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1、人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou邏輯智能體邏輯智能體 Logical Agents（知識，推理）（知識，推理）Chapter 71人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou“Thinking Rationally”Computational models of human“thought”processesComputational models of human behaviorComputational systems that“think”rationallyComputational systems that behave rational
2、ly2人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou邏輯智能體邏輯（基于知識）智能體 Logic(Knowledge-Based)agents通用知識 當前的感知 在決定動作前推理(infer)出當前狀態的隱含狀況這在部分可觀察環境中至關重要3人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou要點基于知識的智能體 Knowledge-based agents怪獸世界 Wumpus world邏輯 Logic in general命題邏輯與一階邏輯 Propositional and first-order logic推理，合法，等價，可滿足模式推理 Reasoning
3、patterns 歸結 Resolution前向/后向鏈 Forward/backward chaining4人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou知識和推理 Knowledge&Reasoning知識庫 knowledge base(KB):智能體所知道的一系列知識根據推理的規則（rules of inference）由舊的事實推出新事實邏輯 Logic 表示知識，并進行推理5人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou知識庫知識庫 Knowledge Base知識庫:一系列 語句 以一種 知識表示語言 的格式來 表示（有關世界的）斷言基于知識的智能體:
4、Tell it what it needs to know.Ask it what to do 應遵循推理的規則由知識庫得到答案telltellaskask6人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou通用的基于知識智能體 Generic KB-Based Agent7人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou基于知識智能體的特性能夠:表示狀態和動作綜合新的感知更新關于世界的內部認識推導出世界的隱含性質推導出適合的動作8人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuMine SweeperDesign a logical agent to pla
5、y minesweeper9人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuPEAS Analysis Mine SweeperPerformance measure+1 for each mine correctly identified,-1 for incorrectly identifying a mine,-1000 for selecting a location containing a mine,+1000 for identifying all mines.Environment9 x 9 board,each square has a mine with pro
6、bability 0.1ActuatorsAgent can mark a location as containing a mine,can mark a location as unknown,or select a location for viewingSensorsAgent can sense the number of mines surrounding adjacent locationsAgent knows number of mines remaining10人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou怪獸問題 Wumpus World怪獸怪獸怪獸怪獸Wu
7、mpusWumpus11人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou怪獸問題的怪獸問題的 PEAS 描述描述Performance measure 性能度量gold:+1000,death:-1000-1 per step,-10 for using the arrowEnvironment 環境Squares adjacent to wumpus are smellySquares adjacent to pit are breezyGlitter iff gold is in the same squareShooting kills wumpus if you are f
8、acing it.It screamsShooting uses up the only arrowGrabbing picks up gold if in same squareReleasing drops the gold in same squareYou bump if you walk into a wallSensors 傳感:Stench,Breeze,Glitter,Bump,ScreamActuators 執行:Left turn,Right turn,Forward,Grab,Release,Shoot12人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuWum
9、pus world 的特征Fully ObservableNo only local perceptionDeterministic Yes outcomes exactly specifiedEpisodic No things we do have an impact.Static Yes Wumpus and Pits do not moveDiscrete YesSingle-agent Yes Wumpus is essentially a natural feature13人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuExploring the Wumpus Worl
10、d1.The KB initially contains the rules of the environment.2.1,1 The first percept is none,none,none,none,none,Move to safe cell e.g.2,13.2,1 Breeze indicates that there is a pit in 2,2 or 3,14.Return to 1,1 to try next safe cell14人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuExploring the Wumpus World1,2 Stench in
11、cell:wumpus is in 1,3 or 2,2YET not in 1,1Thus not in 2,2 or stench would have been detected in 2,1Thus wumpus is in 1,3Thus 2,2 is safe because of lack of breeze in 1,2Thus pit in 3,1Move to next safe cell 2,215人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuExploring the Wumpus World2,2 Detect nothing Move to unvis
