人工智能中的确定性推理：谓词逻辑与机器自动推理

"第四章 确定性推理——谓词逻辑表示与推理技术" 本文主要探讨了人工智能领域中的逻辑推理技术，特别是谓词逻辑在表示与推理中的应用。逻辑推理是模拟人类智能行为的关键部分，它通过规则和事实的程序化在计算机中得以实现。在这一章节中，首先提到了数理逻辑的基础，包括命题逻辑，它是逻辑推理的入门阶段，处理简单的真值判断。 接着，重点介绍了谓词逻辑，这是一种更为强大的逻辑表示方法，能够表达更复杂的概念和关系。谓词逻辑允许我们使用量词（全称量词和存在量词）来表述普遍性和特例，使得推理能够处理更丰富的信息。谓词逻辑的表示与推理技术是经典人工智能的核心，它利用符号处理来实现智能行为。 自动推理证明的历史在文中被追溯，从17世纪笛卡尔和莱布尼茨的早期思想，到20世纪希尔伯特的工作，再到塔斯基的贡献。这些先驱者为后来的机器证明奠定了基础。20世纪中期，随着艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙和肖的工作，逻辑理论机（LTM）和通用问题求解系统（GPS）的诞生，标志着人工智能领域的重要进步。LTM和GPS不仅证明了计算机的智能潜力，还揭示了人类思维的某些模式。 美籍华裔科学家王浩也在自动推理证明的发展中扮演了重要角色，他的工作进一步推动了这一领域的理论和实践。他的研究不仅限于数学和逻辑，还涵盖了计算机科学和哲学，体现了跨学科的综合贡献。 本章深入讨论了逻辑推理在人工智能中的地位，尤其是谓词逻辑在表示和推理中的应用，以及自动推理证明的历史发展。这些内容对于理解人工智能的基本原理和技术发展历程至关重要。