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1、人工智能原理第四讲经典逻辑推理主讲：王祖喜主讲：王祖喜华中科技大学图像所华中科技大学图像所11/20/20221经典逻辑推理经典逻辑推理经经典典逻逻辑辑推推理理是是根根据据经经典典逻逻辑辑的的逻逻辑辑规规则则进进行行的的 一一 种种 推推 理理，又又 称称 为为 机机 械械-自自 动动 定定 理理 证证 明明(mechanical-automatic theorem proving),主主要要推推理理方方法法有有自自然然演演绎绎推推理理，归归结结演演绎绎推推理理及及与与或或形形演演绎绎推推理理等等。由由于于这这种种推推理理是是基基于于经经典典逻逻辑辑的的，其真值只有真和假两种，因此它是一种精确
2、推理。其真值只有真和假两种，因此它是一种精确推理。学习目的：学习目的：学习学习运用知识进行推理，求解问题运用知识进行推理，求解问题。11/20/20222主要讲述内容：主要讲述内容：1.简述与推理相关的知识：如推理方式及分类、简述与推理相关的知识：如推理方式及分类、推理控制策略、模式匹配、冲突消解策略、搜索推理控制策略、模式匹配、冲突消解策略、搜索策略等。策略等。2.经典逻辑推理：自然演绎推理、归结演绎推理经典逻辑推理：自然演绎推理、归结演绎推理和与和与/或形演绎推理。或形演绎推理。11/20/20223什么是推理什么是推理推理推理从从已已知知事事实实出出发发，运运用用已已掌掌握握的的知知识识
3、，找找出出其其中中蕴蕴含含的事实，或归结出新的事实，这一过程称为推理。的事实，或归结出新的事实，这一过程称为推理。推理机推理机在人工智能中，推理是由程序实现的，称为推理机。在人工智能中，推理是由程序实现的，称为推理机。推推理理包包括括两两种种判判断断：一一种种是是已已知知的的判判断断，它它包包括括已已掌掌握握的的与与求求解解问问题题有有关关的的知知识识以以及及关关于于问问题题的的已已知知事事实实；另另一种是由已知判断推出的新判断，即推理的结论。一种是由已知判断推出的新判断，即推理的结论。推理的基本任务：是从一种判断推出另一种判断。推理的基本任务：是从一种判断推出另一种判断。1 推理的基本概念1
4、1/20/20224一般而言，推理有一下五种划分方式：一般而言，推理有一下五种划分方式：.演演绎绎推推理理、归归结结推推理理、默默认认推推理理（从从新新判判断断推推出出的途径来划分）的途径来划分）演演绎绎推推理理从从全全称称判判断断推推导导出出特特称称判判断断或或单单称称判判断断的的过过程程，即即由由一一般般性性知知识识推推出出适适合合于于某某一一具具体体情情况况的的结结论论。这这是是一一种种从从一一般般到到个个别别的的推推理理。演演绎绎推推理有多种形式，经常用的是三段论式，它包括：理有多种形式，经常用的是三段论式，它包括：1)大前提，这是已知的一般性知识或假设；大前提，这是已知的一般性知识或
5、假设；2)小小前前提提，这这是是关关于于所所研研究究的的具具体体情情况况或或个个别别事实的判断；事实的判断；推理的方式及其分类11/20/202253)结结论论，这这是是由由大大前前提提推推出出的的适适合合于于小小前前提提所所示示情况的新判断。情况的新判断。例如：例如：1)足球运动员的身体都是强壮的；足球运动员的身体都是强壮的；2)高波是一名足球运动员；高波是一名足球运动员；3)所以，高波的身体是强壮的。所以，高波的身体是强壮的。这这就就是是一一个个三三段段论论推推理理，其其中中，(1)是是大大前前提提，(2)是是小小前前提提，(3)是是经经演演绎绎推推出出的的结结论论。结结论论“高高波波的的
6、身身体体是是强强壮壮的的”事事实实上上是是蕴蕴含含于于“足足球球运运动动员员的的身身体体都都是是强强壮壮的的”这这一一大大前前提提中中的的。它它没有超出没有超出11/20/20226大大前前提提所所断断定定的的范范围围。这这是是演演绎绎推推理理的的一一个个典典型型特特征征，即即在在任任何何情情况况下下，由由演演绎绎推推理理导导出出的的结结论论都都是是蕴蕴含含在在大大前前提提的的一一般般性性知知识识中中的的。因因此此，只只要要大大前前提提和和小小前前提提是是正正确确的的，则则由由它它们们推推导导出出来来的结论也必然是正确的。的结论也必然是正确的。演演绎绎推推理理是是人人工工智智能能中中的的一一种
