【确定性推理】是人工智能领域中的一个重要概念,它主要涉及如何从已知的确定性信息出发,通过逻辑推理得出新的结论。本节主要探讨确定性推理的几个关键方面。
【推理的基本概念】中提到,推理是根据已有的判断(事实或规则)通过特定的策略来推导出新的判断的过程。在人工智能中,推理被实现为计算机程序,也就是所谓的推理机。推理分为确定性和不确定性两种类型,本章主要讨论的是确定性推理,即在所有输入信息都确定无误的情况下进行的推理。
【推理方法】通常按照逻辑基础分类,包括**演绎推理**和**归纳推理**。演绎推理是一种由一般到个别的推理方式,最典型的形式是三段论,例如:如果“所有计算机系的学生都会编程序”(大前提),并且“程强是计算机系的学生”(小前提),那么可以演绎出“程强会编程序”(结论)。演绎推理的结论是蕴含在前提之中的,因此它是一种确定性推理,不会产生新的知识。
另一方面,【归纳推理】是从个别到一般的推理,分为完全归纳和不完全归纳。完全归纳需要考虑所有相关实例,而不完全归纳则仅基于部分实例。归纳推理还进一步分为枚举、类比、统计和差异归纳等方法。例如,通过观察多个计算机系学生的编程能力,可以归纳出“计算机系的学生都会编程序”的一般性结论。归纳推理有时能够生成新的知识,但其结论可能不是绝对确定的,因为它是基于有限的实例。
在确定性推理过程中,【推理的控制策略】也非常重要,它涉及到如何有效地运用领域知识以达到目标。控制策略包括搜索策略和推理策略,旨在指导推理过程更高效地进行。搜索策略决定了如何在知识库中寻找信息,而推理策略则指明如何组合和应用这些信息。
【自然演绎推理】和【归结演绎推理】是演绎推理的两种常见形式。自然演绎推理通过一系列逻辑规则,如假言三段论,逐步推出结论。归结演绎推理则利用归结(resolution)这一逻辑操作,通过消去共享项合并前提,以证明目标命题的真理性。
【基于规则的演绎推理】是另一种形式,它基于一套明确的规则库,通过匹配和应用规则来解决问题。这种方法在专家系统和知识工程中广泛应用,因为它能清晰地表述专业领域的知识。
确定性推理在人工智能中扮演着核心角色,它利用逻辑和规则来处理确定的信息,帮助系统从已知的事实中推导出新的结论。理解和掌握确定性推理的方法和技术对于开发和理解智能系统至关重要。