80、知识学习：从效率优化到归纳逻辑编程

知识学习：从效率优化到归纳逻辑编程

在知识学习的领域中，有许多关键的概念和方法，它们旨在提高学习效率、利用相关信息进行学习，以及通过归纳逻辑编程来解决复杂的学习问题。下面将详细介绍这些内容。

1. 确保派生规则效率的操作化方法

在知识学习中，确保派生规则的效率是一个重要的问题。一种常见的方法是坚持规则中每个子目标的可操作性。可操作性意味着子目标“易于”解决。例如，子目标 Primitive(z) 很容易解决，最多只需两步；而子目标 Simplify(y + z, w) 则可能导致任意数量的推理，具体取决于 y 和 z 的值。

在构建通用证明的每一步进行可操作性测试时，如果发现一个可操作的子目标，就可以修剪该分支的其余部分，只保留可操作的子目标作为新规则的合取项。然而，可操作性和通用性之间通常存在权衡。更具体的子目标通常更容易解决，但涵盖的情况较少。而且，可操作性是一个程度问题，一两步肯定是可操作的，但十步或一百步呢？此外，解决给定子目标的成本取决于知识库中可用的其他规则，随着更多规则的添加，成本可能会上升或下降。

因此，基于解释的学习（EBL）系统在试图最大化给定初始知识库的效率时，实际上面临着一个非常复杂的优化问题。有时可以推导出一个数学模型，来分析添加给定规则对整体效率的影响，并使用该模型选择最佳规则进行添加。但这种分析可能会变得非常复杂，特别是当涉及递归规则时。一种有前景的方法是通过经验来解决效率问题，即简单地添加几个规则，看看哪些规则有用并真正加快了速度。

EBL 的核心实际上是对效率进行经验分析。我们通常所说的“