- •Основные понятия и определения
- •Понятие искусственного интеллекта
- •1.2. История развития искусственного интеллекта за рубежом
- •1.3. История развития искусственного интеллекта в России
- •1.4. Цели и задачи искусственного интеллекта
- •1.5. Основные направления исследований по ии
- •1.6. Контрольные вопросы и упражнения
- •2. Истоки формальных рассуждений
- •2.1. Левополушарное и правополушарное мышления
- •2.2. Контрольные вопросы и упражнения
- •3.Формальные системы
- •3.1. Понятие формальной системы
- •3.2. Разрешимость формальной системы
- •3.3. Интерпретация формальной системы
- •3.4. Доказательство и истинность
- •3.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •4.1. Основные принципы силлогистики
- •4.2. Решение силлогизмов
- •4.3. Расширенная силлогистика
- •4.4. Моделирование силлогистики
- •4.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •5. Исчисление высказываний
- •5.1. Синтаксис исчисления высказываний
- •5.2. Семантика исчисления высказываний
- •5.3. Классы формул исчисления высказываний
- •5.4. Понятие семантического дерева
- •5.5. Алгоритм Куайна
- •5.6. Алгоритм редукции
- •5.7. Алгебраический подход к определению класса формул
- •5.7.1. Нормальные формы и алгоритм нормализации
- •5.7.2. Алгоритм Куайна для днф
- •5.7.3. Принцип резолюций
- •5.7.4. Хорновские дизъюнкты
- •5.8. Применение исчисления высказываний
- •5.8.1. Пример базы знаний на основе логических высказываний
- •5.8.2. Применение исчисления высказываний в конструировании релейно-контактных схем
- •5.9. Контрольные вопросы и упражнения
- •6. Исчисление предикатов
- •6.1. Определение исчисления предикатов первого порядка
- •6.1.1. Операции над предикатами
- •6.1.2. Общезначимость и выполнимость формул исчисления предикатов
- •6.2 Исчисление предикатов как формальная система
- •6.4. Сколемовские стандартные формы исчисления предикатов
- •6.5. Процедура вывода Эрбрана
- •6.6. Принцип резолюции для логики предикатов
- •Контрольные вопросы и упражнения
- •7. Индуктивные рассуждения
- •7.1. Схема индуктивных рассуждений
- •7.2. Индукция Милля
- •1. Принцип единственного различия
- •2. Принцип единственного сходства
- •3. Принцип единственного остатка
- •7.3. Особенности индуктивных схем рассуждений
- •7.4. Индуктивные методы и алгоритмы
- •7.4.2. Метод пятизначной логики
- •7.4.3. Алгоритм древ
- •7.4.4. Алгоритм амх (алгоритм, основанный на метрике Хемминга)
- •7.4.5. Индукция решающих деревьев (id3)
- •7.4.6. Метод фокусирования
- •7.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •8. Рассуждения по аналогии
- •8.1. Виды аналогий и приемы работы с ними
- •8.2. Простая аналогия
- •8.3. Другие виды аналогии
- •8.4. Аналогия в доказательстве теорем
- •8.5. Формализация аналогии
- •8.7. Методы реализаций рассуждений по аналогии
- •8.8. Проблемы рассуждений по аналогии
- •8.9. Контрольные вопросы и упражнения
- •9. Автоматизация нечетких рассуждений
- •9.1. Модальные логики
- •9.2. Применение нечеткой математики
- •9.3. Нечеткая силлогистика
- •9.5. Контрольные вопросы и упражнения
- •10. Представление задач в пространстве состояний
- •10.1. Примеры представления задач в пространстве состояний
- •10.2. Методы поиска в пространстве состояний
- •10.3. Контрольные вопросы и упражнения
- •11. Распознавание образов
- •Выделяются следующие основные типы задач распознавания образов:
- •11.1. Искусственный нейрон
- •11.2. Искусственные нейронные сети
- •Персептроны
- •11. 3.1. Персептронная представляемость
- •11.3.2. Преодоление ограничения линейной разделимости
- •11.3.3. Обучение персептрона
- •11.4. Процедура обратного распространения
8.4. Аналогия в доказательстве теорем
Рассуждения по аналогии могут быть использованы в доказательстве теорем. Первым систему для доказательства теорем с помощью правил вывода на основе аналогий создал Клинг в 1971 г. Подобие по Клингу – это образ А во втором из следующих ниже условий для двух заданных теорем Т1 и Т2 (Т1 – доказана, а Т2 – нет):
Т1 и Т2 имеют грамматически одинаковые структуры;
существует образ А, который сохраняет словарные значения в обозначениях Т1 и Т2 (обозначениях предикатов, функций, переменных).
