人工智能及其應用-知識推理(PDF 25頁)

內容摘要
§3.1 知識推理的概念和類型
一、知識推理的概念
所謂“知識推理（Knowledge Inference）”，是指在計算機或智能機器中，在知識表達的基礎上，進
行機器思維，求解問題，實現知識推理的智能操作過程。因此推理的過程就是問題求解的過程，使問題
從初始狀態轉移到目標狀態的方法和途徑。
知識推理是“知識利用（Knowledge Utilization）”的基礎。各種人工智能應用領域，如知識庫專家
係統、智能機器人、模式識別與物景分析、自然語言理解與生成、機器博弈、定理證明、數據庫智能檢
索、自動程序設計等，都是利用知識進行廣義的問題求解的知識工程係統。它們都需要以知識表達、知
識獲取、知識推理為基礎。其中知識表達和知識獲取是必要的前提條件，而知識推理是問題求解的主要手段。
研究人工智能的知識推理技術，目的是尋求解決問題、實現狀態轉移的智能操作序列。如搜索路
線、演算步驟、符號串、語句集等，以便從初始狀態，沿著最優或最經濟的途徑，有效地轉移到所要求
的目標狀態，實現問題求解過程的智能機械化或計算機化。
二、知識推理的類型
1 ．根據知識表達方式的特點，可將知識推理方法分為：
“圖搜索”方法：基於圖的知識表達，問題求解的知識推理過程，就是從圖中相當於初始狀態的
根結點到相當於目標狀態的終止結點的路線搜索過程，即搜索從初始狀態有效地轉移到目標狀態，所經
曆的最優的或最經濟的路線。
“邏輯論證”方法：當知識表達采用謂詞邏輯或其他形式邏輯方法時，知識推理也可以采取邏輯
論證方法。此時，問題求解的知識推理過程，相當於用數理邏輯方法進行定理證明的過程。
2 ．根據問題求解過程是否完備，可將知識推理方法分為：
推理算法：若問題求解的知識推理過程是完備的，則對於可解的問題，從任意初始狀態出發，通
過這種推理過程，總可以找到一條求解路線，經過有限的、確定性的操作序列，轉移到所要求的目標狀
態，保證推理過程的收斂性，求得問題的解答。這種推理過程具有完備性，而完備的推理過程稱為“推
理算法”。
推理步驟：若問題求解的推理過程是不完備的，則不能保證其推理過程的收斂性，從任意初始狀
態轉移到目標狀態，不一定能求得問題的解答。這種推理過程是不完備的、非算法的，稱為“推理步驟”。
3 ．根據在問題求解過程中是否運用啟發性知識，可將知識推理方法分為：
啟發推理：在問題求解的推理過程中，運用與問題有關的啟發性知識，以加快推理過程，提高搜
索效率。
非啟發推理：在問題求解的推理過程中，不運用啟發性知識，隻按照一般的邏輯法則或控製性知
識，進行通用性的推理。
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