人工智能谓词逻辑——猴子摘香蕉问题
案例：我们要实现以下步骤：让猴子得到香蕉，但是直接跳够不到，必须站在箱子上才能取到
这个案例共有以下几种情况，猴子香蕉箱子在同一处，猴子香蕉在同一处，香蕉箱子在同一出，还有三者均不在同一处，但不论是哪种情况，我们需要清楚一点就算是香蕉和猴子在同一位置，猴子也无法直接获得香蕉，因此我们第一步必须需要先找到箱子，然后再去搬着箱子移动到香蕉处。
本案例中有以下四个谓词逻辑：Run(monkey,box)代表猴子去搬箱子Getbox(monkey,box)代表猴子得到了箱子Run(monkey,banana)代表了猴子搬着箱子去找香蕉Getbanana(monkey,banana) 代表猴子拿到了香蕉 代码（c语言版）：#includeintmain(){voidgobox(inta,intb);voidgetbox();voidfindbanana(inta,intb);voidgetbanana();intmonkey,banana,box;printf("请依次输入猴子，香蕉，箱子的位置 ");printf("猴子的位置：");scanf("%d",&monkey);printf("香蕉的位置：");scanf("%d",&banana);printf("箱子的位置：");scanf("%d",&box);printf("----------------------------------- ");if(monkey!=box){printf("猴子够不到香蕉，要先去搬箱子：");gobox(monkey,box);getbox();if(box!=banana){printf("猴子需要搬着箱子去找到香蕉：");findbanana(banana,box);getbanana();}else{printf("香蕉就在箱子的上面 ");getbanana();}}else{printf("箱子就在猴子旁边，猴子拿到了箱子");getbox();if(box!=banana){printf("猴子需要搬着箱子去找到香蕉：");findbanana(banana,box);getbanana();}else{printf("香蕉就在箱子的上面 ");getbanana();}}}voidgobox(inta,intb){intflag;flag=b-a;if(flag>0){printf("Run(monkey,box) ");printf("猴子需要向右移动%d步拿到箱子 ",flag);}else{printf("Run(monkey,box) ");printf("猴子需要向左移动%d步拿到箱子 ",flag);}}voidfindbanana(inta,intb){intflag;flag=b-a;if(flag>0){printf("Run(monkey,banana) ");printf("猴子需要向左搬着箱子移动%d步找到香蕉 ",flag);}else{printf("Run(monkey,banana) ");printf("猴子需要向右搬着箱子移动%d步找到香蕉 ",flag);}}voidgetbox(){printf("猴子拿到了箱子：");printf("Getbox(monkey,box) ");}voidgetbanana(){printf("猴子踩在箱子上拿到了香蕉：");printf("Getbanana(monkey,banana) ");}效果演示：三者不在同一位置：
箱子和香蕉在同一位置：
三者均在同一位置：
人工智能之经典逻辑推理
人工智能之经典逻辑推理人工智能课程复习笔记专题人工智能绪论人工智能之知识表示人工智能之搜索方法人工智能之经典逻辑推理人工智能之专家系统人工智能之不确定推理方法人工智能之机器学习
一、推理的基本概念1、推理方式及分类按推理逻辑基础分类：演绎推理：演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。是一种由一般到个别的推理方法，其核心是三段论，
归纳推理：是一种由个别到一般的推理方法。从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程。
默认推理：默认推理又称为缺省推理，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。
按推理时所用知识的确定性确定性推理：确定性推理是指推理时所用的知识都是精确的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真，或者为假，没有第三种情况出现。
不确定性推理不确定性推理是指推理时所用的知识不都是精确的，推出的结论也不完全是肯定的，其真值位于真与假之间。
