人工智能中的演绎推理技术解析

"人工智能之确定性推理(PPT 92页).pptx" 文件涵盖了人工智能领域中的确定性推理，主要包括了基本概念、自然演绎推理、归结演绎推理以及基于规则的演绎推理（与/或形演绎推理）等内容。 在人工智能中，确定性推理是让计算机利用已有的知识库进行逻辑推理和解决问题的关键技术。知识表示和推理是AI系统的核心组成部分，推理过程可以视为从已知事实出发，通过一定的逻辑规则得出新结论的过程。 自然演绎推理是一种经典的推理方法，遵循逻辑规则，特别是命题逻辑和一阶谓词逻辑。这种方法基于三段论，即大前提、小前提和结论，例如阿凡提故事中的驴子问题，通过两个前提推出结论。 归结演绎推理则是通过归结（resolution）原则，将两个对立的子句归结为零子句，从而证明一个定理。这种方法在处理复杂逻辑关系时特别有效。 基于规则的演绎推理，尤其是与/或形演绎推理，涉及到规则库中规则的应用。这些规则通常以“如果...那么...”的形式存在，推理机通过匹配和应用这些规则来解决问题。与/或树结构使得推理可以同时在多个路径上并行进行，提高了效率。 默认推理或缺省推理在知识不完整的情况下起着重要作用。当信息不足时，系统会假设某些条件为真，然后进行推理。如果发现假设错误，系统会撤销之前的推理并重新开始。封闭世界假设是默认推理的一个关键原则，即如果无法证明某个陈述为假，就假设它是真的。 推理的控制策略包括求解方法和求解策略。求解方法涉及如何找到匹配和不确定性传播的方式，而求解策略则规定了推理的方向（如正向推理、逆向推理）、目标（寻找一个解、所有解或最优解）以及如何通过限制策略来避免无穷推理和过度计算，比如对推理的深度、宽度、时间和空间进行约束。 这份PPT深入探讨了人工智能中确定性推理的各种方法和技术，对于理解AI如何基于逻辑规则和知识库进行决策和问题解决提供了丰富的理论基础。