人工智能推理：演绎、归纳与默认推理解析

"人工智能自动推理212.pptx" 人工智能自动推理是AI领域的一个核心组成部分，它涉及到如何利用计算机模拟人类思维过程，从已有的知识和事实中推导出新的结论。这一过程由推理机通过特定的算法和策略来实现。 4.1 引言 推理是人工智能中的关键能力，它涉及到从已知的事实和信息中得出新的结论。已知判断包括现有的专业知识以及与待解决的问题相关的具体事实。推理的结论则是基于这些已知判断推导出的新知识。推理机制通常由计算机程序实现，即推理机，它执行预定的推理策略。 推理方式及其分类 1. 演绎推理 演绎推理是一种从一般到特殊的推理方法，它从普遍性的原则（大前提）出发，结合特定的实例或情况（小前提），得出特定的结论。典型的演绎推理形式是三段论，包括大前提、小前提和结论。如果大前提和小前提正确，那么结论必然也是正确的。 2. 归纳推理 归纳推理是从具体实例中提炼出一般规律的过程。分为完全归纳和不完全归纳。完全归纳需要考察所有相关实例，而不完全归纳仅基于部分实例就做出结论。枚举归纳是不完全归纳的一种，即基于有限数量的实例推断全体的属性；类比推理则是在两个或多个对象间找寻相似性，然后推测其他未观察属性的相似性。 3. 默认推理 默认推理，或称为缺省推理，发生在知识不完整的情况下。在这种推理中，系统假设某些条件存在，即使它们并未被明确证实，以便能够继续进行推理。这种方法允许在缺乏完整信息时仍然能够得出结论。 推理的其他分类 1. 确定性推理与不确定性推理 确定性推理依赖于精确的知识，得出的结论也是明确无误的，要么为真，要么为假。不确定性推理则涉及不精确或模糊的知识，得出的结论可能介于真与假之间，具有一定的概率或模糊性。 2. 单调推理与非单调推理 单调推理是指在推理过程中，随着新信息的加入，结论的范围不会减少，而是逐渐扩大或不变，直至达到目标。非单调推理则可能导致已得出的结论因新信息的引入而改变，甚至否定原有的结论。 这些推理方式在人工智能系统中扮演着不同的角色，例如在专家系统中，演绎推理常用于应用规则库来解决问题；在机器学习中，归纳推理用于从数据中学习模式；而在知识表示不完全的环境中，默认推理则成为解决问题的关键工具。理解并有效地利用这些推理方式对于构建智能系统至关重要，它们有助于提高系统的决策质量和适应性。