7、种重重要要推推理理方方式式，在在直直到到目目前前研研制制成成功功的的各各类类智智能能系系统统中中，大大多多是是用用演绎推理实现的。演绎推理实现的。11/20/20227归归结结推推理理归归结结推推理理是是从从足足够够多多的的事事例例中中归归结结出出一一般般性性结结论论的的推推理理过过程程，是是一一种种从从个个别别到到一一般般的的推推理。归结推理又分为完全归结和不完全归结两种。理。归结推理又分为完全归结和不完全归结两种。完完全全归归结结：指指在在进进行行归归结结时时考考察察了了相相应应事事物物的的全全部部对对象象，并并根根据据这这些些对对象象是是否否都都有有某某种种属属性性，从从而推出这种事物是
8、否具有这个属性。而推出这种事物是否具有这个属性。例例如如:某某厂厂进进行行产产品品质质量量检检查查，如如果果对对每每一一件件产产品品都都进进行行了了严严格格检检查查，并并且且是是合合格格的的，则则推推导出结论该厂的产品是合格的。导出结论该厂的产品是合格的。不完全归结：指只考察了相应事物的部分对象，不完全归结：指只考察了相应事物的部分对象，就得出了结论。就得出了结论。11/20/20228默认推理默认推理又称缺省推理，它是在知识不完全的又称缺省推理，它是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。在默认推理过程中，如果到某一时刻发现原先所在默认推
9、理过程中，如果到某一时刻发现原先所作的默认不正确，则就要撤销所作默认，以及由作的默认不正确，则就要撤销所作默认，以及由此默认推出的所有结论重新按新情况进行推理。此默认推出的所有结论重新按新情况进行推理。.确定性推理，不确定性推理确定性推理，不确定性推理（按推理时所用知识（按推理时所用知识的确定性来划分）的确定性来划分）确定性推理确定性推理指推理时所用的知识都是精确的，指推理时所用的知识都是精确的，推出的结论也是确定的，其真值或为推出的结论也是确定的，其真值或为“真真”，或为，或为“假假”，没有第三种情况出现。，没有第三种情况出现。下面将要讨论的经典逻辑推理就属于这一类。下面将要讨论的经典逻辑推
10、理就属于这一类。11/20/20229不不确确定定性性推推理理指指推推理理时时所所用用的的知知识识不不都都是是精精确确的的，推推出出的的结结论论也也不不完完全全是是肯肯定定的的，其其真真值值位位于于“真真”和和“假假”之间，命题的外延模糊不清。之间，命题的外延模糊不清。这这里里我我们们要要特特别别强强调调不不确确定定性性推推理理。自自亚亚里里士士多多德德建建立立第第一一个个演演绎绎公公理理系系统统以以来来，经经典典逻逻辑辑与与精精确确数数学学的的建建立立与与发发展展为为人人类类科科学学技技术术的的发发展展起起了了巨巨大大的的作作用用。然然而而，现现实实世世界界中中的的事事物物和和现现象象大大都
11、都是是不不严严格格、不不精精确确的的，许许多多概概念念是是模模糊糊的的，很很难难用用精精确确的的数数学学模模型型来来表表示示和和处处理理。因因此此。近近几几年年来来，各各种种非非经经典典逻逻辑辑迅迅速速崛崛起起，人人工工智智能能亦亦把把不不精精确确知知识识的的表表示示与与处处理理作作为为重重要要的的研研究究课课题题。另另外外，从从人人类类思思维维活活动动的的特特征征来来看看，人人们们经经常常是是在在知知识识不不完完全全、不不精精确确的的情情况况下下进进行行多多方方位位的的思思考考及及推推理理的的。因因此此，要要使使计计算算机机模模拟拟人人类类的的思思维活动，就必须使其具有不确定性推理的能力。维
12、活动，就必须使其具有不确定性推理的能力。11/20/202210.单调推理、非单调推理单调推理、非单调推理（按推理过程中推出的结（按推理过程中推出的结论是否单调的增加来划分）论是否单调的增加来划分）单调推理单调推理指在推理过程中随着推理的向前推进指在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的结论呈单调增加的趋势，及新知识的加入，推出的结论呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标，在推理过程中不会出现并且越来越接近最终目标，在推理过程中不会出现反复的情况，即不会由于新知识的加入而否定前面反复的情况，即不会由于新知识的加入而否定前面推出的结论，使推理又退回到前面的一步。推出的结论，使推理又