按推理过程中的单调性单调推理推出的结论呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标。
非单调推理由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它。
2.推理的控制策略推理方向：正、反向搜索策略求解策略:一个解、所有解、最优解冲突消解：正对象排序、匹配度排序限制策略：深度、宽度、时间、空间
3.模式匹配及其变量代换模式匹配是指两个知识模式（如两个谓词公式、两个框架片断等）的比较，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，或者虽不完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。
确定性匹配：两个知识模式完全一致，或经过变量代换后完全一致不确定性匹配：两个知识模式不完全一致，但总体看来，他们的相似度又落在规定的限度内。
代换（置换）{t1/x1,t2/x2,…,tn/xn}的有限集合。其中，t1,t2,…,tn是项；x1,x2,…,xn是互不相同的变元；ti/xi表示用ti替换xi。并且要求ti与xi不能相同，xi不能循环地出现在另一个ti中。
置换的复合θ={t1/x1,t2/x2,…,tn/xn}λ={u1/y1,u2/y2,…,um/ym}是两个置换。则θ与λ的复合（合成）也是一个置换，记作θ°λ。它是从集合{t1λ/x1,t2λ/x2,…,tnλ/xn,u1/y1,u2/y2,…,um/ym}中删去以下两种元素①当tiλ=xi时，删去tiλ/xi(i=1,2,…,n)；②当yj∈{x1,x2,…,xn}时，删去uj/yj(j=1,2,…,m)最后剩下的元素所构成的集合。
合一
寻找项对变量的置换，使得两个谓词公式一致。
设有公式集F={F1,F2,…,Fn}，若存在一个置换θ，可使F1θ=F2θ=…=Fnθ，则称θ是F的一个合一。称F1,F2,…,Fn是可合一的。例如，设有公式集F={P(x,y,f(y)),P(a,g(x),z)}，则λ={a/x,g(a)/y,f(g(a))/z}
合一是一种置换
最一般合一设σ是公式集F的一个合一，如果对F的任一个合一θ都存在一个置换λ，使得θ=σ°λ，则称σ是一个最一般合一。是它的一个合一。
差异集设有如下两个谓词公式：F1：P（x,y,z）F2：P(x,f(A),h(B))分别从F1与F2的第一个符号开始，逐个向右比较，此时发现F1与F2构差异集：D1={y,f(A)}，D2={z,h(B)}
求最一般合一算法
例设有公式集F={P(A,x,f(g(y))),P(z,f(z),f(u))}求其最一般合一。解：初始化，令k=0，σ0=ε，F0=F={P(A,x,f(g(y))),P(z,f(z),f(u))}Loop1：F0={P(A,x,f(g(y))),P(z,f(z),f(u))}含有2个表达式，故σ0不是最一般合一。F0的差异集D0={A，z}，可有代换A/z，σ1=σ0°{A/z}={A/z}F1=F0{A/z}={P(A,x,f(g(y))),P(A,f(A),f(u))}Loop3：F2={P(A,f(A),f(g(y))),P(A,f(A),f(u))}含有2个表达式，故σ2不是最一般合一F2的差异集D2={g(y)，u}，可有代换{g(y)/u}，σ3=σ2°{g(y)/u}={A/z,f(A)/x}°{g(y)/u}={A/z,f(A)/x,g(y)/u}F3=F2{g(y)/u}={P(A,f(A),f(g(y))),P(A,f(A),f(g(y)))}={P(A,f(A),f(g(y)))}Loop4：F3中只含有一个表达式，故算法成功终止，σ3={A/z,f(A)/x,g(y)/u}，即为公式集F的最一般合一。二、自然演绎推理从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑中的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理。
例设已知如下事实：(1)只要是需要编程序的课，王程都喜欢。(2)所有的程序设计语言课都是需要编程序的课。(3)C是一门程序设计语言课。求证：王程喜欢C这门课。证明：首先定义谓词Prog(x)x是需要编程序的课。Like(x,y)x喜欢y。Lang(x)x是一门程序设计语言课把已知事实及待求解问题用谓词公式表示如下：Prog(x)→Like(Wang,x)(∀x)(Lang(x)→Prog(x))Lang(C)应用推理规则进行推理：Lang(y)→Prog(y)全称固化Lang(C)，Lang(y)→Prog(y)⇒Prog(C)假言推理{C/y}Prog(C),Prog(x)→Like(Wang,x)⇒Like(Wang,C)假言推理{C/x}因此，王程喜欢C这门课。
