逻辑智能体-人工智能培训课件
feature
13
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Exploring the Wumpus World
1. The KB initially contains the rules of the environment.
2. [1,1] The first percept is [none, none,none,none,none], Move to safe cell e.g. 2,1
16
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
What is a logic?
• 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 >= y is a sentence, x2+y is not a sentence • X+2 >= y is true in a world where x=7 and y =1 • X+2 >= y is false in a world where x=0 and y =6
怪兽问题 Wumpus World
怪兽 Wumpus
11
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
怪兽问题的 PEAS 描述
• Performance measure 性能度量
• gold: +1000, death: -1000 • -1 per step, -10 for using the arrow
• 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
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Wumpus models I
Pit Breeze
All possible models (exactly 8) in this reduced Wumpus world.
21
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Wumpus models II
• KB = 怪兽世界的规则 ＋由感知得到的观察
22
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Wumpus models III
α1 = “[1,2] is safe”, KB ╞ α1, 通过模型检验（model checking）得证
• Sensors 传感: Stench, Breeze, Glitter, Bump, Scream • Actuators 执行: Left turn, Right turn, Forward, Grab, Release,Shoot
12
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
• Environment 环境
• Squares adjacent to wumpus are smelly • Squares adjacent to pit are breezy • Glitter iff gold is in the same square • Shooting kills wumpus if you are facing it. It screams • Shooting uses up the only arrow • Grabbing picks up gold if in same square • Releasing drops the gold in same square • You bump if you walk into a wall
• Environment • 9 x 9 board, each square has a mine with probability 0.1
• Actuators • Agent can mark a location as containing a mine, can mark a location as unknown, or select a location for viewing
9
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
PEAS Analysis Mine Sweeper
• Performance measure • +1 for each mine correctly identified, -1 for incorrectly identifying a mine, -1000 for selecting a location containing a mine, +1000 for identifying all mines.
• 根据推理的规则（ rules of inference ）由 旧的事实推出新事实
• 逻辑 Logic 表示知识，并进行推理
5
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
知识库 Knowledge Base
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
rationally • Computational systems that behave
rationally
2
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
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
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
要点
• 基于知识的智能体 Knowledge-based agents • 怪兽世界 Wumpus world • 逻辑 Logic in general • 命题逻辑与一阶逻辑
Propositional and first-order logic
3. [2,1] Breeze indicates that there is a pit in [2,2] or [3,1]
4.
Return to [1,1] to try next safe cell
14
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Exploring the Wumpus World
tell
ask
基于知识的智能体:
• Tell it what it needs to know. • Ask it what to do 应遵循推理的规则由知识库得
到答案
6
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
通用的基于知识智能体 Generic KB-Based Agent
15
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Exploring the Wumpus World
[2,2] Detect nothing Move to unvisited safe cell e.g. [2,3]
[2,3] Detect glitter , smell, breeze Thus… pick up gold Thus… pit in [3,3] or [2,4]
•
可靠 Soundness: 称i 是可靠的
只要
KB
├i
α,
就有KB╞
α为真
，则
(推理不会出错，但不一定能够导出所有的正确结论)
• Sensors • Agent can sense the number of mines surrounding adjacent locations • Agent knows number of mines remaining
10
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
7
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
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
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Mine Sweeper
• Design a logical agent to play minesweeper
• 则 KB ╞ α iff M(KB) M(α) • 例如 KB = Giants won and Reds won α = Giants won
19
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
怪兽问题里的蕴涵 Entailment in the wumpus world
• 为说明方便，对Wumpus world进行简化，只考虑有关陷阱的 模型
• 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
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
ห้องสมุดไป่ตู้
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
• 推理，合法，等价，可满足 • 模式推理 Reasoning patterns
—归结 Resolution —前向/后向链 Forward/backward chaining
4
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
知识和推理 Knowledge & Reasoning
13
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Exploring the Wumpus World
1. The KB initially contains the rules of the environment.
2. [1,1] The first percept is [none, none,none,none,none], Move to safe cell e.g. 2,1
16
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
What is a logic?