13、退回到前面的一步。非单调推理非单调推理指在推理过程中由于新知识的加入，指在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使得不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使得推理退回到前面的某一步，重新开始。推理退回到前面的某一步，重新开始。11/20/202211.启发式推理、非启发式推理启发式推理、非启发式推理（按推理中是否运用（按推理中是否运用与问题有关的启发性知识分）与问题有关的启发性知识分）启发式推理启发式推理推理中运用与问题有关的启发性知推理中运用与问题有关的启发性知识，即解决问题的策略、技巧、窍门，对解的特性识，即解决问题的策略、技巧、窍门，对解的特性及规律的估计
14、等实践经验和知识以加快推理过程、及规律的估计等实践经验和知识以加快推理过程、提高搜索效率，这种推理称为启发式推理。提高搜索效率，这种推理称为启发式推理。非启发式推理非启发式推理比如穷举式推理等。比如穷举式推理等。11/20/202212.基于知识的推理、统计推理、直觉推理基于知识的推理、统计推理、直觉推理（从方（从方法论的角度划分）法论的角度划分）基于知识的推理基于知识的推理根据已掌握的事实，通过运根据已掌握的事实，通过运用知识进行的推理。用知识进行的推理。统计推理统计推理根据对某事物的数据统计进行的推根据对某事物的数据统计进行的推理理(相当于归纳推理相当于归纳推理)。直觉推理直觉推理又称常识
15、性推理，是根据常识进行又称常识性推理，是根据常识进行的推理。的推理。11/20/202213推推理理过过程程是是一一个个思思维维过过程程，即即求求解解问问题题的的过过程程，求求解解问问题题的的质质量量和和效效率率不不仅仅依依赖赖于于所所采采用用的的求求解解方方法法，而而且且还还依依赖赖于于求求解解问问题题的的策策略略，即即推推理理的的控制策略。控制策略。推推理理的的控控制制策策略略主主要要包包括括：推推理理方方向向、搜搜索索策策略略、冲突消解策略、求解策略及限制策略等。冲突消解策略、求解策略及限制策略等。推理的控制策略11/20/202214推推理理方方向向用用于于确确定定推推理理的的驱驱动动
16、方方式式，分分为为正正向向推推理理、逆逆向向推推理理、混混合合推推理理和和双双向向推推理理四四种种。无无论论按按哪哪种种方方向向进进行行推推理理，一一般般都都要要求求系系统统具具有有一一个个存存放放知知识识的的知知识识库库，一一个个存存放放初初始始已已知知事事实实及及问问题状态的数据库和一个用于推理的与推理机。题状态的数据库和一个用于推理的与推理机。推理方向11/20/202215正向推理正正向向推推理理是是以以已已知知事事实实作作为为出出发发点点的的一一种种推推理理，又称数据驱动推理、前向链推理及前件推理等。又称数据驱动推理、前向链推理及前件推理等。.正向推理的基本思想：正向推理的基本思想：
17、从从用用户户提提供供的的初初始始已已知知事事实实出出发发，在在知知识识库库KB中中找找出出当当前前可可适适用用的的知知识识，构构成成可可适适用用知知识识集集KS，然然后后按按某某种种冲冲突突消消解解策策略略从从KS中中选选出出一一条条知知识识进进行行推推理理，并并将将推推出出的的新新事事实实加加入入到到数数据据库库中中作作为为下下一一步步推推理理的的已已知知事事实实，在在此此之之后后再再在在知知识识库库中中选选取取可可适适用用的的知知识识进进行行推推理理，如如此此重重复复，直直到到求求得得了了所所要要求求的的解解，或或者者知知识识库库中中再再无无可可适适用用的的知知识为止。识为止。11/20/
18、202216正向推理过程正向推理过程算法描述：算法描述：开始开始把初始已知事实送入把初始已知事实送入DBDB中包含问题的解？中包含问题的解？KB中有可适用知识？中有可适用知识？KS空？空？把把KB中所有可适用知识都选出来送入中所有可适用知识都选出来送入KS推出的是新事实？推出的是新事实？按冲突消解策略从按冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理中选出一条知识进行推理将该新事实加入到将该新事实加入到DB中中成功，退出成功，退出把用户提供的新事实加入把用户提供的新事实加入DB中中用户用户可补充新事实？可补充新事实？失败，退出失败，退出YYYYYNNNNN11/20/202217.与正向推理相关的问
19、题：与正向推理相关的问题：匹匹配配方方法法在在以以上上推推理理过过程程中中，需需要要从从知知识识库库KB中中选选出出可可适适用用的的知知识识，这这就就要要用用知知识识库库中中的的知知识识与与数数据库中的已知事实进行匹配，为此需确定据库中的已知事实进行匹配，为此需确定匹配方法匹配方法。搜搜索索策策略略为为了了进进行行匹匹配配，就就要要查查找找知知识识，这这就就牵牵涉涉到到按按什什么么路路线线进进行行查查找找的的问问题题，既既按按什什么么搜搜索索策策略略搜索知识库。搜索知识库。冲冲突突消消解解策策略略如如果果适适用用的的知知识识只只有有一一条条，这这比比较较简简单单，系系统统立立即即就就可可用用它
