,…,xn)
约束变项换名规则：
(Qx ） M（x） <=> （Qy ） M（y） (Qx ） M（x,z） <=> （Qy ） M（y,z）
3.3 谓词逻辑归结原理
量词消去原则： 消去存在量词“”，略去全程量词 “”。
注意：左边有全程量词的存在量词，消去
时该变量改写成为全程量词的函数；如没 有，改写成为常量。
3.3 谓词逻辑归结原理
Skolem定理： 谓词逻辑的任意公式都可以化为与之等价 的前束范式，但其前束范式不唯一。
SKOLEM标准形定义： 消去量词后的谓词公式。
P(a, x, f(x)) ∨ Q(v, b) ∨ R(g(x))
3.3 谓词逻辑归结原理
子句与子句集
文字：不含任何连接词的谓词公式。 子句：一些文字的析取（谓词的和）。 子句集S的求取：
G → SKOLEM标准形 → 消去存在变量
→ 以“，”取代“∧”，并表示为集合形式 。
3.3 谓词逻辑归结原理
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人工智能第三章
人工智能原理
Artificial Intelligence Principle
信息工程学院
张永梅
第三章 搜索推理技术
3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 产生式系统 3.5 不确定推理 3.6 非单调推理
第三章 搜索推理技术
作业： 作业： 3-8，3-9，3-15 ， ，
3.1 图搜索策略 搜索算法的输入是给定的问题， 搜索算法的输入是给定的问题，输出时表 示为动作序列的方案。 示为动作序列的方案。 一旦有了方案， 一旦有了方案，就可以执行该方案所给出 的动作了。（执行阶段） 。（执行阶段 的动作了。（执行阶段） 求解问题包括： 求解问题包括：
目标表示 搜索 执行
其中，初始 其中， 状态集合和 操作符集合 定义了问题 的搜索空间。 的搜索空间。
3.1 图搜索策略
搜索问题包括： 搜索问题包括：
搜索什么(目标) 搜索什么(目标) 在哪里搜索(搜索空间) 在哪里搜索(搜索空间)
搜索分成： 搜索分成：
状态空间的生成阶段 在该状态空间中对所求问题状态的搜索
搜索可以根据是否使用启发式信息分为: 搜索可以根据是否使用启发式信息分为:
无向图中， 无向图中，顶点的度为与每个顶点相连的边数 有向图中， 有向图中，顶点的度分成入度与出度 入度： 入度：以该顶点为头的弧的数目 出度： 出度：以该顶点为尾的弧的数目
路径——路径是顶点的序列 路径是顶点的序列V={Vi0,Vi1,……Vin}，满足 路径 路径是顶点的序列 ， (Vij-1,Vij)∈E 或 <Vij-1,Vij>∈E,(1<j≤n) ∈ ∈ ≤
最优性： 最优性：
如果存在不同的几个解答， 如果存在不同的几个解答，该策略是否可以发现最高质量 的解答？ 的解答？
Artificial Intelligence Principle
信息工程学院
张永梅
第三章 搜索推理技术
3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 产生式系统 3.5 不确定推理 3.6 非单调推理
第三章 搜索推理技术
作业： 作业： 3-8，3-9，3-15 ， ，
3.1 图搜索策略 搜索算法的输入是给定的问题， 搜索算法的输入是给定的问题，输出时表 示为动作序列的方案。 示为动作序列的方案。 一旦有了方案， 一旦有了方案，就可以执行该方案所给出 的动作了。（执行阶段） 。（执行阶段 的动作了。（执行阶段） 求解问题包括： 求解问题包括：
目标表示 搜索 执行
其中，初始 其中， 状态集合和 操作符集合 定义了问题 的搜索空间。 的搜索空间。
3.1 图搜索策略
搜索问题包括： 搜索问题包括：
搜索什么(目标) 搜索什么(目标) 在哪里搜索(搜索空间) 在哪里搜索(搜索空间)
搜索分成： 搜索分成：
状态空间的生成阶段 在该状态空间中对所求问题状态的搜索
搜索可以根据是否使用启发式信息分为: 搜索可以根据是否使用启发式信息分为:
无向图中， 无向图中，顶点的度为与每个顶点相连的边数 有向图中， 有向图中，顶点的度分成入度与出度 入度： 入度：以该顶点为头的弧的数目 出度： 出度：以该顶点为尾的弧的数目
路径——路径是顶点的序列 路径是顶点的序列V={Vi0,Vi1,……Vin}，满足 路径 路径是顶点的序列 ， (Vij-1,Vij)∈E 或 <Vij-1,Vij>∈E,(1<j≤n) ∈ ∈ ≤
最优性： 最优性：
如果存在不同的几个解答， 如果存在不同的几个解答，该策略是否可以发现最高质量 的解答？ 的解答？
人工智能 (3)
3.2.2 产生式系统的推理过程
正向推理
从已知事实出发、正向使用规则，亦称为数据驱动推理或前向链推理。 算法描述
(1) 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，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，执行下 一步；否则转(5)。 (4) 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种，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，则将补充的新事 实加入综合数据库中，然后转(3)；否则表示无解，失败退出。 至于如何根据综合数据库中的事实到知识库中选取可用知识，当知识库中 有多条知识可用时应该先使用那一条知识等。这些问题涉及到了知识的匹配 方法和冲突消解策略，以后将会分别讨论。 其流程图如下：