三、归结演绎推理1、谓词公式化为子句集原子谓词公式及其否定统称为文字。例如，P(x)、Q(x)、﹁P(x)、﹁Q(x)等都是文字。任何文字的析取式称为子句。例如，P(x)∨Q(x)，P(x，f(x))∨Q(x，g(x))都是子句。不含任何文字的子句称为空子句NIL。由子句或空子句所构成的集合称为子句集。
谓词公式化成子句集的步骤(1)消去连接词“→”和“↔”反复使用如下等价公式：P→Q⇔﹁P∨QP↔Q⇔(P∧Q)∨(﹁P∧﹁Q)(2)将否定符号“﹁”移到仅靠谓词的位置反复使用双重否定率﹁(﹁P)⇔P摩根定律﹁(P∧Q)⇔﹁P∨﹁Q﹁(P∨Q)⇔﹁P∧﹁Q量词转换率﹁(∀x)P(x)⇔(∃x)﹁P(x)﹁(∃x)P(x)⇔(∀x)￢P(x)(3)对变元标准化在一个量词的辖域内，把谓词公式中受该量词约束的变元全部用另外一个没有出现过的任意变元代替，使不同量词约束的变元有不同的名字。例如，上式(∀x)((∃y)﹁P(x，y)∨(∃y)(Q(x，y)∧﹁R(x，y)))经变换后为(∀x)((∃y)﹁P(x，y)∨(∃z)(Q(x，z)∧﹁R(x，z)))
(4)化为前束范式化为前束范式的方法:把所有量词都移到公式的左边，并且在移动时不能改变其相对顺序。例如，上式化为前束范式后为(∀x)(∃y)(∃z)(﹁P(x，y)∨(Q(x，z)∧﹁R(x，z)))
(5)消去存在量词消去存在量词时，需要区分以下两种情况：若存在量词不出现在全称量词的辖域内（即它的左边没有全称量词），只要用一个新的个体常量替换受该存在量词约束的变元，就可消去该存在量词。若存在量词位于一个或多个全称量词的辖域内例如(∀x1)…(∀xn)(∃y)P(x1，x2,…,xn,y)则需要用Skolem函数f(x1，x2,…,xn)替换受该存在量词约束的变元y，然后再消去该存在量词。例如，上步所得公式中存在量词(∃y)和(∃z)都位于(∀x)的辖域内，因此都需要用Skolem函数来替换。设替换y和z的Skolem函数分别是f(x)和g(x)，则替换后的式子为(∀x)(﹁P(x,f(x))∨(Q(x,g(x))∧﹁R(x,g(x))))
(6)化为Skolem标准形Skolem标准形的一般形式为(∀x1)…(∀xn)M(x1,x2,……,xn)其中，M(x1,x2,……,xn)是Skolem标准形的母式，它由子句的合取所构成。把谓词公式化为Skolem标准形需要使用以下等价关系P∨(Q∧R)⇔(P∨Q)∧(P∨R)例如，前面的公式化为Skolem标准形后为(∀x)((﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x))∧(﹁P(x,f(x))∨﹁R(x,g(x))))(7)消去全称量词由于母式中的全部变元均受全称量词的约束，并且全称量词的次序已无关紧要，因此可以省掉全称量词。但剩下的母式，仍假设其变元是被全称量词量化的。例如，上式消去全称量词后为(﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x))∧(﹁P(x,f(x))∨﹁R(x,g(x)))
(8)消去合取词在母式中消去所有合取词，把母式用子句集的形式表示出来。例如，上式的子句集中包含以下两个子句﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x))﹁P(x,f(x))∨﹁R(x,g(x))(9)更换变量名称对子句集中的某些变量重新命名，使任意两个子句中不出现相同的变量名。例如，对前面的公式，可把第二个子句集中的变元名x更换为y，得到如下子句集﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x))﹁P(y,f(y))∨﹁R(y,g(y))
定理设有谓词公式F，其标准子句集为S，则F为不可满足的充要条件是S为不可满足的。由此定理可知，为要证明一个谓词公式是不可满足的，只要证明相应的子句集是不可满足的就可以了。
2、归结原理首先把欲证明问题的结论否定，并加入子句集，得到一个扩充的子句集S’。然后设法检验子句集S’是否含有空子句，若含有空子句，则表明S’是不可满足的；若不含有空子句，则继续使用归结法，在子句集中选择合适的子句进行归结，直至导出空子句或不能继续归结为止。
归结就是不断对子句求合取的过程
命题逻辑的归结原理
子句集S是不可满足的，当且仅当存在一个从S到空子句的归结过程。