20、它进进行行推推理理，并并将将推推出出的的新新事事实实送送入入数数据据库库DB中中；但但是是，如如果果当当前前适适用用的的知知识识有有多多条条，应应该该先先用用那那一一条条?这这是是推推理理中中的的一一个个重重要要问问题题，称为称为冲突消解策略冲突消解策略。总之，为了实现正向推理，有许多具体问题需要解决。总之，为了实现正向推理，有许多具体问题需要解决。11/20/202218例例:设在综合数据库中存放有下列已知事实：设在综合数据库中存放有下列已知事实：该动该动物身上有暗斑点，长脖子，长腿，有奶，有蹄物身上有暗斑点，长脖子，长腿，有奶，有蹄且假且假设综合数据库中的已知事实与规则库中的知识是从设综合
21、数据库中的已知事实与规则库中的知识是从第一条开始，逐条第一条开始，逐条进行匹配的，则推理机构的工作进行匹配的，则推理机构的工作过程如下：过程如下：从规则库中取出第一条规则从规则库中取出第一条规则r1，检查前提条件，检查前提条件与综合数据库中的已知事实不匹配；取第二条规与综合数据库中的已知事实不匹配；取第二条规则则r2，r2的前提的前提“该动物有奶该动物有奶”与综合数据库中与综合数据库中事实匹配，则事实匹配，则rr被执行，其结论被加入综合数据被执行，其结论被加入综合数据库中，此时综合数据库中的事实为：库中，此时综合数据库中的事实为：该动物身上该动物身上有暗斑点，长脖子，长腿，有奶，有蹄，是哺乳有
22、暗斑点，长脖子，长腿，有奶，有蹄，是哺乳动物动物正向推理求解过程11/20/202219接着取接着取r3r4r5r6都不匹配，取到都不匹配，取到r7时，时，匹配成功，则将匹配成功，则将r7的结论加入综合数据库：的结论加入综合数据库：该该动物身上有暗斑点动物身上有暗斑点,长脖子长脖子,长腿长腿,有奶有奶,有蹄有蹄,是是哺乳动物哺乳动物,是有蹄动物是有蹄动物接着取规则，取到接着取规则，取到r11时，匹配成功，发现其时，匹配成功，发现其前提条件与综合数据库完全匹配，则确定该动前提条件与综合数据库完全匹配，则确定该动物是：物是：长颈鹿长颈鹿至此，问题的求解结束了。至此，问题的求解结束了。11/20/2
23、02220逆向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理，逆向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理，又称为目标驱动推理、逆向链推理及后件推理等。又称为目标驱动推理、逆向链推理及后件推理等。.逆向推理的基本思想：逆向推理的基本思想：首先选定一个假设目标，然后寻找支持该假设的证首先选定一个假设目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能找到，则说明原假设成立；据，若所需的证据都能找到，则说明原假设成立；若无论如何都找不到所需证据，说明原假设不成立，若无论如何都找不到所需证据，说明原假设不成立，此时需要另作新的假设。此时需要另作新的假设。.推理过程算法描述（图示）推理过程算法描述（图示）逆向推
24、理11/20/202221逆向推理过逆向推理过程算法描述：程算法描述：开始开始提出假设提出假设该假设在数据库该假设在数据库DB中？中？该假设是证据？该假设是证据？在知识库中找出所有能在知识库中找出所有能导出该假设的知识，形导出该假设的知识，形成适用知识集成适用知识集KS从从KS中选出一条知识，并中选出一条知识，并将该知识的一个运用条件将该知识的一个运用条件作为一个新的假设目标。作为一个新的假设目标。该假设成立该假设成立询问用户询问用户有此事实？有此事实？该假设成立，该假设成立，并将此事实并将此事实存入数据库存入数据库还有假设？还有假设？退出退出YYYYNNNN11/20/202222假假设设某
25、某用用户户希希望望动动物物识识别别系系统统验验证证一一下下某某动动物物是是否否是虎，并设当前数据库为空。其逆向推理过程为：是虎，并设当前数据库为空。其逆向推理过程为：以虎作为假设目标以虎作为假设目标;检检察察数数据据库库中中有有无无虎虎这这个个事事实实。因因为为数数据据库库初初始始为空，显然不会有虎这个事实为空，显然不会有虎这个事实;判判断断该该目目标标是是否否是是证证据据；判判断断一一个个目目标标是是否否是是证证据据，只只要要检检查查它它是是否否为为某某条条知知识识的的结结论论就就可可得得知知。如如果果它它不不包包含含在在任任何何一一条条知知识识的的结结论论部部分分中中，那那么么它它就就是是