• 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 >= y is a sentence, x2+y is not a sentence • X+2 >= y is true in a world where x=7 and y =1 • X+2 >= y is false in a world where x=0 and y =6
怪兽问题 Wumpus World
怪兽 Wumpus
11
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
怪兽问题的 PEAS 描述
• Performance measure 性能度量
• gold: +1000, death: -1000 • -1 per step, -10 for using the arrow
• 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
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Wumpus models I
Pit Breeze
All possible models (exactly 8) in this reduced Wumpus world.
21
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Wumpus models II
• KB = 怪兽世界的规则 ＋由感知得到的观察
22
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Wumpus models III
α1 = “[1,2] is safe”, KB ╞ α1, 通过模型检验（model checking）得证
• Sensors 传感: Stench, Breeze, Glitter, Bump, Scream • Actuators 执行: Left turn, Right turn, Forward, Grab, Release,Shoot
12
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
• Environment 环境
• Squares adjacent to wumpus are smelly • Squares adjacent to pit are breezy • Glitter iff gold is in the same square • Shooting kills wumpus if you are facing it. It screams • Shooting uses up the only arrow • Grabbing picks up gold if in same square • Releasing drops the gold in same square • You bump if you walk into a wall
• Environment • 9 x 9 board, each square has a mine with probability 0.1
• Actuators • Agent can mark a location as containing a mine, can mark a location as unknown, or select a location for viewing
9
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
PEAS Analysis Mine Sweeper
• Performance measure • +1 for each mine correctly identified, -1 for incorrectly identifying a mine, -1000 for selecting a location containing a mine, +1000 for identifying all mines.
• 根据推理的规则（ rules of inference ）由 旧的事实推出新事实
• 逻辑 Logic 表示知识，并进行推理
5
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
知识库 Knowledge Base
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
rationally • Computational systems that behave
rationally
2
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
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
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
要点
• 基于知识的智能体 Knowledge-based agents • 怪兽世界 Wumpus world • 逻辑 Logic in general • 命题逻辑与一阶逻辑
Propositional and first-order logic
3. [2,1] Breeze indicates that there is a pit in [2,2] or [3,1]
4.
Return to [1,1] to try next safe cell
14
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Exploring the Wumpus World
tell
ask
基于知识的智能体:
• Tell it what it needs to know. • Ask it what to do 应遵循推理的规则由知识库得
到答案
6
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
通用的基于知识智能体 Generic KB-Based Agent
15
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Exploring the Wumpus World
[2,2] Detect nothing Move to unvisited safe cell e.g. [2,3]
[2,3] Detect glitter , smell, breeze Thus… pick up gold Thus… pit in [3,3] or [2,4]
•
可靠 Soundness: 称i 是可靠的
只要
KB
├i
α,
就有KB╞
α为真
，则
(推理不会出错，但不一定能够导出所有的正确结论)
• Sensors • Agent can sense the number of mines surrounding adjacent locations • Agent knows number of mines remaining
10
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
7
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
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
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Mine Sweeper
• Design a logical agent to play minesweeper
• 则 KB ╞ α iff M(KB) M(α) • 例如 KB = Giants won and Reds won α = Giants won
19
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
怪兽问题里的蕴涵 Entailment in the wumpus world
• 为说明方便，对Wumpus world进行简化，只考虑有关陷阱的 模型
• 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
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
ห้องสมุดไป่ตู้
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
• 推理，合法，等价，可满足 • 模式推理 Reasoning patterns
—归结 Resolution —前向/后向链 Forward/backward chaining
4
人工智能原理2010年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
知识和推理 Knowledge & Reasoning
合集下载
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
AI技术改变了信息传播方式，使得信息获取更加便捷和个性化，但 也存在信息泡沫、虚假新闻等问题。
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
26
THANKS
感谢观看
2024/1/26
27
22
06
人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
23
AI伦理问题探讨
2024/1/26
数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
13
机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
14
04
计算机视觉技术
2024/1/26
15
图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
人工智能原理及技术-逻辑智能体
• KB =怪兽世界的规则+ 观察
34
怪兽世界的模型
• KB = 怪兽世界的规则 + 观察 • α2 = “[2,2] 是安全的", KB ╞ α2 •
35
推理算法的性质
• 仅导出所需句子的推理算法被称为好的推理或真值保留 • 如果一个推理算法可以推倒出任何它所蕴含的句子，那么它是完
备的 • 如果在现实世界中KB为真，那么通过好的推理过程从KB派生的
53
有效性和可满足性
如果一个语句在所有的模型中为真，那么这个语句是有效的
例如, True, A A,
A A,
(A (A B)) B
有效性是通过推论定理与推理相关联的： KB ╞ α if and only if (KB α) is valid
如果一个语句在一些模型中为真，那么这个语句是可满足的
58
归结
• 归结 推理规则 (for CNF):
l1 … lk,
m1 … mn
l1 … li-1 li+1 … lk m1 … mj-1 mj+1 ... mn
where li and mj are complementary literals.
