人工智能推理技术

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1、第7章、基本的推理技术推理技术概述基于规则的演绎推理正向演绎推理逆向演绎推理双向演绎推理不确定性推理概率推理人工智能是用计算机来模拟人的智能,就是用能在计算机上实现的技术和方法来模拟人的思维规律和过程。1)在确定知识表达方法后,就可以把知识表示出来并存储到计算机中。2)然后,利用知识进行推理以求得问题的解.利用知识进行推理是知识利用的基础。各种人工智能应用领域如专家系统、智能机器人、模式识别、自然语言理解等都是利用知识进行广义问题求解的智能系统.7.1推理技术概述--1.推理的概念与类型推理是人类求解问题的主要思维方法.所谓推理就是按照某种策略从已有事实和

2、知识推出结论的过程。推理是由程序实现的,称为推理机。人类的智能活动有多种思维方式,人工智能作为对人类智能的模拟,相应地也有多种推理方式。1.演绎推理、归纳推理、默认推理(1).演绎推理:演绎推理是从全称判断推出特称判断或单称判断的过程,即从一般到个别的推理。最常用的形式是三段论法。例如:1)所有的推理系统都是智能系统;2)专家系统是推理系统;3)所以,专家系统是智能系统。(2).归纳推理:是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程,是一种从个别到一般的推理过程。(3).默认推理:默认推理又称缺省推理,它是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推

3、理。2、确定性推理、不确定性推理如果按推理时所用的知识的确定性来分,推理可分为确定性推理与不确定性推理。(1)确定性推理(精确推理)。如果在推理中所用的知识都是精确的,即可以把知识表示成必然的因果关系,然后进行逻辑推理,推理的结论或者为真,或者为假,这种推理就称为确定性推理。(如归结反演、基于规则的演绎系统等)(2)不确定性推理(不精确推理)。在人类知识中,有相当一部分属于人们的主观判断,是不精确的和含糊的。由这些知识归纳出来的推理规则往往是不确定的。基于这种不确定的推理规则进行推理,形成的结论也是不确定的,这种推理称为不确定推理。(在专家系统中主要使用的

4、方法)。3、单调推理、非单调推理如果按推理过程中推出的结论是否单调增加,或者说推出的结论是否越来越接近最终目标来划分,推理又可分为单调推理与非单调推理。(1)单调推理。是指在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入,推出的结论呈单调增加的趋势,并且越来越接近最终目标。(演绎推理是单调推理。)(2)非单调推理。是指在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入,不仅没有加强已推出的结论,反而要否定它,使得推理退回到前面的某一步,重新开始。(一般是在知识不完全的情况下进行的)4、启发式推理、非启发式推理如果按推理中是否运用与问题有关的启发性知识,推理可分为启发

5、式推理和非启发式推理。(1)启发式推理:如果在推理过程中,运用与问题有关的启发性知识,如解决问题的策略、技巧及经验等,以加快推理过程,提高搜索效率,这种推理过程称为启发式推理。如A、A*等算法。(2)非启发式推理。如果在推理过程中,不运用启发性知识,只按照一般的控制逻辑进行推理,这种推理过程称为非启发式推理。(推理效率较低,容易出现“组合爆炸”问题。)--推理的控制策略主要是指推理方向的选择、推理时所用的搜索策略及冲突解决策略等。一般推理的控制策略与知识表达方法有关(产生式系统).1、推理方向:用于确定推理的驱动方式。分为正向推理(由已知事实出发)、反向推

6、理(以某个假设目标作为出发点)和正反向混合推理(正向推理和反向推理相结合).系统组成:知识库(KB)+初始事实和中间结果的数据库(DB)+推理机2、搜索策略:推理时要反复用到知识库中的规则,而知识库中的规则又很多,这样就存在着如何在知识库中寻找可用规则的问题(代价小,解好).可以采用各种搜索策略有效地控制规则的选取.3、冲突解决策略在推理过程中,系统要不断地用数据库中的事实与知识库中的规则进行匹配,当有一个以上规则的条件部分和当前数据库相匹配时,就需要有一种策略来决定首先使用哪一条规则,这就是冲突解决策略。冲突解决策略实际上就是确定规则的启用顺序。(1)专

7、一性排序(条件部分更具体的规则)(2)规则排序(规则编排顺序)(3)数据排序(所有条件按优先级次序编排起来)(4)就近排序(最近使用的规则优先)(5)上下文限制(在某种上下文条件下)(6)按匹配度排序(计算这两个模式的相似程度)(7)按条件个数排序(条件少的优先)7.2基于规则的演绎推理许多AI系统中所用到的知识一般是由蕴含式直接表示的,但在归结反演中,必须首先将它们转化为子句的形式,所以这种推理是比较低效的。基于规则的演绎推理则是直接的推理方法。它把有关问题的知识和信息划分为规则与事实两种类型。规则由包含蕴含形式的表达式表示,事实由无蕴含形式的表达式表示

8、,并画出相应的与或图,然后通过规则进行演绎推理。可分为正向、反向和

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