26、证证据据。这这里里虎虎显显然然不不是是证证据据，因因为为它它是是规则规则r r1010的结论；的结论；逆向推理求解过程11/20/202223在在知知识识库库中中找找出出所所有有能能导导出出该该目目标标的的知知识识。该该问问题题比比较较简简单单，只只有有一一条条知知识识可可导导出出结结论论虎虎，即即r r1010；r10:r10:If If 该该动动物物是是哺哺乳乳动动物物 and and 是是食食肉肉动动物物 and and 是是黄黄褐褐色色 and and 身身上上有有黑黑色色条条纹纹 then then 该动物是虎该动物是虎将将r r1010的运用条件分别作为新的假设进行验证。的运用条件
27、分别作为新的假设进行验证。该该知知识识有有一一个个运运用用条条件件是是“是是黄黄褐褐色色”，当当把把它它作为新假设进行推理时，作为新假设进行推理时，首首先先要要检检查查数数据据库库中中有有无无该该事事实实，这这里里显显然然没没有；有；11/20/202224接着判断它是否是证据，因在接着判断它是否是证据，因在r r1 1-r-r1515中没有一条中没有一条知识的结论部分包含它，所以知识的结论部分包含它，所以它是证据。它是证据。此时询问用户：你看到的动物是黄褐色吗？若此时询问用户：你看到的动物是黄褐色吗？若用户答是，则该运用条件就得到了验证，并将它用户答是，则该运用条件就得到了验证，并将它存入数
28、据库中；若用户回答不是，则就否定了原存入数据库中；若用户回答不是，则就否定了原先关于虎的假设，需要作另外的假设，从头开始先关于虎的假设，需要作另外的假设，从头开始进行逆向推理。这里，我们假设用户的回答为是，进行逆向推理。这里，我们假设用户的回答为是，以便将推理进行下去。以便将推理进行下去。对于知识的运用条件对于知识的运用条件“身上有黑条纹身上有黑条纹”与上面处与上面处理类似理类似,因为它也是一个证据，我们同样假定用因为它也是一个证据，我们同样假定用户的回答为是，这样数据库中就又增加了一个事户的回答为是，这样数据库中就又增加了一个事实。实。11/20/202225现在数据库中有两个事实：是黄褐色
29、、身上有黑现在数据库中有两个事实：是黄褐色、身上有黑条纹。条纹。对于知识的运用条件对于知识的运用条件“是哺乳动物是哺乳动物”，因它没有，因它没有在数据库中出现，同时又不是证据（它是在数据库中出现，同时又不是证据（它是r1与与r2的的结论），所以要在知识库中找出能导出它的所有知结论），所以要在知识库中找出能导出它的所有知识，即识，即r1与与r2：r1:If r1:If 该动物有毛发该动物有毛发 then then 该动物是哺该动物是哺乳动物乳动物 r2:If r2:If 该动物有奶该动物有奶 then then 该动物是哺乳该动物是哺乳动物动物11/20/202226此时，因同时有两条知识可供使
30、用，因而存在先使此时，因同时有两条知识可供使用，因而存在先使用哪一个的问题。这有多种处理方法，将在以后用哪一个的问题。这有多种处理方法，将在以后讨论，这里我们采用最简单的一种，即哪一个排讨论，这里我们采用最简单的一种，即哪一个排在前面就先使用哪一个，所以用在前面就先使用哪一个，所以用r1。由于由于r1的运用条件是有毛发，因此又要把有的运用条件是有毛发，因此又要把有毛发作为新假设进行验证，显然它是一个证据。毛发作为新假设进行验证，显然它是一个证据。经询问用户，假定回答为是，这样，是哺乳动物经询问用户，假定回答为是，这样，是哺乳动物就被肯定。就被肯定。对于运用条件对于运用条件“是食肉动物是食肉动物
31、”可作类似处理，只可作类似处理，只是为证实它，要用到是为证实它，要用到r5或或r6。11/20/202227r5:If r5:If 该动物吃肉该动物吃肉 then then 该动物是食肉动物该动物是食肉动物r6:If r6:If 该动物有犬齿该动物有犬齿 and and 有爪有爪 and and 眼盯前方眼盯前方 then then 该动物是食肉动物该动物是食肉动物 使用使用r5时，若用户对询问时，若用户对询问“该动物吃肉吗该动物吃肉吗”给给出肯定的回答。出肯定的回答。至此至此r r1010的四个运用条件都被证实，从而肯定的四个运用条件都被证实，从而肯定原假设原假设“该动物是虎该动物是虎”的正
