人工智能研究方法与技术-优快云博客

一、人工智能研究的方法及途径

1. 符号主义学派（逻辑主义、心理学派、计算机学派）主要观点：AI起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号表示上的一种运算代表性成果：厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序LT 代表人物：纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等

符号主义智能的基础是知识，其核心是知识表示和知识推理；知识可用符号表示，也可用符号进行推理，因而可以建立基于知识的人类智能和机器智能的统一的理论体系

2. 联结主义学派（仿生学派或生理学派）主要观点：AI起源于仿生学，特别是人脑模型，人类认知的基元是神经元，认知过程是神经元的联结活动过程代表性成果：由麦克洛奇和皮兹创立的脑模型，即MP模型代表人物：麦克洛奇和皮兹

联结主义思维的基元是神经元，而不是符号；思维过程是神经元的联结活动过程，而不是符号运算过程；反对符号主义关于物理符号系统的假设。

3. 行为主义学派（进化主义、控制论学派）主要观点：AI起源于控制论，智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是推理。代表性成果：布鲁克斯研制的机器虫代表人物：布鲁克斯

行为主义智能取决于感知和行动，提出了智能行为的“感知—动作”模型；智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能那样逐步进化。

二、产生式系统

1.产生式系统的组成

把一组产生式放在一起，让它们互相配合，协同作用，一个产生式的结论可以供给另个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决，这样的系统称为产生式系统

规则库 用于描述某领域内知识的产生式集合，包含着将问题从初始状态转换成目标状态（或解状态）的变换规则。是专家系统的核心。

综合数据库 又称为事实库，用于存放输入的初始事实、外部数据库输入的事实以及中间结果（事实）和最后结果的工作区。是动态的。

推理机 是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包含了推理方式、控制策略。确定选用什么规则或如何应用规则

通常从选择规则到执行操作分3步完成：匹配、冲突解决和操作

 匹配：匹配就是将当前综合数据库中的事实与规则中的条件进行比较，如果相匹配，则这一规则称为匹配规则。

 冲突解决：当有多条匹配规则时，通过冲突解决策略选中的在操作部分执行的规则称为启用规则。冲突解决的策略有很多种 , 其中专一性排序、规则排序、规模排序和就近排序是比较常见的冲突解决策略。

 操作：操作就是执行规则的操作部分。经过操作以后，当前的综合数据库将被修改，其他的规则有可能将成为启用规则。

三、最佳优先搜索

最佳优先搜索又称为有序搜索或择优搜索，OPEN表节点按估价函数f(x)的值排序，选择函数值最小的节点作为下一个被考察的节点；最佳优先搜索又分局部最佳优先搜索和全局最佳优先搜索。

局部最佳优先搜索基本思想：当一个节点x被扩展以后，对每个子节点按f(x)的值排序，并从新扩展的子节点中选择估计值最小的节点作为下一个考察对象。

全局最佳优先搜索基本思想：在OPEN表中的全部节点中选择一个估价函数值f(x)最小的节点，作为下一个被考察的节点。因为选择的范围是OPEN表中的全部节点，所以它称为全局最佳优先搜索或全局择优搜索

1.八数码问题

例：用全局最佳优先搜索方法求解八数码问题 S0 Sg 初始状态目标状态

g(x)：表示节点x的深度  h1 (x)：表示节点x的格局与目标节点的格局错放的棋子个数

四、树的配置

解树的代价可按如下规则计算：

 (1)若n为终止节点，则其代价h(n)=0；

 (2)若n为或节点，且子节点为n1 , n2 , … ,nk，则n的代价为：

其中，c(n, ni )是节点n到其子节点ni的边代价。

 (3)若n为与节点，且子节点为n1 , n2 , … ,nk，则n的代价可用和代价法或最大代价法若用和代价法，则其计算公式为：

若用最大代价法，则其计算公式为：

(4)若n是端节点，但又不是终止节点，则n不可扩展，其代价定义为h(n)=∝  (5)根节点的代价即为解树的代价。

例题：

例：设下图是一棵与/或树，它包括两棵解树，左边的解树由S0、A、 t1、C及t3组成；右边的解树由S0、B、t2、D及t4组成。在该树中，t1、 t2、t3、t4为终止节点；E、F是端节点；边上的数字是该边的代价。请计算解树的代价。