例如“5比4大”、4比3大”，因此可推出“5比3大”。 (3) 条件推理，即前一命题是后一命题的条件，例如，“如果一个系统会使
用知识进行推理能，我们就称它为智能系统”。 (4) 概率推理，即用概率来表示知识的不确定性，并根据所给出的概率来估
计新的概率，这种推理形式是我们将要在第6章中进行讨论的内容。
含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。
其核心是三段论，如假言推理、拒取式和假言三段论。
例： 假言三段论
A→B，B→C ⇒ A→C
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；
结论：是由大前提推出的，并且适合于小前提的判断。
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。
3.2.2 产生式系统的推理过程
人工智能第三章.ppt
从s到n的最短路径的长度， e是图中每条弧的最小费用。
于是有g*(n)≥d*(n).e
又g(n)≥g*(n)≥d*(n).e ， f(n)= g(n)+h(n) ，且h(n) ≥0
因此 f(n)≥ g(n)≥ d*(n) .e
若A*不终止，OPEN表中节点的d*值会不断增大，因此
f值也会不断增大。
5
11
10/10/2020
A*算法的可采纳性
定理5 算法A*选择的任意扩展点都有f(n)≤f*(s)
证明：若n是目标点，由定理4，f(n)≤f*(s) 若n不是目标点，由定理2 ，A*算法终止前，
OPEN表中总有一点n’，使 f(nn’)≤f*(s) 证毕。
在OPEN表中的节点
(这样的n’是存在的：因为开始n0在OPEN上，算法结束前，
若扩展ni，则ni+1在OPEN上，此时不可能扩展到nk)。
由A*的定义，有f(n’)= g(n’)+ h(n’)
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10/10/2020
A*算法的可采纳性……定理2
因为n’处在通往目标的最佳解路径上， 设(n0,n1,……, n’) 是s到n’的最佳解路径。n’的所有祖先都在CLOSED表上， 所以(n0,n1,……, n’)是A*发现的一条通向n’的最佳解路径， g(n’)= g*(n’)
13
10/10/2020
A*算法的比较
讨论：启发函数的启发能力在于它所具有的 启发性信息。 1. 当h(n)≡0时，反映了启发函数完全没有启 发信息，要扩展较多的节点． 2. 在具有可采纳性的前提下， 0≤h≤h*，h* 定出了h的上界，当h越接近h*时，它的启发 能力就越大．
14
10/10/2020
人工智能ppt课件
精选ppt
14
解：第一步： 定义问题状态的描述形式：
设Sk=(M,C,B)表示传教士和野人在河右岸 的状态。
其中：
M表示传教士在右岸的人数。
C表示野人在右岸的人数。
B用来表示船是不是在右岸。
(B=1表示在右岸，B=0表示在左岸)。
初始状态集：S={(3,3,1)}
目标状态集：G={(0,精0选,0pp)t }
精选ppt
19
的实质。
2.2 问题归约法
➢问题归约法的组成部分 （1）一个初始问题描述； （2）一套把问题变换为子问题的操 作符； （3）一套本原问题描述。
精选ppt
20
2.3 谓词逻辑法
➢ 一阶谓词逻辑表示法适于表示确定 性的知识。它具有自然性、精确性、严 密性及易实现等特点。
精选ppt
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2.3 谓词逻辑法
精选ppt
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2.2 问题归约法
➢问题归约法的概念
❖已知问题的描述，通过一系列变换把此 问题最终变为一个子问题集合；这些子 问题的解可以直接得到，从而解决了初 始问题。
❖该方法也就是从目标(要解决的问题)出发
逆向推理，建立子问题以及子问题的子
问题，直至最后把初始问题归约为一个
平凡的本原问题集合。这就是问题归约
L(1,0), L(2,0), L(精1选,1ppt), L(0,1), L(0,2) 16
第三步：求解过程。
R(2,0)
1,1,0 R(1,1)
L(2,0) 3,1,1 L(0,1) R(0,1)
3,0,0 L(0,2) R(0,2)
L(1,1) 2,2,1
L(2,0) R(2,0)
L(1,0)
所代表的对象的特性。弧线用于表示节点
人工智能第三章
3.10 小结
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
NOTE
§ 教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求 解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括 早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高 级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统 组织技术、不确定性推理和非单调推理。
