经典逻辑推理：从默认推理到归结原理

"人工智能第三章主要讲解了经典逻辑推理，特别是默认推理方法。本章涵盖了谓词公式的概念、可满足性的定义、代换与合一的操作、归结原理以及在问题解决中的应用。此外，还讨论了演绎推理、类比推理、归纳推理和默认推理的分类与特点。" 在默认推理中，当信息不完整时，我们假设某些条件为真，以此为基础进行推理。这种方法允许我们在缺乏完全证据的情况下，先假定条件成立并据此推导结论。然而，这种推理方式有一个关键的校验步骤：如果在后续推理过程中发现新知识与已有知识冲突，或者推导出的结论与事实不符，那么最初假设的条件可能是错误的。此时，我们需要撤销基于错误假设得出的所有结论，根据新信息调整推理路径。 归结推理是逻辑推理的重要方法，它基于逻辑矛盾来推导结论。在谓词逻辑中，归结通过构造子句集和求取最一般合一来寻找矛盾，从而判断公式是否不可满足。如果找到矛盾，意味着原公式是不可满足的，即无解。归结过程还可以用于定理证明和问题求解，其中控制策略的选择对效率有很大影响。 演绎推理是从一般规律出发，推导出特定情况下的结论，如三段论，其特点是结论蕴含于大前提中。归纳推理则是从多个具体实例中总结出一般规律，分为完全归纳（所有实例都考虑）和不完全归纳（部分实例）。默认推理则介于二者之间，它在知识不全时采取假设，但需在发现矛盾时及时调整。 在实际应用中，这些推理方法各有优势，例如，演绎推理适用于规则明确、数据完备的场景，而默认推理则在不确定性环境下更有用。掌握这些推理技术对于理解和构建人工智能系统至关重要，因为它们能帮助系统在面对复杂和不确定信息时做出合理的决策。