谓词逻辑的归结原理在谓词逻辑中，由于子句集中的谓词一般都含有变元，因此不能象命题逻辑那样直接消去互补文字。而需要先用一个最一般合一对变元进行代换，然后才能进行归结。
3、基于归结反演的问题求解归结原理出了可用于定理证明外，还可用来求取问题答案，其思想与定理证明相似。其一般步骤为：①把已知前提用谓词公式表示出来，并且化为相应的子句集S；②把待求解的问题也用谓词公式表示出来，然后把它的否定式与谓词ANSWER构成一个析取式，ANSWER是一个为了求解问题而专设的谓词，其变元数量和变元名必须与问题公式的变元完全一致；③把此析取式化为子句集，并且把该子句集并入到子句集S中，得到子句集S；④对S应用归结原理进行归结；⑤若在归结树的根节点中仅得到归结式ANSWER，则答案就在ANSWER中。
四、与或型演绎推理将领域知识和已知事实分别用蕴含式和与/或形表示，然后运用蕴含式进行演绎推理，从而证明某个目标公式。与或型正向演绎推理从已知事实出发，正向使用蕴含式（F规则）进行演绎推理。与或型反向演绎推理从目标公式的与或树出发，反向使用规则（B规则），直至得出所有含有事实节点。
人工智能 —— 归结演绎推理
什么是归结演绎推理归结演绎推理是一种基于逻辑“反证法”的机械化定理证明方法。其基本思想是把永真性的证明转化为不可满足性的证明。即要证明P→QP→QP→Q永真，只要能够证明P∧﹁QP∧﹁QP∧﹁Q为不可满足即可。
谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。因此，要把谓词公式转换为子句集，再用鲁滨逊归结原理求解子句集是否不可满足。如果子句集不可满足，则P→QP→QP→Q永真
逻辑学基础（1）谓词公式的永真性
如果谓词公式P对非空个体域D上的任一解释都取得真值T，则称P在D上是永真的；如果P在任何非空个体域上均是永真的，则称P永真。
（2）谓词公式的可满足性
对于谓词公式P，如果至少存在D上的一个解释，使公式P在此解释下的真值为T，则称公式P在D上是可满足的。
（3）谓词公式的范式
范式是公式的标准形式，公式往往需要变换为同它等价的范式，以便对它们进行一般性的处理。在谓词逻辑中，根据量词在公式中出现的情况，可将谓词公式的范式分为以下两种。
前束范式
任一含有量词的谓词公式均可化为与其对应的前束范式Skolem范式
任一含有量词的谓词公式均可化为与其对应的Skolem范式子句和子句集谓词公式化为子句集鲁滨逊归结原理（消解原理）基本思想：
检查子句集S中是否包含空子句，若包含，则S不可满足。若不包含，在S中选择合适的子句进行归结，一旦归结出空子句，就说明S是不可满足的。（1）命题逻辑中的归结原理：
设C1C_1C1与C2C_2C2是子句集中的任意两个子句，如果C1C_1C1中的文字L1L_1L1与C2C_2C2中的文字L2L_2L2互补，那么从C1C_1C1和C2C_2C2中分别消去L1L_1L1和L2L_2L2，并将二个子句中余下的部分析取，构成一个新子句C12C_{12}C12。其中，C12C_{12}C12称为C1C_1C1和C2C_2C2的归结式，C1C_1C1和C2C_2C2称为C12C_{12}C12的亲本子句。
（2）谓词逻辑中的归结原理：
设C1C_1C1和C2C_2C2是两个没有公共变元的子句，L1L_1L1和L2L_2L2分别是C1C_1C1和C2C_2C2中的文字。如果L1L_1L1和L2L_2L2存在最一般合一σσσ，则称C12=(C1σ−L1σ）U（C2σ−L2σ)C_{12}=({C_1σ}-{L_1σ}）U（{C_2σ}-{L_2σ})C12=(C1σ−L1σ）U（C2σ−L2σ)为C1C_1C1和C2C_2C2的二元归结式，而L1L_1L1和L2L_2L2为归结式上的文字。
归结反演（1）归结反演证明定理：
步骤：
（1）将已知前提表示为谓词公式FFF。
（2）将待证明的结论表示为谓词公式QQQ，并否定得到﹁Q﹁Q﹁Q。
（3）把谓词公式集{F,﹁Q}{F,﹁Q}{F,﹁Q}化为子句集SSS。
（4）应用归结原理对子句集SSS中的子句进行归结，并把每次归结得到的归结式都并入到SSS中。如此反复进行，若出现了空子句，则停止归结，此时就证明了QQQ为真。
（2）归结反演求解问题：
步骤：
（1）已知前提FFF用谓词公式表示；
（2）把待求解的问题QQQ用谓词公式表示，并否定QQQ，再与ANSWERANSWERANSWER构成析取式（﹁Q∨ANSWER）（﹁Q∨ANSWER）（﹁Q∨ANSWER）
（3）把谓词公式集{F,（﹁Q∨ANSWER）}{F,（﹁Q∨ANSWER）}{F,（﹁Q∨ANSWER）}化为子句集SSS。
（4）对SSS应用归结原理进行归结；