32、确性。的正确性。11/20/202228.逆向推理的主要优点：逆向推理的主要优点：不必使用与目标无关的知不必使用与目标无关的知识，识，目的性强目的性强，同时还有利于向用户提供解释。，同时还有利于向用户提供解释。逆向推理的逆向推理的主要缺点：主要缺点：初始目标的选择有初始目标的选择有盲目性盲目性，若不符合实际，就要多次提出假设，影响到系统若不符合实际，就要多次提出假设，影响到系统效率。效率。11/20/202229.正、逆向推理存在的缺陷正、逆向推理存在的缺陷正向推理正向推理具有盲目、效率低等缺点；具有盲目、效率低等缺点；逆向推理逆向推理若提出的假设目标不符合事实，若提出的假设目标不符合事实，也
33、会降低系统效率。也会降低系统效率。为解决这些问题，可把正向推理与逆向推理结为解决这些问题，可把正向推理与逆向推理结合起来，取长补短；合起来，取长补短；象这样既有正向又有逆向的推理称为象这样既有正向又有逆向的推理称为混合推理。混合推理。混合推理11/20/202230.混合推理的两种情况混合推理的两种情况先正向再逆向先正向再逆向：先进行正向推理，先进行正向推理，帮助选择某个目标，即从帮助选择某个目标，即从已知事实演绎出部分结果，已知事实演绎出部分结果，然后再用逆向推理证实该然后再用逆向推理证实该目标或提高其可信度。目标或提高其可信度。开始开始进行正向推理进行正向推理需要逆向推理？需要逆向推理？还
34、需要正向推理？还需要正向推理？以正向推理所得结果以正向推理所得结果作为假设进行逆向推理作为假设进行逆向推理输出结果输出结果退出退出YYNN11/20/202231先逆向再正向：先逆向再正向：先先假设一个目标进行逆假设一个目标进行逆向推理，然后再利用向推理，然后再利用逆向推理中得到的信逆向推理中得到的信息进行正向推理，以息进行正向推理，以推出更多的结论。推出更多的结论。开始开始进行逆向推理进行逆向推理需要正向推理？需要正向推理？还需要逆向推理？还需要逆向推理？进行正向推理进行正向推理输出结果输出结果退出退出YYNN11/20/202232双向推理是双向推理是指正向推理与逆向推理同时进行指正向推理
35、与逆向推理同时进行，且在推理过程中的某一步骤上且在推理过程中的某一步骤上“碰头碰头”的一种推的一种推理方式。理方式。基本思想：基本思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不推一方面根据已知事实进行正向推理，但并不推到最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆到最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但并不推至原始事实，而是让它们在中向推理，但并不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得的中间结论恰好是逆途相遇，即由正向推理所得的中间结论恰好是逆向推理此时所需要的证据，这时推理就可结束，向推理此时所需要的证据，这时推理就可结束，逆向推理时所做的假设就是推理的最终结论。逆向推理
36、时所做的假设就是推理的最终结论。双向推理11/20/202233求解策略求解策略所所谓谓推推理理的的求求解解策策略略是是指指，推推理理是是只只求求一一个个解解，还是求所有解以及最优解等。还是求所有解以及最优解等。限制策略限制策略 为了防止无穷的推理过程，以及由于推理过程为了防止无穷的推理过程，以及由于推理过程太长增加时间及空间的复杂性，可在控制策略中指太长增加时间及空间的复杂性，可在控制策略中指定推理的限制条件，以对推理的深度，宽度，时间，定推理的限制条件，以对推理的深度，宽度，时间，空间等进行限制。空间等进行限制。求解策略和限制策略11/20/202234A概念概念在推理过程中，系统要不断地
37、用当前已知的事实与知在推理过程中，系统要不断地用当前已知的事实与知识库中的知识进识库中的知识进行匹配，此时可能发生如下三种情况：行匹配，此时可能发生如下三种情况：.已知事实不能与知识库中的任何知识匹配成功；已知事实不能与知识库中的任何知识匹配成功；.已知事实恰好只与知识库中的一个知识匹配成功；已知事实恰好只与知识库中的一个知识匹配成功；.已知事实可以与知识库中的多个知识匹配成功；已知事实可以与知识库中的多个知识匹配成功；或者有多个（组）已知事实都可与知识库中的一个知识或者有多个（组）已知事实都可与知识库中的一个知识匹配成功；或者有多个（组）已知事实可与知识库中的匹配成功；或者有多个（组）已知事