例如, A B,
C
如果一个语句在任何模型中都不为真，那么这个语句是不可满足 的
例如, AA
可满足性通过以下规则与推理相关联： KB ╞ α if and only if (KB α) is unsatisfiable α╞ β if and only if the sentence (α ¬β ) is unsatisfiable
14
思考题： 1.智能体所在的怪兽世界环境复杂吗？ 2. 智能体如何获取金子？
34
怪兽世界的模型
• KB = 怪兽世界的规则 + 观察 • α2 = “[2,2] 是安全的", KB ╞ α2 •
35
推理算法的性质
• 仅导出所需句子的推理算法被称为好的推理或真值保留 • 如果一个推理算法可以推倒出任何它所蕴含的句子，那么它是完
备的 • 如果在现实世界中KB为真，那么通过好的推理过程从KB派生的
53
有效性和可满足性
如果一个语句在所有的模型中为真，那么这个语句是有效的
例如, True, A A,
A A,
(A (A B)) B
有效性是通过推论定理与推理相关联的： KB ╞ α if and only if (KB α) is valid
如果一个语句在一些模型中为真，那么这个语句是可满足的
58
归结
• 归结 推理规则 (for CNF):
l1 … lk,
m1 … mn
l1 … li-1 li+1 … lk m1 … mj-1 mj+1 ... mn
where li and mj are complementary literals.
例如, A B,
C
如果一个语句在任何模型中都不为真，那么这个语句是不可满足 的
例如, AA
可满足性通过以下规则与推理相关联： KB ╞ α if and only if (KB α) is unsatisfiable α╞ β if and only if the sentence (α ¬β ) is unsatisfiable
14
思考题： 1.智能体所在的怪兽世界环境复杂吗？ 2. 智能体如何获取金子？
人工智能讲义培训课件
选用知识表达旳原因
表达范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效旳算法 能否表达不精确知识 能否模块化
知识和元知识能否用统一 旳形式表达
是否加入启发信息 过程性表达还是阐明性表达 表达措施是否自然
总之 ………
选用知识表达旳原因
……….. 总之，人工智能问题旳求解是以知识表达 为基础旳。怎样将已取得旳有关知识以计 算机内部代码形式加以合理地描述、存储、 有效地利用便是知识表达应处理旳问题。
存储旳数据是构成产生式旳基本元素，又 是产生式作用旳对象。
4.2.2 产生式系统构造
2．规则集
相当于系统旳知识库，它采用“IF <前件> THEN <后件>”旳形式，来体现求解问题所 需要旳知识。
规则
客观规律知识 求解策略知识
每条规则分为左右两个部分。左部表达激活该规 则旳条件，右部表达调用该规则后所作旳动作。
4.2.4 产生式表达旳特点
优点
模块性。 规则与规则之间相互独立
灵活性。 知识库易于增长、修改、删除
自然性。 以便地表达教授旳启发性知识与经验
透明性。 易于保存动作所产生旳变化、轨迹
4.2.4 产生式表达旳特点
缺陷：
效率低。 不能表达构造性旳知识。因为规则彼此之间不能调
用。
4.2.4 产生式表达旳特点
旳 知识。它旳处理规模和方式从封闭式扩大为开 放式，从小手工作坊式旳知识工程扩大为能进 行海量知识处理旳大规模工程。返回
知识旳种类
事实性知识：采用直接表达旳形式。 如：但凡猴子都有尾巴
过程性知识：描述做某件事旳过程。 如：红烧肉做法
行为性知识：不直接给出事实本身，只给出它在 某方面旳行为。 如：微分方程、（事物旳内涵）
《人工智能逻辑》课件
