经典逻辑推理在人工智能课件中的详解（170页ppt）

本资源是一份详尽的人工智能课程讲义，聚焦于"知识的表示与推理"这一核心领域，共计170页。内容主要涵盖经典逻辑推理，这是人工智能理论中的重要组成部分，它依赖于逻辑规则进行自动定理证明。课程分为多个部分： 1. 第二章第一节介绍了推理的基本概念，强调推理是从已知事实出发，利用掌握的知识推导出新事实的过程，这在AI中被称为推理机。推理机可以根据特定的策略控制推理的方向，包括正向推理（数据驱动）、逆向推理（目标驱动）和双向推理。 2. 正向推理是指从已知事实出发寻找新信息，而逆向推理则是设定一个假设目标，寻找支持该目标的证据。双向推理则同时考虑两个方向，既从已知到未知，又从目标到证据。 3. 课程深入讲解了代换的概念，这是逻辑推理中的关键操作，涉及到项、变元以及代换规则。例如，{a/x, f(b)/y, w/z}是一个合法的代换，而{g(y)/x, f(x)/y}则不满足代换条件。 4. 课程还涵盖了复合代换和合一的概念，复合代换是两个代换的结合，而合一则是指一组公式经代换后结果相等。最一般合一具有独特性，它是所有可能合一中能覆盖所有其他代换的一致性标准。 5. 最后，课程强调了最一般合一的唯一性，并讨论了其在逻辑推理中的地位，即它是确保公式集一致性的重要工具。 这份课件不仅提供了理论框架，还可能包含实例分析和实践应用，帮助学生理解并掌握知识表示与推理在人工智能中的实际应用和局限性。学习者将能够通过深入理解这些概念，构建自己的逻辑推理模型，解决复杂的问题。