确定性推理在人工智能中的应用

"人工智能5第五章确定性推理 精品资料.pptx" 本文将深入探讨人工智能领域中的确定性推理，这是一种基于已知事实和确定性知识进行推断的思维方式。确定性推理是智能系统处理问题的重要手段，它通过推理机——即智能系统中的特定程序来实现。 在智能系统的推理过程中，事实是推理的基础，它们可以分为两类：一是与求解问题相关的初始证据，二是推理过程中得出的中间结论。推理方法和控制策略是推理的核心问题，前者关注前提和结论之间的逻辑关系以及如何处理非精确性推理中的不确定性，后者则涉及推理过程的组织和管理。 推理方法可以根据不同标准进行分类。按照逻辑基础，主要有演绎推理、归纳推理和默认推理。演绎推理是从一般原则出发，推导出特定情况的结论，例如三段论；归纳推理则是从个别实例中总结出一般规律，如数学归纳法；默认推理是在知识不完整时，基于假设进行的推理，当假设不成立时，会撤销并修正结论。 确定性推理是其中的一个子集，它依赖于确定性知识，即推理过程中使用的事实和规则都是确信无疑的。这种推理过程通常单调，即随着推理的进行，结论逐渐接近目标。相反，非单调推理可能在新信息出现时导致先前的结论被否定。 确定性推理在人工智能中的应用广泛，例如在专家系统中，它用于模拟人类专家的决策过程，根据已知的专业知识和规则，逐步推导出解决方案。尽管确定性推理在处理明确、结构化的问题时非常有效，但在现实世界的复杂性和不确定性面前，其局限性也十分明显，因此，许多现代的人工智能系统结合了不确定性推理，以更好地处理模糊、不确定或部分知识的情况。 确定性推理是人工智能中基础且重要的概念，它为智能系统提供了一种从已知信息中提取新知识的逻辑框架。然而，面对现实世界的信息不完整性，确定性推理需要与其他推理方法结合，以增强系统的适应性和鲁棒性。在设计和实现智能系统时，理解和掌握确定性推理的原理及其应用场景至关重要。