用人工智能基础知识谓词中的经典例子猴子吃香蕉问题的编程框架或实现pathon

在人工智能和知识表示的经典案例——“猴子吃香蕉”问题中，通常涉及基于谓词逻辑的知识表示和推理。这个场景可以转化为一种简单的形式化描述，比如使用Prolog语言，它是专为描述逻辑设计的编程语言，非常适合处理这样的知识表示。

假设我们有以下基本的谓词和事实：
- `owns(Monkey, Banana)`：表示猴子M拥有香蕉B。
- `canEat(Monkey, Fruit)`：表示猴子能吃水果F。
- `eats(Fruit, Monkey)`：表示某只猴子吃了水果F。

一个基本的Python版本（虽然不是Prolog，但逻辑相似）可能会像这样：

# 定义谓词函数
def owns(m, b):
    # ... 这里可以根据实际需求定义一个猴香蕉所有权的数据结构
    pass

def can_eat(m, f):
    # ... 根据规则定义每只猴子能吃什么
    pass

def eats(m, f):
    # ... 同理，这里代表猴子吃掉香蕉的行为
    pass

# 初始化事实
monkeys = {'MonkeyA': 'Banana1', 'MonkeyB': 'Banana2'}
# 假设所有猴子都能吃它们拥有的香蕉
for monkey, banana in monkeys.items():
    if can_eat(monkey, banana):
        eats(monkey, banana)

# 相关问题--
1. Python如何用有限状态机模拟更复杂的进食决策过程？
2. 如果引入限制条件，如某些猴子不会吃某种特定的香蕉，应该如何修改模型？
3. 谓词逻辑和知识图谱相比，有什么优缺点？

注意，这只是一个简化示例，实际应用可能需要构建更复杂的数据结构和推理机制。