（5）若得到归结式ANSWERANSWERANSWER，则答案就在ANSWERANSWERANSWER中。
归结演绎推理的应用（1）归结反演证明定理：
（2）归结反演求解问题：
人工智能一阶谓词逻辑表示法
②根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变。
③根据所要表达的知识的语义，用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。
谓词公式表示知识的举例
设有下列事实性知识：
张晓辉是一名计算系的学生，但他不喜欢编程序。
李晓鹏比他父亲长得高。
请用谓词公式表示这些知识。
解：按照表示知识的步骤，用谓词公式表示上述知识。
首先定义谓词如下：
COMPUTER（x）：x是计算机系的学生。
LIKE（x，y）：x喜欢y。
HIGHER（x，y）：ェ比y长得高。
这里涉及的个体有：张晓辉（zhangxh），编程序（programming），李晓鹏（lixp），以函数father（lixp）表示李晓鹏的父亲。
第二步：将这些个体代入谓词中，得到
COMPUTER(zhangxh),~LIKE(zhangxh,programming),HIGHER(lip,father（lixp）)
第三步：根据语义，用逻辑联接词将它们联接起来，就得到了表示上述知识的谓词公式：
COMPUTER(zhangxh)∧~LIKE(zhangxh,programming)
HIGHER(lixp,father(lixp))
一阶谓词逻辑表示法的特点
一阶谓词逻辑是一种形式语言系统，它用数理逻辑的方法研究推理的规律，即条件与结论之间的蕴涵关系，其有以下一些特点。
①自然性。谓词逻辑是一种接近于自然语言的形式语言，用它表示问题易于被人理解和接受。
②适宜于精确性知识的表示，而不适宜于不确定性知识的表示。用谓词逻辑表示的问题是以谓词公式的形式为结果的，谓词公式的逻辑值只有“真”和“假”两种结果，而对某一知识有百分之几的可能为“真”或为“假”的情况无法表示，因此它适于表示那些精确性的知识，而不适于表示那些具有不确定性和模糊性的知识。
③易实现。用谓词逻辑法表示的知识可以比较容易地转换为计算机的内部形式，易于模块化，便于对知识的添加、删除和修改。
④与谓词逻辑表示法相对应的推理方法。在用谓词逻辑对问题进行表示以后，求解问题就是要以此表示为基础进行相应的推理。与谓词逻辑表示法相对应的推理方法称为归结推理方法或消除法。返回搜狐，查看更多
人工智能之知识表示与知识图谱（谓词公式）
第二章知识表示与知识图谱文章目录第二章知识表示与知识图谱一，知识的特征二，一阶谓词逻辑表示法（重点）1.谓词：P（x1,x2,x3.......xn）（1）个体是常量（一个或者一组指定的个体）（2）个体是变元（变量）（3）个体是函数（4）个体是谓词三，谓词公式1.连接词（1）“¬”：非（2）“∨”：或（3）“^”：与（4）“→”：“蕴含”或“条件”连接词的优先级什么是谓词公式例题2.量词（1）全称量词（2）存在量词全称量词和存在量词的举例全称量词和存在量词的次序影响着命题的含义量词的辖域1.什么是辖域2.约束变元3.自由变元4.综合例子练习如何规范书写⑴任何整数或者为正或者为负.(2)我喜爱音乐和绘画.⑶所有机器人都是灰色的.⑷如果该书是何平的，那么它是蓝色的.⑸李明打篮球或踢足球。(6)有些女同志既是教练员又是运动员一，知识的特征相对正确性不确定性（1）随机性引起的不确定性（2）模糊性引起的不确定性（3）经验引起的不确定性（4）不完全性引起的不确定性3.可代表性和可利用性二，一阶谓词逻辑表示法（重点）1.谓词：P（x1,x2,x3…xn）个体x1,x2…xn：某个独立存在的事物或者某个抽象概念谓词名P：刻画个体的性质，状态或个体间的关系
（1）个体是常量（一个或者一组指定的个体）一元谓词：“老张是一个教师”
教师（老张）二元谓词：“5>3”
Greater（5，3）三元谓词：“Smith作为一个工程师在IBM工作”
Work（Smith,emgineer,IBM）（2）个体是变元（变量）such：“x
人工智能谓词逻辑(人工智能谓词逻辑例子)
导读人工智能谓词逻辑例子1.人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或…人工智能谓词逻辑例子1.人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
2.关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能谓词演算在谓词演算中合适公式的递归定义如下：
(1)原子谓词公式是。
(2)若A为合式公式，则～A也是一个合式公式。