38、实可与知识库中的多个知识匹配成功。多个知识匹配成功。第三种情况为发生了冲突，此时需要按一定的策第三种情况为发生了冲突，此时需要按一定的策略解决冲突，以便从中挑选一个知识用于当前的推理，略解决冲突，以便从中挑选一个知识用于当前的推理，称这一解决冲突的过称为称这一解决冲突的过称为冲突消解冲突消解。解决冲突时所用的。解决冲突时所用的方法称为方法称为冲突消解策略冲突消解策略。冲突消解策略11/20/202235B以产生式系统为例进行较详细说明以产生式系统为例进行较详细说明.产生式系统冲突产生式系统冲突在产生式系统中，若出现下列情况就认为发生了在产生式系统中，若出现下列情况就认为发生了冲突：冲突：对正向
39、推理而言，如果有多条产生式规则的前对正向推理而言，如果有多条产生式规则的前件都和已知事实匹配成功；或者有多组不同的已知件都和已知事实匹配成功；或者有多组不同的已知事实都与同一条产生式规则的前件匹配成功；或者事实都与同一条产生式规则的前件匹配成功；或者以上两种情况同时出现。以上两种情况同时出现。对逆向推理而言，如果有多条产生式规则的后对逆向推理而言，如果有多条产生式规则的后件都和同一个假设匹配成功；或者有多条产生式规件都和同一个假设匹配成功；或者有多条产生式规则的后件可与多个假设匹配成功。则的后件可与多个假设匹配成功。11/20/202236.冲突消解冲突消解冲突消解的任务是解决冲突。冲突消解的
40、任务是解决冲突。对正向推理来说，它将决定选择哪一组已知对正向推理来说，它将决定选择哪一组已知事实来激活哪一条产生式规则，使它用于当前的事实来激活哪一条产生式规则，使它用于当前的推理，产生其后件指出的结论或执行相应的操作。推理，产生其后件指出的结论或执行相应的操作。对逆向推理来说，它将决定用哪一个假设与对逆向推理来说，它将决定用哪一个假设与哪一个产生式规则的后件进行匹配，从而推出相哪一个产生式规则的后件进行匹配，从而推出相应的前件，作为新的假设。应的前件，作为新的假设。11/20/202237.冲突消解策略冲突消解策略目前已有多种消解冲突的策略，其基本思想都是目前已有多种消解冲突的策略，其基本思
41、想都是对对知识进行排序知识进行排序。常用的有以下几种：。常用的有以下几种：按针对性排序按针对性排序本策略是优先选用针对性较本策略是优先选用针对性较强的产生式规则。强的产生式规则。设有如下两条产生式规则：设有如下两条产生式规则：r r1:1:IF AIF A1 1 AND A AND A2 2 AND AND A AND AND An n THEN H THEN H1 1 r r2 2：IF BIF B1 1 AND B AND B2 2 AND AND AND AND B Bm m THEN HTHEN H2 2如如果果存存在在最最一一般般合合一一，使使得得r r1 1中中每每一一个个Ai都都
42、可可变变成成相相应应的的B Bi i,即即r r2 2中中包包含含r r1 1的的全全部部条条件件A A1 1,A,A2 2,An,An外外，还还包包含含其其他他条条件件，则则称称r r2 2比比r r1 1有有更更大大的的针针对对性性，r r1 1比比r r2 2有更大的通用性。有更大的通用性。11/20/202238按已知事实的新鲜性排序按已知事实的新鲜性排序把数据库中后生成把数据库中后生成的事实称为新鲜的事实的事实称为新鲜的事实。在产生式的推理过程中，每应用一条产生式规则在产生式的推理过程中，每应用一条产生式规则就会得到一个或多个结论或者执行某个操作，数据库就会得到一个或多个结论或者执行
43、某个操作，数据库就会增加新的事实。另外，在推理时还会向用户询问就会增加新的事实。另外，在推理时还会向用户询问有关的信息，也使数据库的内容发生变化。我们把数有关的信息，也使数据库的内容发生变化。我们把数据库中后生成的事实称为新鲜的事实，据库中后生成的事实称为新鲜的事实，即后生成的事即后生成的事实比先生成的事实具有较大的新鲜性。实比先生成的事实具有较大的新鲜性。若一条规则被应用后生成了多个结论，则即可以若一条规则被应用后生成了多个结论，则即可以认为这些结论有相同的新鲜性，也可认为排在前面的认为这些结论有相同的新鲜性，也可认为排在前面的结论有较大的新鲜性，根据情况而定。结论有较大的新鲜性，根据情况而
44、定。11/20/202239按匹配度排序按匹配度排序匹配度大的知识优先选用。匹配度大的知识优先选用。在不确定性匹配中，为了确定两个知识模式是在不确定性匹配中，为了确定两个知识模式是否匹配，需要计算这两个模式否匹配，需要计算这两个模式的相似程度，当其的相似程度，当其达到某个预先规定的值时，则认为它们是可匹配的。达到某个预先规定的值时，则认为它们是可匹配的。相似度又称为匹配度。相似度又称为匹配度。若产生式规则若产生式规则r1、r2都可匹配成功，则可根据都可匹配成功，则可根据它们的匹配度决定哪个规则被优先选用。它们的匹配度决定哪个规则被优先选用。11/20/202240根据领域问题的特点排序根据领域
