人工智能-13 命题演算

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1、下载第三部分知识的表示和推理第13章命题演算13.1对特征值加以约束前面已经论述了两种截然不同的、为一个agent世界建模的方法：基于图标的和基于特征的方法。二元值特征是对这个世界的描述—什么是真的，什么是假的。而图标表示则是对这个世界的某些方面的模拟。虽然模拟比描述更直接，因而也常常更有效，但是描述有它自身的一些优势。特征值容易与别的agent进行通信，而图标模型就很难分解为独立的部分来满足增量的通信。特征值的计算与图标模型的构建和修改相比，常常只需要较少精细的知觉处理。并且，当不能直接感知某些特征值时，可以利用加在某个agent所处

2、的世界的约束，从其他的特征值推断出。进一步说，一个agent环境的某些信息是很难或者说是不可能由图标来表述的。例如：¥普遍规律，如“所有的蓝色盒子都是可推动的”。¥否定信息，如“积木A不在地板上（没有说积木A在哪儿）”。¥不确定信息，如“或者积木A在积木B上面，或者积木A在积木C上面”。有些这种难以表述的信息可以用公式表示为对特征值的约束，这些表示某个agent所处世界的重要知识的约束常常被用来推断那些不能被直接感知的特征值。推断有关一个agent当前（present）状态的信息（使用基于特征中约束的计算），可以与从一个agent行为的

3、将来（future）状态的计算（使用本书第二部分讨论过的搜索方法）作对照。第一个方法称为“推理（reasoning）”，第二个称为“投影（projecting）”。在以下几章中，先不考虑投影的问题，而集中讨论推理。包含有关特征值的推理有几项应用。可以确信，当agent（甚至是反应型agent）决定行动的时候，推理能增强它们的效力。但是，也存在许多别的应用。例如：已经可以验证用合适的特征集来表述各种物理系统的功能，包括生物的和电子机械的等。这些特征中的约束把物理的或别的与有机体或器械相关的规律进行编码，然后可以在其他的目标中进行推理，用来

4、诊断这些系统中的故障。例如，与“原因”相联系的特征可以从与“症状”相联系的特征推断出。这种方法是人工智能应用中的重要一类—专家系统（expertsystem）的基础。用一个富有启发性的例子来开始推理技术的讨论。设想一个能举起一块积木的机器人，假如那个木块是可举的（即不是太重的），并且假设这个机器人有足够的电池能源。假如以上条件都满足，那么当机器人试着举起这个它所握住的木块时，它的手臂就移动。可以用二元值特征来表述这些不同的条件：x(BAT_OK)（电池能源合适）1x(LIFTABLE)（可举的）2132计计第三部分知识的表示和推理下载x

5、(MOVES)（移动）3用这些便于记忆的特征名称（放在括号中）可有助于讨论。假设机器人能感知BAT_OK（通过读量表）和MOVES（通过联角传感器），但不能感知LIFTABLE。但知道LIFTABLE的值对机器人完成其必须完成的任务来说是很重要的。从上面的描述，我们知道假如BAT_OK和LIFTABLE的值都为1，那么MOVES也如此。所以，假如当这个机器人试着要移动这块积木时MOVES值为0，那么我们知道或者BAT_OK或者LILFTABLE（或者两者）肯定值为0。如果BAT_OK被感知到值为1，那么LIFTABLE的值一定为0。既然

6、我们能如此推理，那么机器人也可如此。所需要的是一种能用于表达特征中的约束和特征值的语言(language)和能进行必要推理的推理（inference）机制。而命题演算（propositionalcalculus）作为布尔代数的一种延伸，为此提供了必要的工具。上面例子中的约束可用命题演算语言如下表示：BAT_OK∧LIFTABLEÉMOVES其中，∧的意思是“合取”，而É的意思是“蕴含”。与这种语言相联系的机制可以用来从这种语句（statement）中推出结论（consequence）。既然逻辑语言在人工智能中是如此重要，那么，必须在表述

7、基于使用这些语言的更复杂和更具智能的agent之前，对这些语言作更详细的说明。首先是一些定义。逻辑包含¥一种语言（具有一个句法用以规定在这种语言中什么是合法的表达式）。¥推理规则用以操作这种语言中的语句。¥语义用以把这种语言中的要素和某些主题（subjectmatter）中的要素联系起来。我们要学习两种逻辑语言：第1种是两种语言中较为简单的，叫做命题演算；第2种，也是更有用的，叫做一阶谓词演算（first-orderpredicatecalculus，FOPC）。由于许多在一阶谓词演算中重要的概念可以更为简单地在命题演算中作介绍，因此首

8、先介绍命题演算。13.2语言下面从形式上描述命题演算中的组成元素。此刻最好不要把某种意义与这种语言的组成元素联系起来，把我们现在正在做的想像为对一个无意义的游戏规则的描述，以后我们再谈论意义。以下是这种语言