(3)若A和B都是合式公式，则(A∧B)，(A∨B)，(A=>B)和(A←→B)也都是合式公式。
(4)若A是合式公式，x为A中的自由变元，则(x)A和(x)A都是合式公式。
(5)只有按上述规则(1)至(4)求得的那些公式，才是合式公式。
举例：试把下列命题表示为谓词公式：任何整数或者为正或者为负。
提问：指出此例题谓词公式中的量词、连词及蕴涵符号。
人工智能谓词逻辑表示法一阶谓词逻辑中的归结原理由于子句中含有变元的，不能像命题公式中那样直接消去互补文字进行归结。
使用置换与合一思想，对子句中的某些变元进行置换与合一例34：设两个子句：C1=P(x)∨Q(x)C2=P(a)∨T(z),在替换其归结式为4.3.4归结原理的。
人工智能谓词归结的主要步骤规范用词右句型
英文翻译rightsententialform
所属学科计算机科学技术>计算机科学理论
名词审定计算机科学技术名词审定委员会
见载刊物《计算机科学技术名词（第二版）》科学出版社
公布时间2002年
右句型相关科技名词
证伪refutation
范畴分析categoricalanalysis
自然推理naturalinference
二难推理dilemmareasoning
条件逻辑conditionallogic
阈值逻辑thresholdlogic
概率逻辑probabilisticlogic
埃尔布朗基Herbrandbase
归纳公理inductionaxiom
二元预解式binaryresolvent
锁归结lockresolution
归结原理resolutionprinciple
协调公式consistentformula
演绎树deductiontree
线性演绎lineardeduction
锁演绎lockdeduction
本原演绎primitivededuction
超演绎hyperdeduction
超预解式hyperresolvent
无循环设置cycle-freeallocation
逻辑程序logicprogram
条件项重写系统conditionaltermrewritingsystem
分解decomposition
谓词predicate
谓词演算predicatecalculus
谓词逻辑predicatelogic
谓词变量predicatevariable
谓词符号predicatesymbol
符号逻辑symboliclogic
重言式tautology
自动机automaton
人工智能中谓词的定义1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。
他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。
1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。
60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。
M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。
他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。
在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。
以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。
1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。
1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。
1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。
1986年，Rumelhart,Hinton,Williams发展了BP算法。
Rumelhart和McClelland出版了《Paralleldistributionprocessing:explorationsinthemicrostructuresofcognition》。
迄今，BP算法已被用于解决大量实际问题。
1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。
1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。