45、问题的特点排序某些领域问题，预先可知道它的某些特点，此时某些领域问题，预先可知道它的某些特点，此时可根据这些特点把知识排成固定的顺序。可根据这些特点把知识排成固定的顺序。例如：例如：(1)当领域问题有固定的解题次序时，可按该当领域问题有固定的解题次序时，可按该次序排列相应的知识，排在前面的知识优先被应次序排列相应的知识，排在前面的知识优先被应用用;(2)当已知某些产生式规则被应用后会明显的有当已知某些产生式规则被应用后会明显的有利于问题的求解时，就使这些产生式规则优先被利于问题的求解时，就使这些产生式规则优先被应用。应用。11/20/202241按上下文限制排序按上下文限制排序把产生式规则按它
46、们所描述的上下文分成若干组，把产生式规则按它们所描述的上下文分成若干组，在不同的条件下，只能从相应的组中选取有关的产在不同的条件下，只能从相应的组中选取有关的产生式规则。这样，不仅可以减少冲突的发生，而且生式规则。这样，不仅可以减少冲突的发生，而且由于搜索范围小，也提高了推理效率。由于搜索范围小，也提高了推理效率。按冗余限制排序按冗余限制排序如果一条产生式规则被应用后将产生冗余知识，如果一条产生式规则被应用后将产生冗余知识，则降低了它被应用的优先级。产生的冗余知识越多，则降低了它被应用的优先级。产生的冗余知识越多，优先级越低。优先级越低。按条件个数排序按条件个数排序如果有多条产生式规则生成的结
47、论相同，则要求如果有多条产生式规则生成的结论相同，则要求条件少的产生式规则被优先应用，因为要求条件少条件少的产生式规则被优先应用，因为要求条件少的规则匹配时花费的时间较少。的规则匹配时花费的时间较少。11/20/202242(1)基本概念基本概念所谓模式匹配是指对两个知识模式（如两个所谓模式匹配是指对两个知识模式（如两个谓词公式、两个框架片断或两个语义网络片断等）谓词公式、两个框架片断或两个语义网络片断等）的比较与耦合，即的比较与耦合，即检查这两个知识模式是否完全检查这两个知识模式是否完全一致或近似一致。如果两者完全一致，或虽不完一致或近似一致。如果两者完全一致，或虽不完全一致但其相似程度落在
48、指定的限度内，就称它全一致但其相似程度落在指定的限度内，就称它们是可匹配的，否则为不可匹配。们是可匹配的，否则为不可匹配。模式匹配是推理中必须进行的一项重要工作，模式匹配是推理中必须进行的一项重要工作，因为只有经过模式匹配才能从知识库中选出当前因为只有经过模式匹配才能从知识库中选出当前适用的知识，才能进行推理。适用的知识，才能进行推理。模式匹配11/20/202243(2)分类分类若按匹配时两个知识模式的相似程度分，可分若按匹配时两个知识模式的相似程度分，可分为确定性匹配和不确定性匹配两种。为确定性匹配和不确定性匹配两种。确定性匹配确定性匹配指两个知识模式完全一致，或经指两个知识模式完全一致，
49、或经过变量代换后变的完全一致。过变量代换后变的完全一致。例如，设有两个知识模式：例如，设有两个知识模式：P1：father(李四，李小四）李四，李小四）andman(李小四李小四)P2：father(x,y)andman(y)若用若用“李四李四”代换变量代换变量x，用用“李小四李小四”代换代换y，则，则P1，P2就变得完全一致，若用这两个知识模式就变得完全一致，若用这两个知识模式进行匹配，则称它们是确定性匹配。进行匹配，则称它们是确定性匹配。确定性匹配又称完全匹配或精确匹配。确定性匹配又称完全匹配或精确匹配。11/20/202244不确定性匹配不确定性匹配指两个知识模式不完全一致，指两个知识模
50、式不完全一致，但从总体上看，其相似程度又落在指定的限度内。但从总体上看，其相似程度又落在指定的限度内。11/20/202245(3)变量代换变量代换无论是确定性匹配或不确定性匹配，在进行匹配无论是确定性匹配或不确定性匹配，在进行匹配时一般都需要进行变量的代换。时一般都需要进行变量的代换。定义定义11 代换是形如代换是形如tt1 1/x/x1 1,t,t2 2/x/x2 2,t tn n/x/xn n 的的有限集合。其中，有限集合。其中，t t1 1,t,t2 2,t tn n是项；是项；x x1 1,x,x2 2,x xn n是是互不相同的变元；互不相同的变元；t ti i/x/xi i表示用