人工智能基础知识与逻辑推理

"人工智能重点词汇表" 人工智能是一个涵盖了多个领域和技术的综合性学科，旨在通过模拟人类智能或学习、推理、感知、理解等能力来创建智能机器。从狭义上讲，它专注于计算机科学中的智能系统设计和应用，而广义上则涉及到智能行为的理论研究。人工智能的研究包括但不限于机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术以及知识表示和推理。 图灵试验是评估机器智能的重要标准，由艾伦·图灵提出。在试验中，如果一台机器能够使对话者无法确定其是人还是机器，那么这台机器就被认为具有了智能。然而，随着人工智能的发展，现代研究者开始质疑这个试验的局限性，强调人机交互和开放式智能的重要性。 归结原理，也称为消解原理，是逻辑推理的一个基础方法，主要应用于定理证明。它基于反证法，通过消除矛盾来证明一个命题。在自动定理证明和人工智能推理中，归结起着关键作用。 命题是表达事实或状态的语句，可以被判断为真或假。在逻辑中，命题是构建更复杂推理的基础。 范式是逻辑表达式的规范化形式，便于进行逻辑操作。前束范式要求所有量词（表示全体或某个特定个体）出现在公式最前面，且其辖域延伸至公式末尾。Skolem标准形是进一步去除存在量词后的形式，有助于简化逻辑处理。 在逻辑推理中，文字指的是不含连接词的谓词公式，子句是一些文字的逻辑“或”（析取）组合，而子句集是所有子句的集合。一阶逻辑是比更高阶逻辑更为基础的形式，其中不再包含更高层次的谓词。 个体词是表示具体对象的词，谓词则描述个体的属性或关系，而量词（全称量词和存在量词）用于描述一组个体的普遍或特殊性质。置换是将公式中的变量替换为项的操作，支持归类和子句归类等逻辑推理过程。支撑集是指在一组子句中，使得剩余子句集可满足的最小子句集。一个公式如果在所有解释下都是真的，称为永真；反之，如果没有任何解释能使公式为真，那么它被称为矛盾，即永假。最后，一个公式可满足意味着至少有一种情况使其为真，而不可满足则表示不存在这样的情况。