Prolog编程入门：构建人工智能专家系统

"这篇资源是关于使用Prolog编程技术开发人工智能和专家系统的一篇文章，由Paul Brna撰写。文章发布于2002年4月，主要探讨了Prolog编程的基础知识，适合有一定编程经验的本科生学习。作者还参与了与ImREAL-EU项目和LeActiveMath项目相关的研究工作。课程的目标是使学生在完成十二次讲座后，具备使用Prolog进行进一步学习的能力。" 在人工智能领域，Prolog是一种常用于构建知识表示和推理系统的逻辑编程语言。它基于谓词逻辑，允许开发者以一种更接近人类思考的方式来编写程序。Prolog程序由一系列的事实、规则和查询组成，这些元素共同构成了一个知识库，可用于解决复杂的问题。 Prolog的编程技术主要包括以下几点： 1. 事实（Facts）：在Prolog中，事实是关于世界的基本知识，通常以原子形式表示。例如，`father(john, tom)`表示约翰是汤姆的父亲。 2. 规则（Rules）：规则是由头（Head）和体（Body）组成的逻辑表达式，表示如果体部分为真，则头部分也应为真。规则可以看作是条件-行动的规则，如`parent(X, Y) :- father(X, Y), mother(X, Y)`，表示如果X是Y的父亲且X是Y的母亲，那么X是Y的父母。 3. 查询（Queries）：查询是用来检验知识库中的信息是否正确或从中获取新信息的方式。例如，询问`parent(john, tom)`将检查知识库中是否有相应的事实或规则来证明这一点。 4. 反向链（Backtracking）：这是Prolog的核心搜索策略。当查询失败时，Prolog会回溯到上一步，尝试不同的规则或事实组合，直到找到解决方案。 5. 模式匹配（Pattern Matching）：Prolog通过模式匹配来决定规则是否适用于当前查询。它可以自动处理数据结构的解构，使得处理复杂的数据结构变得简单。 6. 递归（Recursion）：Prolog支持函数的递归定义，这在处理树形结构或表示复杂的逻辑关系时非常有用。 7. 剪枝（Cut, !）：剪枝操作`!`用于消除回溯，确保选择当前路径并排除其他可能的解决方案，从而提高效率。 在开发专家系统时，Prolog的优势在于它的自然表示和推理能力，可以方便地构建知识库并实现基于规则的推理。然而，由于其非过程性，对于习惯于顺序编程的开发者来说，Prolog可能需要一些时间来适应。 Paul Brna的这篇文章，作为一个初学者课程，旨在让已经有编程基础的学生能够快速掌握Prolog，并能够利用它在后续的学习中解决更多问题。课程内容可能涵盖了基本语法、数据结构、控制结构、查询处理以及如何构建简单的专家系统等方面。由于篇幅限制，文章的具体细节无法在此详述，但可以通过链接访问全文以获取更多信息。