南邮自动化人工智能3--确定性推理技术与知识表示方法及构建智能系统的关键

南邮自动化人工智能3--确定性推理.pptx文件讨论了搜索推理技术的方法和策略。其中包括图搜索策略、盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎系统、产生式系统、非单调推理等内容。知识表示的方法和目的也在其中提到。而构建智能系统的关键则是有待深入探讨。 在搜索推理技术中，图搜索策略考虑了状态空间法的基本特点和推理方法，以及其求解的结果。通过一个猴子与香蕉的实例，解释了这一策略的运用。具体而言，状态空间可以用四元表（W，x，Y，z）表示，其中W表示猴子的水平位置，x表示猴子是否在箱子顶上，Y表示箱子的水平位置，z表示猴子是否摘到了香蕉。然后，通过算符，如Goto（U）、Pushbox（V）、Climbbox、Grasp等，对状态进行改变，从而达到确定性推理的目的。 盲目搜索则是在有限或无限状态空间中进行搜索，没有启发信息的辅助。与盲目搜索相反的是启发式搜索，其使用了启发信息，能够减少搜索空间，提高搜索效率。消解原理和规则演绎系统是逻辑推理的方法，其中规则演绎系统通过逻辑规则进行推理，而消解原理则是一种基于逻辑的推理方法。 产生式系统是一种基于规则的智能系统，这种系统是一个包含规则库的程序，能够根据条件和结论进行推理和决策。非单调推理是一种逻辑推理的扩展，解决了经典逻辑推理中固有的局限性，能够处理不完备和不确定的信息。 在知识表示方面，有多种方法，包括谓词逻辑、语义网络、框架表示、产生式表示等。这些方法的目的在于将事实和规则组织起来，方便机器进行推理和决策。这也是构建智能系统的关键，因为智能系统的决策和行为需要基于逻辑的推理和知识表示。 总的来说，确定性推理在自动化人工智能领域发挥着至关重要的作用。通过搜索推理技术，可以使机器根据规则和知识进行推理和决策，从而实现智能化的功能。同时，对于知识表示和构建智能系统也是至关重要的，因为这是智能系统推理和决策的基础。因此，对于这些技术和方法的深入研究，将为自动化人工智能的发展提供重要的支持。