2、溯因推理：原理、应用与与归纳推理的结合

溯因推理：原理、应用与与归纳推理的结合

1. 溯因推理概述

溯因推理在知识密集型学习中具有重要作用。从“最佳解释推理”的角度来看，它与归纳推理的联系为区分不同解释并选择能给出更好归纳概括结果的解释提供了途径。近年来，溯因推理单独或与归纳推理结合，在系统生物学领域得到应用，该领域为这些学习方法提供了重要的发展测试平台。

在学习任务中，溯因推理首先根据待学习领域的给定当前模型解释训练数据，使数据合理化。这些溯因解释要么本身构成学习结果，要么为后续阶段提供输入以生成最终学习结果。

2. 人工智能中的溯因推理

在人工智能领域，溯因推理主要采用基于逻辑的方法进行定义。不过，也存在其他方法，如集合覆盖和基于案例的解释。

基于逻辑的方法中，给定一组句子 (T)（理论或模型）和一个句子 (O)（观察结果），溯因任务是找到一组句子 (H)（对 (O) 的溯因解释），满足以下条件：
1. (T \cup H \models O)；
2. (T \cup H) 是一致的。

这里，(\models) 表示形式逻辑中的演绎蕴含关系，一致性也指该逻辑中的相应概念。底层形式逻辑框架的选择通常取决于要建模的问题或现象，很多情况下基于一阶谓词演算，但在需要更高表达能力时，也可使用非单调逻辑，如默认逻辑或带有失败否定的逻辑编程。

然而，这种基本形式化方法并未完全捕捉溯因解释 (H) 的解释性本质。为解决这一问题，通常将解释成员限制在一类特殊的、预先指定的、特定领域的句子，即可溯因句子。

一般来说，溯因推理应用于模型 (T) 时，可将谓词分为可观察谓词和可溯因（或开放）谓词。假设模型 (T) 对