自然语言处理的基本概念
自然语言处理（NLP）
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成 、转换等。
自然语言处理技术
基于计算机科学、语言学、心理学等多学科交叉的领域，旨在实现 人机交互的无障碍沟通。
自然语言处理的应用
在语音识别、机器翻译、智能客服、智能家居等领域有广泛应用。
自然语言处理在人工智能中的应用
态系统。
感谢您的观看
THANKS
《人工智能逻辑》ppt课件
目 录
• 人工智能概述 • 人工智能逻辑基础 • 人工智能中的知识表示与推理 • 机器学习与人工智能 • 自然语言处理与人工智能 • 人工智能的未来展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
知识表示与推理
介绍知识表示与推理的基 本原理和方法，以及其在 人工智能领域的应用和挑 战。
机器学习与逻辑
探讨机器学习与逻辑之间 的关系，以及机器学习算 法中如何应用逻辑推理的 方法。
03
人工智能中的知识表示与 推理
知识表示方法
1 2
陈述性表示法
将知识表示为一系列的事实或规则，便于理解和 推理。
过程性表示法
在计算机视觉领域，机器 学习可以用于图像识别、 人脸识别、自动驾驶等。
ABCD
在自然语言处理领域，机 器学习可以帮助识别语音 、翻译文本、回答问题等 。
机器学习还可以用于推荐 系统、预测分析等领域， 提高用户体验和商业价值 。
深度学习与神经网络
深度学习是机器学习的一个分支，通 过构建深度神经网络来模拟人类的神 经网络。
第四部分人工智能逻辑教学课件
第四章 人工智能逻辑
第二节 模态逻辑及其应用
一、基本思想
在普通逻辑中引入模态词。
二、模态词
自然语言中用于表示事物的“势态”、人的“情 态”以及过程的“变迁”(历史的或未来的)词称 为模态词。如：“必须”、“可能”，“应该”、 “允许”、“知道”、“许可”，“一贯”、 “偶然”等。
第四章 人工智能逻辑
1、模态逻辑正规系统(NSK) a.语言部分 1)字母表
为集合{P1,P2,…,,,(必然),(可能),(,)} 2)项集
第四章 人工智能逻辑
第二节 模态逻辑及其应用
三、基本模态逻辑系统
1、模态逻辑正规系统(NSK) a.语言部分 3)公式定义 (1)Pi是公式；
(2)若A,B是公式，则AB,A,A,A均是公式； (3)除此以外，无别的公式 注：AB定==义=(AB) AB=定=义= AB
证明：设当前世界为， A表示凡满足R的 均使A为真，若 使R成立，则由传递性知R 成立，这表明A成立。
第四章 人工智能逻辑
第二节 模态逻辑及其应用 三、基本模态逻辑系统 3、S4系统
注：1)称R是传递的，当且仅当对U中任意的 ,,,从R和R可推出R
2)这里当然要求R是连续(序列)和自反的 3)S4系统具有如下性质：
若R是欧几里德且自反的，则AA(公理5) 成立。
第四章 人工智能逻辑
第二节 模态逻辑及其应用
三、基本模态逻辑系统
4、S5系统 注：1)称R是欧几里德的，当且仅当对U中任意 的,,，由R和R可推出R
2)当R是欧几里德且自反时，AA成立 证明：设当前世界为， A表示存在，使R， 且|=A，由R和R有R，即R是自反的，说 明有|= A成立。现设 是任意一个使R 成立的 可能世界，再次引用欧几里德性质，可有R成 立，此表明|= A成立，从而|=A成立。证毕#
人工智能原理第3章逻辑系统-PPT精选
• 原子公式：命题语言中的一个表达式是 原子公式，当且仅当它是一个命题符号 / 原子公式也称为文字(包括正文字和负文 字)
9
第3章 逻辑系统
命题逻辑的合式公式
• 合式公式(well-formed formula)，简称公 式，记作wff：一个表达式是一个公式， 当且仅当它能通过有限次地使用下述步 骤生成：
