【复习】人工智能 第三章 确定性推理（重点）

一、推理方式

演绎推理、归纳推理、默认推理

（1）演绎推理  :    一般   →  个别

 三段论式（三段论法）

 足球运动员的身体都是强壮的 ；   （大前提）

 高波是一名足球运动员；          （小前提）

 所以，高波的身体是强壮的。      （结论）

（2）归纳推理 :  个别 → 一般

      完全归纳推理（必然性推理）              

      不完全归纳推理（非必然性推理）

（3）默认推理（缺省推理）

指推理时缺少部分前提条件、或部分前提条件没有证据证明为真，根据经验其为真的可能性极大，因此默认这部分前提条件存在、且为真而进行的推理。（了解即可）

二、推理分类

（1） 确定性推理、不确定性推理（重点，分别是本章和下一章）

确定性推理有自然演绎推理，鲁滨孙归结原理，归结反演

不确定推理中有可信度方法，信任函数，似然函数

（2）启发式推理、非启发式推理

启发的意思就是给没给提示，具体到第5章讲，没给提示慢，给提示就快。

三、推理的方向

（1）正向推理：是一种从已知事实触发，正向使用推理规则的推理方法。

优点： 正向推理简单，比较直观，易实现，允许用户主动提供有用的事实信息，适合于诊断、设计、预测、监控等领域的问题求解。

缺点：目的性不强，效率低。

（2）逆向推理：以某个假设目标作为出发点，结合搜查证据一步步逆推，没错这就是剧本杀！

优点：目的性强，利于向用户提供解释

缺点：选择初始目标时具有盲目性，比正向推理复杂；有时需要多次提出假设，会影响系统效率

（3）混合推理

前两个的结合形态。

两种思路：

a.先正向后逆向：先进行正向推理，帮助选择某个目标，即从已知事实演绎出部分结果，然后再用逆向推理证实该目标或提高其可信度；

b.先逆向后正向：先假设一个目标进行逆向推理，然后再利用逆向推理中得到的信息进行正向推理，以推出更多的结论。

（4）双向推理

正向推理与逆向推理同时进行。

四、冲突消解策略

（了解即可）

（1）按针对性排序

    该策略把最近被使用过的规则赋予较高的优先级。

（2）按已知事实的新鲜性排序

     后生成的事实比先生成的事实具有较大的优先性。

（3）按匹配度排序

（4）按条件个数排序

多条规则生成的结论相同的情况下，条件少的规则赋予较高的优先级，优先被启用。

五、自然演绎推理（重中之重）

例 设已知如下事实：

          A,  B,  A→C,  B∧C→D,  D→Q

求证：Q为真。

证明：因为  A, A→C ⇒  C              假言推理

            B,  C ⇒  B ∧ C                    入合取词

            B ∧ C，B ∧ C→D  ⇒  D     假言推理

            D,  D → Q  ⇒  Q                  假言推理

因此，Q为真

优点：

表达定理证明过程自然，易理解。

拥有丰富的推理规则，推理过程灵活。

便于嵌入领域启发式知识。

缺点：易产生组合爆炸，得到的中间结论一般呈指数形式递增。

下面开始本书最难的计算之一，一遍看不懂就跳过吧。