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1、高级人工智能第九章解释学习史忠植中国科学院计算技术所2021/7/271高级人工智能-解释学习史忠植内容提要9.1概述9.2解释学习模型9.3解释泛化学习方法9.4全局取代解释泛化方法9.5解释特化学习方法9.6解释泛化的逻辑程序9.7基于知识块的SOAR系统9.8可操作性标准9.9不完全领域知识下的解释学习2021/7/272高级人工智能-解释学习史忠植9.1概述基于解释的学习：一种从单个观察中抽象出通用规则的方法目标是下次可以快速地解决类似的问题记忆——通过保存结果和避免从零开始解决问题来提高速度更进一步EBL从观察到规则2021/7/273高级人工智能-解释学习史忠植解释
2、学习解释学习(Explanation-BasedLearning,简称EBL)是一种分析学习方法，在领域知识指导下,通过对单个问题求解实例的分析,构造出求解过程的因果解释结构,并获取控制知识,以便用于指导以后求解类似问题。2021/7/274高级人工智能-解释学习史忠植解释学习1983年美国Illinois大学的DeJong提出。1986年,Mitchell,Keller和Kedar-Cabelli提出了解释的泛化(Explanation-BasedGeneralization,简称EBG)的统一框架,1986年DeJong和Mooney提出全局取代解释泛化Explanatio
3、nGeneralizationusingGlobalSubstitutions,缩写EGGS)方法1987年卡耐基-梅隆大学的Minton和Carbonell提出解释特化(Explanation-BasedSpecialization，简写EBS)学习方法2021/7/275高级人工智能-解释学习史忠植为什么要用EBL解释为什么一个想法是好的比提出一个想法容易得多一旦理解了一件事，就可以泛化并重用于其它情况从例子中抽象出通用规则通过对一棵证明树的常量变量化,EBL可以同时创建两棵证明树2021/7/276高级人工智能-解释学习史忠植基本的EBL给定一个例子，使用背景知识构建一棵
4、证明树同时，为可变化的目标构建一棵泛化证明树构建一条新规则（叶子=>根）去掉所有与目标中变量真正无关的条件2021/7/277高级人工智能-解释学习史忠植解释学习(1)通过分析一个求解实例来产生解释结构;(2)对该解释结构进行泛化,获取一般的控制规则。2021/7/278高级人工智能-解释学习史忠植解释的含义对所产生的结论的推理过程作详细说明，以增加系统的可接受性；对错误决策进行追踪，发现知识库中知识的缺陷和错误的概念；对初学的用户进行训练。2021/7/279高级人工智能-解释学习史忠植解释的方法预制文本法。预先用自然语言写好，并插入程序中；执行追踪法。遍历目标树，通过总结与
5、结论相关的目标，检索相关规则，以说明结论是如何得到的；策略解释法。明确表示控制知识，即用元知识概括地描述，与领域规则完全分开。从策略的概括表示中产生解释，能为用户提供问题求解策略的解释。2021/7/2710高级人工智能-解释学习史忠植EBL的效率选择一条通用规则太多规则->推理太慢目标驱动-极大地提高了速度尽可能的通用可操作性-一个子目标是可操作的，意思是容易解决可操作性和通用性之间的平衡对EBL学习效率的实验分析2021/7/2711高级人工智能-解释学习史忠植9.2解释学习模型概念描述空间概念空间例子空间D1不可操作的可操作D2C1I1I2I3解释学习的空间描述2021/
6、7/2712高级人工智能-解释学习史忠植可操作特性系统可变性粒度确定性GENESIS动态二进制不保证LEX2动态二进制不保证SOAR动态二进制不保证PRODIGY静态连续不保证MetaLEX动态连续保证2021/7/2713高级人工智能-解释学习史忠植解释学习的模型EXE概念描述的转换结果是否可操作D1D2KBPSYN2021/7/2714高级人工智能-解释学习史忠植9.3解释泛化学习方法解释泛化学习问题：已知：目标概念训练例领域理论可操作性标准欲求：训练实例的泛化，使之满足以下条件是目标概念的充分概念描述满足可操作性标准2021/7/2715高级人工智能-解释学习史忠植EBL
7、方法解释利用领域理论知识解释为什么训练例满足目标概念的定义泛化确定解释成立的最通用的条件2021/7/2716高级人工智能-解释学习史忠植例子目标概念：一对物体，SAFE-TO-STACK(x,y)，其中STACK(x,y)NOT(FRAGILE(y))∨LIGHTER(x,y)。训练实例：ON(OBJ1,OBJ2)ISA(OBJ1,BOX)ISA(OBJ2,ENDTABLE)COLOR(OBJ1,RED)COLOR(OBJ2,BLUE)VOLUME(OBJ1,1)DENSITY
