谓词逻辑在人工智能知识表示中的应用

2017-07-18 11:47李娟吴想海南师范大学
数码世界 2017年6期
关键词:谓词逻辑定义

李娟 吴想 海南师范大学

谓词逻辑在人工智能知识表示中的应用

李娟 吴想 海南师范大学

谓词逻辑是在谓词分析的基础上进行形式化后得出的语言与推理,在人工智能的发展过程中发挥着理论基础的作用。谓词逻辑在人工智能领域的应用,主要包括消解原理与知识表示两个方面,本文将谓词逻辑在人工智能知识表示中的应用进行分析,探讨人工智能中利用谓词逻辑形式语言进行知识表示的具体步骤,为谓词逻辑的应用提供有价值的参考。

谓词逻辑 人工智能 知识表示 形式语言

1 引言

在人工智能的研究过程中,怎样才能使计算机实现人工之智能,是我们一直探讨的关键问题。而解决这个问题的关键在于获取知识并将其用于推理。为了获取并应用知识,首要问题就是实现对知识的正确表示,所以,只有明确知识表示形式,才能为人工智能的实现提供基础支持。在知识表示中,谓词逻辑是最重要的表示方法之一。这种方法可以用于表达多种描述性的语句,同时可以将其存储到计算机中用于处理。例如,可以利用谓词逻辑来表示生产式系统中的规则集与数据库。本文将对谓词逻辑在人工智能知识表示中的应用进行分析。

2 谓词逻辑的形式语言

在谓语逻辑的形式语言L中,使用的符号有以下几类:第一类,v,v0,v1,v2等。第二类,∨、∧、 与→等。第三类,。第四类,大于1的自然数n,Pn,Qn,与Rn等。第五类,c,c0,c1,c2等。第一类符号表示多个可数个体变项。第二类符号表示的是逻辑连接词,其中∧代表合取,∨代表析取, 代表并非,→代表蕴涵。而第三类符号代表量词,其中表示存在,表示存在。第四类符号表示无穷多个n(n≥1)元谓词或关系符号。第五类符号表示无穷个体常项。与此同时,形式语言的形成规则包括以下几点:第一,我们将个体常项与个体变项合称为L-项,表示方式为t0,t1,t2,tn-1等。第二,如果从t0到tn-1均为L-项,而Rn是形式语言中的一个n元谓词符号,Rn(t0,t1,t2,tn-1)就属于L-公式。第三,如果α属于L-公式,则 α同样为L-公式。第四,如果α与β均为L-公式,则(α∧β)、(α∨β)、以及(α→β)均为L-公式。第五,如果α为L-公式,x为个体变项,则xα与xα均为L-公式。第六,只有有限次使用上述各步得到的L符号序列才是L-公式。在谓词逻辑的形式语言中,L-公式可以用于表示许多复杂的知识,可以用 、∧以及∨连接谓词表示事物的概念、属性以及状态等知识,还可以用→来表示不同事物之间存在的明确的因果关系。并且能够表示智能行为活动中的知识过程。采用形式语言的方法表示知识,用于创建智能系统中的知识库,就是应用合适的谓词来代表一个领域内的知识,构建L-公式,与被表达的自然语言保持逻辑一致性。

3 使用谓词逻辑进行知识表示

在人工智能中,求解问题的基就是掌握与其相关的知识,将已有的知识利用计算机代码的形式进行描述与存储,并对其进行利用的过程就是知识表示。目前,谓词逻辑是可以表现出人类思维规律的最准确的符号语言,是在人工智能中进行知识表达的最重要的方法。在应用谓词逻辑进行知识表示的过程中,使用谓词逻辑来表示自然语言必须经历三个步骤:首先,将一个基础的命题分解为两个部分,分别为谓词和体词,应用x,y,z代替个体变元,并应用P,Q,R代替谓词变元,再应用a,b,c代替个体常项。其次,在基础命题中找到量词,并应用 来表示存在,利用来表示所有。最后,使用符号∧、∨以及→表示基础命题中的谓词与个体家的关系以及谓词与几个个体词间存在的复合关系。

4 对自然语言进行形式描述

例如,想要应用谓词逻辑来表述“天下乌鸦一般黑”这句话,具体的方法如下:首先,要定义一个“乌鸦”,可以用CROW(x)表示。其次,要表明乌鸦是黑色的,就可以用COLOR(x,black)表示,在这个语句中,x属于变项,而black则是常项。最后,将x定义为代表“所有的x”。并使用→来表示谓词间的蕴含关系,也就是“只要x是只乌鸦,其颜色就是黑的”,因此,“天下乌鸦一般黑”这句话可以利用L-公式表示为x(CROW(x)→COLOR(x,black))。

例如,想要应用谓词逻辑来表述“任意一个自然数都有一个比它大的素数”这个原理,具体的方法如下:首先,将基础命题中的两个个体词“自然数”与“素数”分别定义为x和y,分别用N(x)和P(y)表示。其次,将二者的关系定义为“x小于y”,可以用R(x,y)表示。再次,将x定义为“任意x”,并用y表示“任意y”。最后,使用符号∧与→来表示谓词间的合取及蕴涵关系,因此,“任意一个自然数都有一个比它大的素数”这个原理可以利用L-公式表示为

综上所述,应用谓词逻辑进行知识表示的过程,就是形式化的表现知识的过程,将其合理有效的存储到计算机中。对于人工智能知识表示,需要更多人研究其中的模糊逻辑、模糊逻辑以及直觉逻辑等,改进谓词逻辑在知识表示中的问题,提高知识表示效率。

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