§ 教学重点：图搜索策略、消解原理、规则演绎系统、产 生式系统。
§ 教学难点：启发式搜索、规则双向演绎系统等。 § 教学要求：重点掌握一般图搜索策略和消解原理，掌握
各种搜索方法和产生式系统原理，了解规则演绎系统的 基本原理，对系统组织技术、不确定性推理和非单调推 理等高级推理技术作一般性了解。
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
3.6 产生式系统
§ 定义
• 在基于规则系统中，每个if可能与某断言(assertion)集中 的一个或多个断言匹配，then部分用于规定放入工作内存 的新断言。当then部分用于规定动作时，称这种基于规则 的系统为反应式系统(reaction system)或产生式系统 (production system)。
3.1 图搜索策略
§ 图搜索控制策略
• 一种在图中寻找路径的方法。 • 图中每个节点对应一个状态，每条连线代表一个操作符。
这些节点与连线（状态与操作符）分别由产生式系统的 数据库和规则来标记。初始节点和目标节点分别代表初 始数据库和满足终止条件的数据库。求得把一个数据库 变换为另一数据库的规则序列问题就等价于求得图中的 一条路径问题。
• 从表示目标的谓词或命题出发，使用一组产生式规则证明 事实谓词或命题成立，即首先提出一批假设目标，然后 逐一验证这些假设。
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
NOTE
§ 教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求 解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括 早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高 级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统 组织技术、不确定性推理和非单调推理。
§ 教学重点：图搜索策略、消解原理、规则演绎系统、产 生式系统。
§ 教学难点：启发式搜索、规则双向演绎系统等。 § 教学要求：重点掌握一般图搜索策略和消解原理，掌握
各种搜索方法和产生式系统原理，了解规则演绎系统的 基本原理，对系统组织技术、不确定性推理和非单调推 理等高级推理技术作一般性了解。
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
3.6 产生式系统
§ 定义
• 在基于规则系统中，每个if可能与某断言(assertion)集中 的一个或多个断言匹配，then部分用于规定放入工作内存 的新断言。当then部分用于规定动作时，称这种基于规则 的系统为反应式系统(reaction system)或产生式系统 (production system)。
3.1 图搜索策略
§ 图搜索控制策略
• 一种在图中寻找路径的方法。 • 图中每个节点对应一个状态，每条连线代表一个操作符。
这些节点与连线（状态与操作符）分别由产生式系统的 数据库和规则来标记。初始节点和目标节点分别代表初 始数据库和满足终止条件的数据库。求得把一个数据库 变换为另一数据库的规则序列问题就等价于求得图中的 一条路径问题。
• 从表示目标的谓词或命题出发，使用一组产生式规则证明 事实谓词或命题成立，即首先提出一批假设目标，然后 逐一验证这些假设。
人工智能第3章选讲.ppt
点上。接着，程序试图选择一个时刻，使之适合于所有参
加者。在他们的工作时间表中，通常白天的会议时刻可能
第 在除14∶00外的任意时刻，所以选择14∶00作为开会时 三 间，至于在哪一天倒没关系。然而，程序发现在星期三无
章 房间可供开会使用。所以它回溯穿过结点(假设星期三的
高 结点)，并改在另一天，比如星期二。现在就必须复制导
推 理
是定义特定的非经典逻辑（如缺省推理和自认识逻辑）。
高
级 人
3.1.1 缺省推理
工
智
能
很少有能在处理过程中拥有它所需要
的一切信息的系统。但当缺乏信息时，只
第 要不出现相反的证据，就可以作一些有益
三 章
的猜想。构造这种猜想称为缺省推理
高 (default reasoning)。
级
知
识
与
推
理
高
级 人
第 信息)，因为用这种方式推导出来的命题是依赖于在某个命题
三 中缺少某种信念，即如果前面那些缺省的命题一旦加入系统， 章 就必须消除用缺省推理产生的命题。这样一来，如果你拿着
高 级
花走到门口时，你的主人立刻打喷嚏，你就应取消以前的信
知 念——你的主人喜欢花。当然，你也必须取消建立在已被取
识 消的信念基础上的任何信念。
推 并有可供开会的房间。
理
高 级 人 工 智 能
第 三 章
高 级 知 识 与 推 理
高
级
求解该问题时，系统必须试图在一个时刻满足一个约
人 束。最初，几乎没有根据可以肯定哪个时间最好，所以随
工 智
意确定为星期三。于是产生一个新的约束，解的其余部分
能 必须满足会议在星期三举行的假设，且存放在所产生的结
人工智能PPT课件(共12章)第3章确定性推理
正向推理，但并不能推导出最终目标；另一方面
从某假设出发进行逆向推理，但并不能推至原始
事实，而是让由正向推理所得到的中间结论恰好
与逆向推理所要求的证据相遇，此时推理结束。
逆向推理时所作的假设就是推理的最终结论。
3.1.
