人工智能：4-3 产生式表示法及推理.pdf

【人工智能：4-3 产生式表示法及推理】 产生式表示法是人工智能领域中用于表示和处理知识的重要工具，其基本思想是将知识转化为一系列的“如果...那么...”规则，即产生式规则。这种表示法最早由P. Post在1943年的计算模型中提出，并在1972年由A. Newell和H. A. Simon在研究人类认知模型时进一步发展，形成了基于规则的产生式系统方法。至今，产生式表示法已成为构建专家系统和其他AI应用的常用手段。 产生式规则通常具有“条件—结论”的结构，如“如果满足某个条件，则得出特定的结论”。这种结构反映了人类解决问题时的思维方式，因此常被用来模拟人类的思维过程。以下是一些产生式规则的例子： 1. 天下雨，地上湿。这种规则展示了因果关系，即“原因—结果”结构。 2. 如果冰被加热至零摄氏度以上，冰会融化成水。这是一种典型的“条件—结论”结构。 3. “夜来风雨声，花落知多少。”这个例子展示了事实及其发展的结构。 4. 若能找到合适的杠杆，能撬起大山。这是“前提—操作”的表示。 5. “才饮长江水，又食武昌鱼。”这同样体现了事实及其进展的结构。 6. 刚开机意味着发出捕获目标图像的信号。这是一个“情况—行为”的例子。 产生式规则的推理过程包括两个主要步骤：匹配和执行。匹配是将规则的前提条件与已知事实进行比较，若完全匹配或近似匹配，则执行规则的结论部分，即得出结论或执行操作。综合数据库用于存储推理过程中的各种信息，而推理机构则负责整个问题求解过程，包括规则的匹配和执行。 以动物识别系统为例，系统通过一系列的产生式规则来识别不同种类的动物。例如，规则r1表明有毛发的动物是哺乳动物，规则r2表示有奶的动物也是哺乳动物，以此类推。当系统接收到新观察到的事实，如“有长脖子，有长腿，身上有暗斑点，有奶，有蹄”，它会匹配规则并逐步得出结论，最终识别出长颈鹿。 产生式系统的工作流程通常包括以下几个步骤： 1. 将观察到的事实放入综合数据库。 2. 用事实与规则库的前提进行匹配。 3. 将匹配成功的规则结论添加到综合数据库。 4. 重复步骤2和3，直到满足结束条件，即达到目标或没有更多的规则可以匹配。 除了正向推理，即从已知事实推导结论，产生式系统还支持反向推理。反向推理是从目标出发，寻找能够支持目标成立的证据，逐步回溯到初始的事实。这种推理方式在解决逆向问题或需要逆向思考的任务中尤为有用。 总结来说，产生式表示法是人工智能领域中表示知识和实现推理的重要工具，它通过模拟人类思维过程，为AI系统提供了理解和解决问题的有效框架。这种表示法的灵活性和广泛适用性使其在专家系统、自然语言处理、机器学习等多个领域都有重要应用。