Работа системы Клинга начинается с получения А, который расширяется до образа А для используемых аксиом, затем с помощью А доказательство Т1 по правилам вывода преобразуется в доказательство Т2. Однако большинство примеров успешного применения этой системы было связано с Т1 и Т2, которые были почти идентичны, система оказалась недостаточно аргументированной и унифицированной, чего нельзя сказать об используемых понятиях и методах.
Область доказательства теорем одновременно с Клингом исследовал Плейстид. Его исследования были связаны с процедурами для нахождения доказательств актуальных в данный момент теорем с использованием доказательств абстрактных теорем. Существенное отличие от системы Клинга состоит в том, что получается соответствие (подобие) уже доказанной теоремы Т1 и недоказанной теоремы Т2, никакого вывода на основе этого подобия не делается, а с целью упрощения задачи из Т2 строится абстрактная теорема Т2. Следовательно, соответствие между Т2 и Т2 полностью известно с самого начала, поэтому, получив «абстрактное доказательство» Р2 абстрактной теоремы Т2, можно из Р2 получить доказательство Р2 теоремы Т2.
Подобный метод доказательства теорем по правилам вывода называется стратегией абстрагирования, он показан на рис. 4.
При таком подходе вместо проблемы поиска возникает новая проблема: до какого уровня абстрагировать решение исходной задачи? Плейстид математически определил абстрагирование логических формул и дал одно из решений этой проблемы. Продемонстрируем на простом примере основную идею его решения.
Рис. 4. Стратегия абстрагирования
П
ример. Пусть
G – ограниченное множество
высказываний, а С – высказывание. Будем
записывать G C,
если из G по правилам
вывода можно вывести С. Определим вывод
G C с
помощью стратегии абстрагирования.
Пусть G ={P(x) Q(x) R(x), P(x), Q(a)}, C = R(а). Для доказательства этой теоремы можно использовать методы исчисления предикатов, однако проще это можно сделать с помощью стратегии абстрагирования. Оставим только обозначения предикатов, а все остальное отбросим, получим абстрактную задачу G :
G
={P
Q
R, P, Q},
C
= R. Очевидно, что вывод G
C
сделать легче, чем вывод G
C, ему соответствует
следующее дерево вывода:
Т
еперь
укажем способ вывода G
C исходной задачи
из вывода G
C.
P(x), P(x) Q(x) R(x), Q(а) благодаря пропозициональному абстрагированию связывается соответственно с P, P Q R , Q . Поэтому рассмотрим метод построения вывода G C, при котором сохраняется каждый вывод, обусловленный абстрагированием (рис. 5). При построении выводимых высказываний С1 и С2 сначала перейдем к выводу С1, С2, С3.
В данном примере начнем с вывода Р, P Q R Q R, затем, проверив вывод P(x), P(x) Q(x) R(x), получим:
Рис. 5. Перенос вывода на другое множество
P
(x),
P(x)
Q(x)
R(x) Q(x)
R(x).
Обратим внимание на то, что здесь Q R – это пропозициональное абстрагирование выводимого высказывания Q(x) R(x). Далее сделаем выводQ R, Q R и получим Q(x) R(x), Q(a) R(a).
Таким образом, отправляясь от дерева вывода G C, можно получить дерево вывода G C.
