经典逻辑推理：人工智能中的自动定理证明

"人工智能3-经典逻辑推理----人工智能课程----中国海洋大学.ppt" 本文将深入探讨经典逻辑推理在人工智能中的应用，这是人工智能领域中一个关键的理论基础。经典逻辑推理，也称为机械-自动定理证明，是通过遵循经典逻辑的规则来执行推理过程，该过程通常涉及两种可能的真值：真和假。这一章的学习目标是掌握如何运用知识进行推理，以解决实际问题。 首先，我们需要理解推理的基本概念。推理是从已知的事实出发，利用现有的知识库，推导出新的信息或结论。在人工智能中，这个过程由推理机负责，即由特定的程序来实现。推理包含两种类型的判断：已知判断，即现有知识和已知事实；新判断，即推理过程得出的结论。推理的基本任务是通过已知判断推导出新的判断。 推理方式可以根据推出新判断的途径分为不同的类别，主要包括演绎推理、归结推理和默认推理。演绎推理是从普遍性的全称判断推导出特定的特称判断或单称判断，即从一般到特殊的推理。例如，从“所有足球运动员身体强壮”这个大前提，结合“高波是一名足球运动员”这个小前提，可以演绎出“高波的身体强壮”这一结论。演绎推理的一个关键特点是，其结论始终蕴含在大前提之中，只要前提正确，结论必然正确。 接着，我们关注归结推理，这是一种从矛盾中寻找解决方案的方法。在人工智能中，归结法常用于证明两个表达式是否等价，通过消除公共子句和递归地应用推理规则，直至找到矛盾或证明目标表达式为真的情况。这种方法对于处理复杂的逻辑问题非常有效。 最后，与/或形演绎推理结合了归结和演绎两种推理方法，它在解决布尔表达式优化和规划问题时特别有用。这种推理方式允许同时考虑多个路径，以确定最有效的解决方案。 本章还将讨论推理控制策略、模式匹配、冲突消解策略和搜索策略等核心概念。这些策略和方法对于构建能够有效推理的人工智能系统至关重要。比如，模式匹配是识别和应用适当规则的关键步骤，而冲突消解策略则是在面对不同选择时，决定如何继续推理的决策过程。搜索策略，如深度优先搜索、广度优先搜索或启发式搜索，指导推理机在知识空间中寻找答案，以最小化计算资源的消耗。 经典逻辑推理在人工智能中扮演着核心角色，为解决问题、验证定理和进行复杂决策提供了理论框架。通过深入学习和掌握这些推理方法，我们可以更好地理解和设计智能系统，以应对日益复杂的现实世界挑战。