智能推理及其在信念修正中的应用_栾尚敏，王树著_9787030507624

智能推理及其在信念修正中的应用

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智能推理是实现智能化的基础，它包括经典的单调推理和非单调推理。《智能推理及其在信念修正中的应用》首先介绍了经典的单调推理中的命题推理系统和谓词推理系统，以及推理的公理化系统和自然推理系统；其次，介绍了单调推理系统下的自动推理算法和可满足性验证算法：然后介绍了非单调推理的主要理论和方法，包括非单调推理逻辑、自知逻辑、缺省逻辑和限定逻辑、信念修正的理论和方法，以及信念修正的实现算法；最后介绍了Petri网用于逻辑推理和信念修正的方法。
　　《智能推理及其在信念修正中的应用》可供人工智能、逻辑学、智能信息处理、智能控制、计算机科学与技术、软件工程等专业的教师、研究生以及相关领域科研工作者参考。

对于智能的研究可以追溯到图灵。图灵在他的文章《计算机与智能》中提出了“机器思维”的概念，讨论了人类智能机械化的可能性和图灵机的理论模型，为智能的研究确定了目标，指明了方向。他还设计了著名的“图灵测试”，试图让机器模仿人来回答某些问题，通过实验和观察来判断机器是否具备智能。“图灵测试”要求观察者不断提出各种问题，根据回答来辨别哪一个是人，哪一个是机器。人工智能作为计算机学科的一个重要分支，是由麦卡锡（McCarthy）于1956年在达特茅斯举行的会议上正式提出的，并将其研究内容概括为研究人类智能活动的规律、构造具有一定智能行为的人工系统；也就是，研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和拓展人的智能，实现机器的智能；其长期目标是实现人类水平的智能。
　　人工智能通过一段时间的发展，形成符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理，认为人工智能的研究方法应该是功能模拟方法，通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，用计算机模拟这些功能，实现人工智能。这种方法目前主要是用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但遇到了很多暂时无法解决的困难。连接主义，又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络和神经网络之间的连接机制与学习算法，主张人工智能应着重于结构模拟，即模拟人的生理神经网络结构，并认为功能、结构和智能行为是密切相关的；不同结构表现出不同的功能和行为，目前已经提出多种人工神经网络结构和众多的学习算法。行为主义，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知.动作型控制系统：认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，也认为功能、结构和智能行为是不可分的；且不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构，其代表作品为六足行走机器人。
　　人工智能研究的领域有很多方面，总体上分为两个方面：机器智能、智能机器。在机器智能方面，经典的研究领域有问题求解、机器定理证明、专家系统、自然语言理解、神经网络等。在问题求解方面就是下棋程序，在下棋程序中使用的某些技术，如向前看几步的思想、把难问题分成几个比较容易求解的子问题，后来发展成为搜索技术和问题规约技术，这些技术成为人工智能的基本技术。机器定理证明是人工智能研究领域中最经典的研究方向之一，并且在人工智能方法的发展中曾经产生过重要的影响，如谓词逻辑语言演绎过程的形式化有助于更清楚地理解推理过程；还可以把许多非形式化的问题和定理证明问题一样加以形式化，使得机器定理证明的技术在生产和生活中得到应用，如医疗诊断和信息检索等。

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