90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Supportvectormachines,SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。
人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。
在日本的“真实世界计算（RWC）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。
人工智能谓词逻辑例子有哪些原因分析：离散的意思就是不连续。一般学的数学的数据范围都是连续的，比如初高中那些函数，通常都说在某某区间内。而离散数学就是不连续的数，比如：1和2，中间的如1.1，1.11，1.1111等数都没有连续。所以叫做离散数学。离散数学也可以说是计算机科学的基础核心学科，离散数学可以看成是构筑在数学和计算机科学之间的桥梁，因为离散数学既离不开集合论、图论等数学知识，又和计算机科学中的数据库理论、数据结构等相关，它可以引导人们进入计算机科学的思维领域，促进了计算机科学的发展。拓展资料：学科内容：
1、集合论部分：集合及其运算、二元关系与函数、自然数及自然数集、集合的基数；
2、图论部分：图的基本概念、欧拉图与哈密顿图、树、图的矩阵表示、平面图、图着色、支配集、覆盖集、独立集与匹配、带权图及其应用；
3、代数结构部分：代数系统的基本概念、半群与独异点、群、环与域、格与布尔代数；
4、组合数学部分：组合存在性定理、基本的计数公式、组合计数方法、组合计数定理；
5、数理逻辑部分：命题逻辑、一阶谓词演算、消解原理。
人工智能谓词逻辑例子大全产生式系统（productionsystem）是指认知心理学程序表征系统的一种。为解决某一问题或完成某一作业而按一定层次联结组成的认知规则系统。
产生式系统由规则库、推理机、综合数据库，控制程序四部分组成。其中，规则库里面存储大量的知识，综合数据库则是储存事实，综合数据库通过推理机根据规则库里面的知识，由控制程序的控制下完成推理，若是推出中间结果，则把中间结果放到综合数据库中，继续重新推理，直到推理出最终结果或推理失败，程序结束。
人工智能导论谓词公式学习编程需要掌握一些基础学科，这些学科可以帮助你理解编程的基本概念和原理，从而更好地掌握编程技能。以下是一些基础学科：
1.数学：编程涉及到很多数学概念，如算法、数据结构、逻辑运算等。因此，数学是学习编程的重要基础学科。特别是离散数学、线性代数、微积分和统计学等数学分支对于编程非常有用。
2.计算机科学：计算机科学是研究计算机和计算机程序的学科，是学习编程的核心学科。计算机科学包括计算机体系结构、操作系统、编译器、算法和数据结构等方面的知识。
3.逻辑学：逻辑学是研究推理和思维的学科，对于编程非常重要。编程需要遵循严格的逻辑规则，因此逻辑学可以帮助你更好地理解编程语言和算法。
4.物理学：物理学是研究自然现象和物质运动的学科，对于学习编程也有帮助。物理学可以帮助你理解计算机硬件和软件之间的交互，以及编程中的物理模拟和游戏开发等方面。
总之，学习编程需要掌握多个学科的知识，这些学科相互关联，相互支持。掌握这些基础学科的知识可以帮助你更好地理解编程，提高编程技能。
人工智能什么是谓词,谓词的一般形式谓词，用来描述或判定客体性质、特征或者客体之间关系的词项。
根据《现代汉语》的定义,汉语的体词包括名词,数词,量词；汉语的谓词包括动词和形容词。
例如：
"猫是动物"一句中的"是"就是一个谓词，而"猫"是客体。
"3大于2"中"大于"是一个谓词。
谓词常项
表示某个确定判定的谓词称为谓词常项。如上述两个谓词"是"、"大于"。
谓词变项
尚未确定的谓词称为谓词变项。例如用P（3，2）记一个谓词变项，可以表示"3大于2"、"3小于2"等等。
n元谓词
在一个命题中，若有n个客体名称与谓词相联系，则称该谓词为n元谓词。
如上述"是动物"为一元谓词，因为只有"猫"这一个客体与之相联系。
而命题“3大于2”中的谓词“大于”与两个客体联结，是一个二元谓词。
人工智能谓词公式作业Prolog(Programminginlogic)是一种面向演绎推理的逻辑型程序设计语言，最早于1972年由柯尔麦伦纳(Colmeraner)及其研究小组在法国马赛大学提出。
面向演绎推理的逻辑型语言。
1972年关于逻辑编程语言Prolog以处理一阶谓词演算为背景，由于其简单的文法、丰富的表达力和独特的非过程语言的特点，很适合用来表示人类的思维和推理规则，从而一问世就赢得了人工智能研究和应用开发者的广泛兴趣。
尤其在西欧和日本，Prolog语言已推广应用于许多应用领域，如关系数据库、数理逻辑、抽象问题求解、自然语言理解和专家系统等。
日本还在其于1979年提出的第五代计算机研究计划中把Prolog列为核心语言。