人工智能原理
第3章 逻辑系统
第3章 逻辑系统
本章内容
3.1 命题逻辑和一阶谓词逻辑
3.2 逻辑系统的语法和语义 3.3 逻辑推理举例 3.4 逻辑智能体的推理策略 参考书目
附录 形式系统简介
第3章 逻辑系统
经典数理逻辑
• AI研究内容之一是推理，即研究怎样使 计算机获得自动推理的能力
• 数理逻辑用数学方法研究各种推理中的 逻辑问题，以推理本身作为研究对象
• 建立在上述形式推演规则基础上的形式 推演系统称为自然推演(演绎)系统
27
第3章 逻辑系统
逻辑系统的语义
• 语义即对形式语言进行解释
• 研究可推导性即形式推演(├)时不考虑作为前提和结 论的命题的内容，只考虑命题真假并由此确定前提 的真是否蕴涵结论的真，即前提和结论之间是否有 可推导关系(语法)
• 研究形式系统的语义时，对逻辑系统赋予研究对象 的集合即论域；用论域中的个体对象、对象之上的 运算(函数)、对象之间的关系(谓词)去解释逻辑系统 中的符号，称作指称denote 指称语义学
• 赋予形式系统的论域及解释称为形式系统的语义 结构，简称结构(structure)
28
第3章 逻辑系统
• 知识表示：命题逻辑、一阶谓词逻辑
• 推理(一阶谓词逻辑)—主要有3类推理算法： 前向链接和演绎系统、反向链接和逻辑程序 设计(本章)、归结反演和定理证明系统(第4 章)
9
第3章 逻辑系统
命题逻辑的合式公式
• 合式公式(well-formed formula)，简称公 式，记作wff：一个表达式是一个公式， 当且仅当它能通过有限次地使用下述步 骤生成：
人工智能原理
第3章 逻辑系统
第3章 逻辑系统
本章内容
3.1 命题逻辑和一阶谓词逻辑
3.2 逻辑系统的语法和语义 3.3 逻辑推理举例 3.4 逻辑智能体的推理策略 参考书目
附录 形式系统简介
第3章 逻辑系统
经典数理逻辑
• AI研究内容之一是推理，即研究怎样使 计算机获得自动推理的能力
• 数理逻辑用数学方法研究各种推理中的 逻辑问题，以推理本身作为研究对象
• 建立在上述形式推演规则基础上的形式 推演系统称为自然推演(演绎)系统
27
第3章 逻辑系统
逻辑系统的语义
• 语义即对形式语言进行解释
• 研究可推导性即形式推演(├)时不考虑作为前提和结 论的命题的内容，只考虑命题真假并由此确定前提 的真是否蕴涵结论的真，即前提和结论之间是否有 可推导关系(语法)
• 研究形式系统的语义时，对逻辑系统赋予研究对象 的集合即论域；用论域中的个体对象、对象之上的 运算(函数)、对象之间的关系(谓词)去解释逻辑系统 中的符号，称作指称denote 指称语义学
• 赋予形式系统的论域及解释称为形式系统的语义 结构，简称结构(structure)
28
第3章 逻辑系统
• 知识表示：命题逻辑、一阶谓词逻辑
• 推理(一阶谓词逻辑)—主要有3类推理算法： 前向链接和演绎系统、反向链接和逻辑程序 设计(本章)、归结反演和定理证明系统(第4 章)
第二章 人工智能逻辑第二部分.ppt
史忠植 高级人工智能
3
1 什么是描述逻辑(DL)？
一种基于对象的知识表示的形式化， 也叫概念表示语言或术语逻辑。
建立在概念和关系(Role)之上 －概念解释为对象的集合 －关系解释为对象之间的二元关系
源于语义网络和KL-ONE 是一阶逻辑FOL的一个可判定的子集 具有合适定义的语义(基于逻辑)
2020/10/7
为了能让描述逻辑处理模态词，F.Baader将模态操作 引入描述逻辑，证明了该描述逻辑公式的可满足性问题 是可判定的。
Wolter等对具有模态算子的描述逻辑进行了深入系统 的调查分析，并证明在恒定的领域假设下多种认知和时序 描述逻辑是可判定的。
另外如时序扩展(Artale, Wolter)、模糊扩展(Straccia)等。
2020/10/7
史忠植 高级人工智能