 解：先计算左边的解树

 按和代价：h(S0 )=2+4+6+2=14

 按最大代价：h(S0 )=(2+6)+2=10

再计算右边的解树

 按和代价：h(S0 )=1+5+3+2=11

 按最大代价：h(S0 )=(1+5)+2=8

五、谓词公式的范式

前束型范式

一个谓词公式，如果它的所有量词均非否定地出现在公式的最前面，且它的辖域一直延伸到公式之末，同时公式中不出现连接词→及  ，这种形式的公式称作前束型范式。

例如，公式( x)(y)( z)(P(x)∧F(y,z)∧Q(y,z))，即是一个前束形的公式。

Skolem范式（斯克林范式）

从前束形范式中消去全部存在量词所得到的公式即为Skolem范式，或称 Skolem标准型。

常用逻辑等价式和蕴含式

六、归结推理

归结演绎推理

鲁滨逊归结原理把永真性的证明转化为关于不可满足性的证明。

 反证法：P ⇒ Q ，当且仅当 P∧～Q ⇔ F ，即 Q为 P 的逻辑结论，当且仅当 P∧～Q 是不可满足的。

 海伯伦(Herbrand)定理为自动定理证明奠定了理论基础。

 鲁滨逊(Robinson)提出的归结原理使机器定理证明成为现实。

不可满足意义下的一致性

 定理：设有谓词公式G，而其相应的子句集为S，则G是不可满足的充分必要条件是S是不可满足的。

 强调：公式G与其子句集S并不等值，只是在不可满足意义下等价。  P＝P1∧P2∧… ∧Pn的子句集

 当P＝P1∧P2∧… ∧Pn时，若设P的子句集为SP，Pi的子句集为Si，则一般情况下，SP并不等于S1∪S2∪S3…∪Sn，而是要比S1∪S2∪S3…∪Sn复杂得多。但是，在不可满足的意义下，子句集SP与S1∪S2∪S3…∪Sn是一致的，即： SP不可满足

S1∪S2∪S3…∪Sn不可满足

命题逻辑中的归结原理

归结与归结式：设C1与C2是子句集中的任意两个子句，如果C1中的文字 L1与C2中的文字L2互补，则从C1和C2中可以分别消去L1和L2，并将二子句中余下的部分做析取构成一个新的子句C12，称这一过程为归结，所得到的子句C12称为C1和C2的归结式，而称C1和C2为C12的亲本子句。

 可以用下面的式子解释这个定义。设两个子句：

C1 =P∨C1 ′

C2 =～P∨C2 ′

P和～P是两个互补文字，则消去互补文字后得： C12 = C1 ′∨C2 ′

这一归结过程就是一种推理规则。归结推理方法就只有这么一条规则。

归结原理

归结式C12是其亲本子句C1和C2的逻辑结论。

设C1和C2是子句集S上的子句，C12是C1和C2的归结式。如果把C12加入子句集S后得到新子句集S1，则S1和S在不可满足的意义下是等价的。即： S是不可满足的 S1是不可满足的。

归结推理过程: 子句集S不可满足性的推理过程如下：

 (1) 对子句集S中的各子句间使用归结推理规则。

 (2) 将归结所得的归结式放入子句集S中，得新子句集S′。

 (3) 检查子句集S′中是否有空子句(NIL),若有则停止推理;否则转（4）。

 (4) 置S=S′，转步骤（1）。

例如：设已知的公式集为： { P, (P∧Q)→R, (S∨T)→Q, T }，求证结论R。  解：假设结论R为假, 将﹁R加入公式集，并化为子句集：  S={P,﹁P∨﹁Q∨R, ﹁S∨Q, ﹁T∨Q, T, ﹁R}  其归结过程如右图的归结演绎树所示。该树根为空子句。  子句集S不可满足，即假设﹁R为真是错误的，于是R为真。