吉林大学计算机学院研究生人工智能课件：第五章 谓词演算

"吉林大学计算机学院研究生人工智能课件第五章由欧阳丹彤老师主讲，主要探讨了逻辑表示及推理方法，包括非结构化、结构化和过程式知识表示法，并深入介绍了命题逻辑和谓词演算的相关概念。" 本课件详细讲解了人工智能中的知识表示和逻辑推理技术，这是理解人工智能基础的重要组成部分。首先，提到了非结构化方法，如逻辑表示法（QA3, STRIPS, DART, MOMO）和产生式系统（DENDRAL, MYCIN），这些方法用于处理复杂和非线性的知识结构。逻辑表示法用于建立规则和状态之间的关系，而产生式系统则通过一系列条件和动作规则进行推理。 接着，课件讨论了结构化方法，包括框架和语义网络。框架系统允许知识以结构化的形式存储，便于处理具有层次和继承特性的信息。语义网络则是一种图形表示，强调实体之间的关系，有助于理解和推断知识。 在介绍完知识表示后，课件转向了谓词演算的复习。谓词逻辑是数理逻辑的一个分支，起源于莱布尼茨的梦想，经过布尔和弗雷格的工作发展成为现代计算机科学的基石。课件阐述了命题逻辑和谓词逻辑的基本概念，指出命题是一句具有真假意义的话，通常用大写字母表示。命题的真值只有两种：T（真）和F（假）。 课件进一步讨论了逻辑运算符，包括否定（～）、析取（∨）、合取（∧）、蕴含（→）和等价（↔）。否定表示命题的反面，析取表示两个命题至少有一个为真，合取表示两个命题都为真，蕴含表示如果前一个命题为真，则后一个命题也必须为真，等价表示两个命题在所有情况下真假情况一致。 例如，否定可以表示“张三不是好人”，析取可以表达“今天下雪或者刮风”，合取则表示“2+2=5并且雪是黑的”，蕴含如“如果f(x)是可微的，那么它也是连续的”。这些运算符是构建复杂逻辑推理的基础。 通过学习这部分内容，研究生可以更好地理解和应用逻辑表示法来处理和推理知识，这对于构建智能系统至关重要，因为这些系统需要能够理解和模拟人类的思考过程。在人工智能领域，有效的知识表示和逻辑推理能力是实现智能决策和自动学习的核心。