人工智能3经典逻辑推理人工智能课程中国海洋大学.pptx

经典逻辑推理是人工智能领域中的基础概念，它主要涉及如何利用已有的知识库和逻辑规则来解决复杂问题。在本章"经典逻辑推理"中，我们将深入探讨几种关键的推理方法，包括自然演绎推理、归结演绎推理和与/或形演绎推理。 自然演绎推理是一种从一般原理出发，通过逻辑操作推导出特定情况下的结论的推理方式。它基于三段论的形式，由大前提、小前提和结论组成。例如，如果我们知道所有足球运动员身体强壮（大前提），高波是一名足球运动员（小前提），那么我们可以自然演绎出高波的身体也是强壮的（结论）。演绎推理在人工智能中广泛应用，因为它保证了只要前提正确，推导出的结论必然正确。 归结演绎推理则是一种从具体实例归纳出一般规律的推理方法。它分为完全归结和不完全归结。完全归结需要考虑所有可能的情况，例如，通过检查所有产品以确定整个生产线的质量。而不完全归结则只需要部分实例就能得出结论，但这样的结论可能不是绝对可靠的。 默认推理，或称缺省推理，是在信息不完整时进行的推理。在这种情况下，我们假设某些条件成立，然后根据这些假设进行推理。如果后来发现假设错误，需要撤销基于这些假设做出的所有推断，这是一个动态调整和修正的过程，更接近人类的思维方式。 本章的学习目标是让学生掌握如何运用知识进行推理，解决实际问题。除了上述的推理方式，还会介绍推理控制策略，这涉及到如何选择合适的推理路径和处理冲突。模式匹配是推理过程中的关键步骤，它涉及到找到现有知识与待解决问题之间的匹配。冲突消解策略则是当存在多个可能的推理路径时，如何选择最佳路径。而搜索策略则是指导推理过程的方法，如深度优先搜索、广度优先搜索等。 通过学习这些内容，学生将能够理解并应用经典逻辑推理解决实际问题，为构建智能系统提供理论基础。经典逻辑推理不仅在人工智能领域中占有核心地位，也在知识表示、专家系统和自然语言处理等多个方面发挥着重要作用。