12、ited safe cell e.g.2,32,3 Detect glitter,smell,breezeThus pick up goldThus pit in 3,3 or 2,4 16人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuWhat is a logic?一種格式化的語言語法 Syntax 怎樣的表達是合法的語義 Semantics 一個合法的表達式表示什么樣的意義邏輯中每一條語句的真值都對應著世界里的一種可能例如算數語言X+2=y is a sentence,x2+y is not a sentenceX+2=y is true in a world where x
13、=7 and y=1X+2=y is false in a world where x=0 and y=617人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou蘊涵蘊涵Entailment蘊涵 Entailment 意味著一個東西跟隨另外一個東西:KB 知識庫 KB 蘊涵語句 當且僅當 KB 為真的所有情況里也為真例如 一條語句的知識庫KB“the Giants won and the Reds won”蘊涵“The Giants won”.又如,x+y=4 蘊涵 4=x+y蘊涵其實就是語句之間基于語義的一種關系18人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou模型模型
14、 models邏輯學家的就是以模型的方式來進行思維的如果在m中為真，則m是語句的一個模型M()表示語句的所有模型的集合則 KB iff M(KB)M()例如 KB=Giants won and Reds won =Giants won19人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou怪獸問題里的蘊涵Entailment in the wumpus world為說明方便，對Wumpus world進行簡化，只考慮有關陷阱的模型下圖為探測到方格1,1什么都沒有，然后向右到方格2,1，感知到2,1有微風之后的情形 20人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuWump
15、us models IAll possible models(exactly 8)in this reduced Wumpus world.PitBreeze21人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuWumpus models IIKB=怪獸世界的規則由感知得到的觀察22人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuWumpus models III1=“1,2 is safe”,KB 1,通過模型檢驗（model checking）得證23人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuWumpus models IV2=2,2 is safe
16、,KB 224人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou推理過程Inference ProceduresKB i 即 語句通過過程i從KB導出可靠 Soundness:只要 KB i,就有KB 為真，則稱i 是可靠的(推理不會出錯，但不一定能夠導出所有的正確結論)完備 Completeness:只要KB,就有KB i 為真，則稱i 是完備的(所有的正確結論都會被導出，但是可能會導出一些多余的錯誤結論)25人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou語義透視圖語義透視圖當知識庫KB為真時，由一個可靠的推理過程導出的語句也一定是為真的26人工智能原理2010年春季
17、 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou命題邏輯:語法命題邏輯是最簡單的邏輯命題符號 P1,P2 等，表示語句If S is a sentence,S is a sentence (negation)If S1 and S2 are sentences,S1 S2 is a sentence(conjunction)If S1 and S2 are sentences,S1 S2 is a sentence(disjunction)If S1 and S2 are sentences,S1 S2 is a sentence(implication)If S1 and S2 are sentences
18、,S1 S2 is a sentence(biconditional)27人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou命題邏輯:語義Each model/world specifies true or false for each proposition symbolE.g.P1,2 P2,2 P3,1 falsetruefalseWith these symbols,8 possible models,can be enumerated automatically.Rules for evaluating truth with respect to a model m:Sis
19、 true iff S is false S1 S2 is true iff S1 is true and S2 is trueS1 S2 is true iff S1is true or S2 is trueS1 S2 is true iffS1 is false orS2 is true i.e.,is false iffS1 is true and S2 is falseS1 S2is true iffS1S2 is true andS2S1 is true P1,2 (P2,2 P3,1)=true (true false)=true true=true命題邏輯不要求S1和S2之間存在
20、任何相關性或因果關系；如果S1為真，則我主張S2為真，否則我不做任何聲明28人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuTruth tables for connectives29人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.OuWumpus world sentencesLet Pi,j be true if there is a pit in i,j.Let Bi,j be true if there is a breeze in i,j.start:P1,1 B1,1 B2,1Pits cause breezes in adjacent squaresB1,1 (P1,2 P2,1)B2,1 (P1,1 P2,2 P3,1)30人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou通過枚舉進行推理Inference by enumeration所有模型的枚舉是可靠和完備的對于n 個命題符號，枚舉所有模型的時間復雜度為 O(2n).因此需要一個更為聰明的推理！In particular,we are going to infer new logical sentences from the data-base and see if they match a query.31人工智能原理2010年春季 廣西大學 計算機學院 Dr.Ou32
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