AI邏輯：正向推理

目錄

• 😃 簡介
• 😊 模型找尋與推論
  • 🔍 模型找尋任務
  • 🔍 推論任務
• 😎 推論演算法
  • 🔄 正向鏈接
  • 🔄 反向鏈接
  • 🔄 雙向鏈接
• 🛠️ 正向鏈接的運作
• 🧠 推論演算法的完整性和正確性
• 🔬 範例分析
• 🔍 CNF子句與轉換
• 📚 總結與展望

😃 簡介

在這篇文章中，我們將探討推理算法的基礎。從模型找尋到推論演算法的不同方面，我們將深入研究如何使用機械過程來計算新的句子。讓我們一起開始探索！

😊 模型找尋與推論

推理在人工智慧領域中佔有重要地位。它包括兩個主要任務：模型找尋和推論。

🔍 模型找尋任務

模型找尋要解決的問題是：當我們給定一個知識庫和一個新問題時，我們要判斷這個新問題是否與我們的知識庫一致。

🔍 推論任務

推論的目標是證明某個問題與知識庫中的某個陳述是相容的，或者證明知識庫中的某個陳述對於特定問題是真實的。

😎 推論演算法

推論演算法是解決推理問題的機械過程，我們將介紹三種基本的推論演算法：正向鏈接、反向鏈接和雙向鏈接。

🔄 正向鏈接

正向鏈接基於「假言推論」的原則，通過已知的事實推導出新的結論。

🔄 反向鏈接

反向鏈接從目標開始，回溯知識庫中的事實，以判斷是否可以推導出目標。

🔄 雙向鏈接

雙向鏈接結合了正向和反向鏈接的優點，以更有效地進行推理。

🛠️ 正向鏈接的運作

正向鏈接基於假言推論規則，通過已知的前提推導出新的結論，保證推導出的結論是正確的。

🧠 推論演算法的完整性和正確性

推論演算法必須同時具備完整性和正確性。完整性表示演算法能夠證明所有正確的結論，而正確性表示演算法不會得出不正確的結論。

🔬 範例分析

通過具體範例分析，我們將深入了解不同推理演算法的應用和效能。

🔍 CNF子句與轉換

我們將討論CNF子句及其轉換，為下一節的內容鋪墊基礎。

📚 總結與展望

在本篇文章中，我們介紹了推理算法的基本概念和演算法，並探討了它們的應用和限制。未來，我們將進一步研究更高級的推理技術和應用。

FAQ

問：正向鏈接和反向鏈接有什麼區別？ 答：正向鏈接是從已知事實推導出新結論，而反向鏈接則是從目標開始，回溯知識庫中的事實以判斷可否推導出目標。

問：推論演算法的完整性和正確性有什麼意義？ 答：完整性表示演算法能夠證明所有正確的結論，正確性表示演算法不會得出不正確的結論。

問：CNF子句是什麼？如何將其轉換成CNF子句？ 答：CNF子句是合取標準形式的子句，轉換任意子句為CNF子句的方法包括使用德摩根定律和分配律。