10
◆ 描述逻辑的应用研究
描述逻辑在许多领域中被作为知识表示的工具，如 信息系统（Catarci,1993） 数据库（Borgida,1995; Bergamaschi 1992; Sheth, 1993） 软件工程(Devambu, 1991) 网络智能访问（Levy， 1996； Blanco，1994） 规划（Seida, 1992）等
2020/10/7
史忠植 高级人工智能
13
知
TBox(模式)
Man ≐ Human ⊓ Male
识 Happy-father ≐ Human ⊓ ∃ Has-child.Female⊓ …
库
Abox(数据)
John: Happy-father
<John,Mary> : Has-child
推理系统
接口
6
人工智能培训课件ppt
人工智能的法规与政策
国内外法规比较
比较和分析不同国家和地区的人 工智能法规和政策，了解国际发
展趋势。
法规制定原则
探讨制定人工智能法规的基本原 则，如公平、透明、可追溯等。
政策执行与监督
加强政策执行和监督，确保法规 得到有效遵守和执行。
06
人工智能未来展望
人工智能技术的发展趋势
深度学习
01
随着算法和计算能力的提升，深度学习在图像识别、语音识别
金融
人工智能在风险控制、投资决策、客户服务等领域的应用将优化 金融行业的业务流程和降低风险。
教育
人工智能在个性化教学、智能评估、辅助学习等领域的应用将提 升教育质量和效率。
人工智能对人类社会的影响
就业变革
人工智能的发展将改变就业结构和职业需求，需要人们不断更新技 能以适应新的就业市场。
社会伦理
人工智能的发展引发了关于隐私、安全、责任等社会伦理问题的关 注和讨论。
人类智慧的挑战
人工智能的发展对人类的智慧和创新能力提出了挑战，激发人们不断 探索新的领域和创造新的价值。
THANKS
感谢Байду номын сангаас看
人工智能的层次
从弱人工智能到强人工智能，再 到超人工智能，人工智能的技术 水平不断提升。
人工智能的历史与发展
早期发展
20世纪50年代，人工智能的概念开始出现，但受限于技术水平，发展缓慢。
近年发展
随着计算机技术、大数据和深度学习等技术的突破，人工智能在各个领域得到 广泛应用。
人工智能的应用领域
工业自动化
03
计算机视觉的应用领域
计算机视觉广泛应用于安防监控、智能交通、医疗诊断、工业检测、机
人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件
第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具
人工智能培训学习PPT课件
1
2
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
3
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
201X
人工智能培训课程
培训老师：XXX
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
技术研究
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的 发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
控制论 心理学
自动化
逻辑学
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。
仿生学
银杏树的叶子是扇形的，颇像一个蝴 蝶结。 嫩绿的 叶子上 有一根 根的叶 茎，叶 子摸起 来软绵 绵的， 非常舒 服。在 初春的 时候， 银杏树 还是光 秃秃的 。冬天 的寒风 使它褪 去了黄 黄的叶 子。