Редактирование: Искусственный интеллект
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий ниже, чтобы убедиться, что это нужная вам правка, и запишите страницу ниже, чтобы отменить правку.
Текущая версия | Ваш текст | ||
Строка 167: | Строка 167: | ||
===Логика === | ===Логика === | ||
Основные статьи: | Основные статьи: логическое программирование и автоматизированное мышление | ||
Логика | Логика [183] используется для представления знаний и решения задач, но может быть применена и к другим задачам. Например, алгоритм satplan использует логику для планирования , а индуктивное логическое программирование является методом обучения . | ||
Несколько различных форм логики используются в исследованиях ИИ. Пропозициональная логика включает в себя функции истины, такие как "или" и "не". Логика первого порядка добавляет кванторы и предикаты и может выражать факты об объектах , их свойствах и их отношениях друг с другом. Теория нечетких множеств присваивает" степень истинности "(от 0 до 1) неопределенным утверждениям, таким как" Алиса стара " (или богата, или высока, или голодна), которые слишком лингвистически неточны, чтобы быть полностью истинными или ложными. Нечеткая логика успешно используется в системах управления чтобы позволить экспертам внести неопределенные правила ,такие как" если вы находитесь близко к станции назначения и двигаетесь быстро, увеличьте тормозное давление поезда"; эти неопределенные правила затем могут быть численно уточнены в системе. Нечеткая логика не может хорошо масштабироваться в базах знаний; многие исследователи ИИ ставят под сомнение обоснованность цепочки выводов нечеткой логики.[e] | Несколько различных форм логики используются в исследованиях ИИ. Пропозициональная логика включает в себя функции истины, такие как "или" и "не". Логика первого порядка добавляет кванторы и предикаты и может выражать факты об объектах , их свойствах и их отношениях друг с другом. Теория нечетких множеств присваивает" степень истинности "(от 0 до 1) неопределенным утверждениям, таким как" Алиса стара " (или богата, или высока, или голодна), которые слишком лингвистически неточны, чтобы быть полностью истинными или ложными. Нечеткая логика успешно используется в системах управления чтобы позволить экспертам внести неопределенные правила ,такие как" если вы находитесь близко к станции назначения и двигаетесь быстро, увеличьте тормозное давление поезда"; эти неопределенные правила затем могут быть численно уточнены в системе. Нечеткая логика не может хорошо масштабироваться в базах знаний; многие исследователи ИИ ставят под сомнение обоснованность цепочки выводов нечеткой логики.[e] | ||
Строка 176: | Строка 176: | ||
В целом, качественная символическая логика хрупка и плохо масштабируется при наличии шума или другой неопределенности. Исключения из правил многочисленны, и логическим системам трудно функционировать при наличии противоречивых правил. | В целом, качественная символическая логика хрупка и плохо масштабируется при наличии шума или другой неопределенности. Исключения из правил многочисленны, и логическим системам трудно функционировать при наличии противоречивых правил. | ||
===Вероятностные методы для неопределенного рассуждения=== | ===Вероятностные методы для неопределенного рассуждения=== | ||
Основные статьи: ''[[Байесовская сеть]], [[Скрытая Марковская модель]], [[Фильтр Калмана]], [[Фильтр частиц]], [[Теория решений]] и [[Теория полезности]]'' | Основные статьи: ''[[Байесовская сеть]], [[Скрытая Марковская модель]], [[Фильтр Калмана]], [[Фильтр частиц]], [[Теория решений]] и [[Теория полезности]]'' |