4
冲 突 消 解 策 略
在推理过程中，系统要不断地用自己当前已知的事实与知识
库中的知识进行匹配，匹配过程中会出现3种情况。
越来越接近最终目标分类，推理可分为单调推理和非单调推理。
（1）单调推理是指在推理的过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的
结论呈单调增加的趋势，并且结论越来越接近最终目标。单调推理在推理的过程
中不会出现反复的情况，如基于经典逻辑的演绎推理。
（2）非单调推理是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结
来，因此它不能增殖新知识。
归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的，这种由个别
事物或现象推出一般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
例如，一位计算机维修员从书本学习知识到通过大量实例积累经验，
是一种归纳推理方式。计算机维修员运用这些一般性知识去维修计算
机的过程则属于演绎推理。
（3）默认推理又称为缺省推理，是在知识不完全的情况下假设某些条
（1）从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB中找出当前适
用的知识，构成知识集KS。
（2）按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推
出的新事实加入数据库DB中，作为下一步推理的已知事实。
（3）在知识库中选取可适用知识进行推理，如此重复这一过程，
直到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
题逻辑和一阶谓词逻辑，它们的真值都是确定的。因此，
从某假设出发进行逆向推理，但并不能推至原始
事实，而是让由正向推理所得到的中间结论恰好
与逆向推理所要求的证据相遇，此时推理结束。
逆向推理时所作的假设就是推理的最终结论。
3.1.
4
冲 突 消 解 策 略
在推理过程中，系统要不断地用自己当前已知的事实与知识
库中的知识进行匹配，匹配过程中会出现3种情况。
越来越接近最终目标分类，推理可分为单调推理和非单调推理。
（1）单调推理是指在推理的过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的
结论呈单调增加的趋势，并且结论越来越接近最终目标。单调推理在推理的过程
中不会出现反复的情况，如基于经典逻辑的演绎推理。
（2）非单调推理是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结
来，因此它不能增殖新知识。
归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的，这种由个别
事物或现象推出一般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
例如，一位计算机维修员从书本学习知识到通过大量实例积累经验，
是一种归纳推理方式。计算机维修员运用这些一般性知识去维修计算
机的过程则属于演绎推理。
（3）默认推理又称为缺省推理，是在知识不完全的情况下假设某些条
（1）从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB中找出当前适
用的知识，构成知识集KS。
（2）按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推
出的新事实加入数据库DB中，作为下一步推理的已知事实。
（3）在知识库中选取可适用知识进行推理，如此重复这一过程，
直到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
题逻辑和一阶谓词逻辑，它们的真值都是确定的。因此，
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
《人工智能课件》.pptx
策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。
人工智能概论人工智能第三章
谓词归结原理基础
小王是个工程师。
8是个自然数。
我去买花。
小丽和小华是朋友。
其中，“小王”、“工程师”、“我”、“花”、“8”、 “小丽”、“小华”都是个体词;而“是个工程师”、 “是个自然数”、“去买”、“是朋友”都是谓词。
显然,前两个谓词表示的是事物的性质，第三个谓词 “去买”表示的一个动作也表示了主、宾两个个体词的 关系，最后一个谓词“是朋友”表示两个个体词之间的 关系。
命题逻辑
命题逻辑基础： 定义： 合取式：p与q，记做p Λ q 析取式：p或q，记做p ∨ q 蕴含式：如果p则q，记做p → q
等价式：p当且仅当q，记做p <=> q 。。。。。。
命题逻辑基础
定义：
若A无成假赋值，则称A为重言式或永真式； 若A无成真赋值，则称A为矛盾式或永假式； 若A至少有一个成真赋值，则称A为可满足的； 析取范式：仅由有限个简单合取式组成的析取
子句集 S：S = {P, P∨Q, ～P∨Q}
命题逻辑的归结法
归结式
消除互补对，求新子句→得到归结式。 如子句：C1, C2， 归结式：R(C1, C2) = C1ΛC2
注意：C1ΛC2 → R(C1, C2) ， 反之不一定成 立。
命题逻辑的归结法
归结过程
将命题写成合取范式 求出子句集 对子句集使用归结推理规则 归结式作为新子句参加归结 归结式为空子句□ ，S是不可满足的（矛盾），原命题成立。
命题变元。
命题表示公式
将陈述句转化成命题公式。
如：设“下雨”为p，“骑车上班”为q 1．“只要不下雨，我骑自行车上班”。～p
是 q的充分条件，因而，可得命题公式： ～p → q