《人工智能与专家系统(第二版)》第4章 逻辑推理

人工智能与专家系统第4章逻辑推理4.1推理的基本概念4.2归结演绎推理4.4归结反演的改进策略4.3基于归结反演的问题求解4.1推理的基本概念4.1.1推理方式及其分类4.1.2推理的控制策略4.1.3模式匹配及其变量代换4.1.1推理方式及其分类1演绎推理、归纳推理、默认推理演绎推理:是从全称判断推导出特称判断的过程，即由一般性知识推理适合于某一具体情况的结论，是一种从一般到个别的推理。归纳推理:是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理。默认推理: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

2确定性推理、不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。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。3单调推理、非单调推理单调推理:随着推理过程向前推进及新知识的进入，推出的结论呈单调增加的趋势。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，反而要使得推理退回到前面的某一步，重新开始。4启发式推理、非启发式推理启发式推理:运用与问题有关的启发性知识，且能加快推理进程的推理。5基于知识的推理、直觉推理基于知识的推理:根据已掌握的事实，通过运用知识进行推理。

直觉推理:根据常识进行的推理。4.1.2推理的控制策略1推理方向（1）正向推理（2）逆向推理（3）混合推理2求解策略推理的求解策略:推理是只求一个解，还是求所有解以及最优解等。3限制策略推理的限制策略:在控制策略中指定推理的限制条件，以对推理的深度、宽度、时间、空间等进行限制。4冲突消解策略在推理过程中，可能发生已知事实可与知识库中的多个知识匹配成功；或者有多个已知事实可与知识库中的多个知识匹配成功。称这种情况为发生了冲突。冲突消解:需要按一定策略解决冲突，以便从中挑选一个知识用于当前的推理，称这一解决冲突的过程为冲突消解。解决冲突所用的方法称为冲突消解策略。4.1.3模式匹配及其变量代换模式匹配:两个知识模式（如两个谓词公式、两个框架片断等）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，或者经过变量代换后变得完全一致。例:设有如下两个知识模式：P1：Father（李四，李小四）andMan(李小四)P2：Father(x,y)andMan(y)

若用常量“李四”代换变量x，用常量“李小四”代换变量y，则P1与P2就变得完全一致。定义4.1

代换是形如

{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代换xi,不允许ti与xi相同，也不允许变元xi循环地出现在另一个tj中。定义4.2设θ={t1/x1,t2/x2,…，tn/xn}

λ={u1/y1,u2/y2,…，um/ym}是两个代换，则此两个代换的复合也是一个代换，它是从{t1λ/x1,t2λ/x2,…,tnλ/xn,u1/y1,u2/y2,…，um/ym}中删去如下两种元素：tiλ/xi当tiλ=xiui/yi当yi∈{x1,x2,…，xn}后剩下的元素所构成的集合，记为定义4.3

设有公式集F={F1,F2,…,Fn},若存在一个代换λ使得F1λ=F2λ=…=Fnλ则称λ为公式集F的一个合一，且称F1,F2,…Fn是可合一的。定义4.4

设σ是公式集F的一个合一，如果对任一个合一θ都存在一个代换λ，使得θ=σ。λ则称σ是公式集F的最一般合一(mgu)。

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的第一个符号开始比较，得到第一个差异集：D1={y,f(A)}当继续比较，又发现F1中的z与F2中的h(B)不同，则得到第二个差异集：D2={z,h(B)}求最一般合一算法:（1）初始化，令k=0,Fk=F,σk=Φ。其中，Φ是代换空集。（2）若Fk只含一个表达式，则算法停止，σk就是最一般合一；否则转步骤（3）。（3）找出Fk的差异集Dk。（4）若Dk中存在变元xk和项tk，且xk不在tk中出现，则：σk+1=σk。{tk/xk

}Fk+1=Fk{tk/xk

}k=k+1转步骤（2）；否则，算法终止，F的最一般合一不存在。例4.1

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=Φ，F0=F={P(A,x,f

(g(y))),P(z,f

(z),f(u))}Loop1：

F0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))}Loop2：

F1含有2个表达式，故σ1不是最一般合一，

F1的差异集D1={x，f(A)}，可有代换{f(A)/x}，σ2=σ1。{f(A)/x}={A/z}。{f(A)/x}={A/z,f(A)/x}F2=F1{f(A)/x}={P(A,f(A),f(g(y))),P(A,f(A),f(u))}Loop3：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。公式集F的最一般合一为σ3={A/z,f(A)/x,g(y)/u}4.2归结演绎推理

4.2.1谓词公式化为子句集的方法

4.2.2归结原理

4.2.3归结反演定理证明的实质是对已知前提P和待证结论Q证明P→Q的永真性。应用反证法的思想可把关于永真性的证明转化为不可满足性的证明，即证明P∧﹁Q是不可满足的。4.2.1谓词公式化为子句集的方法定义4.5在谓词逻辑中，把原子谓词公式及其否定统称为文字。任何文字的析取式称为子句。定义4.6

不包含任何文字的子句称为空子句。由于空子句不含有文字，它不能被任何解释满足，所以空子句是永假的，不可满足的。谓词公式化成子句集的步骤:（1）消去蕴涵连词利用下述等价关系消去谓词公式中的蕴涵连词“→”：P→QP∨Q（2）减小否定连词的辖域利用下述等价关系把“﹁”移到紧靠谓词的位置上：（3）约束变元标准化（4）消去存在量词若存在量词不在全称量词的辖域内，则用一个个体常量替换受该存在量词约束的变元。若存在量词位于一个或多个全称量词的辖域内，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。（5）组成全称量词前缀（6）利用等价关系把母式化为Skolem标准形：

（7）消去全称量词。（8）对变元更名，使不同子句中的变元不同名。（9）消去合取连词，得到子句集。例4.2请将下述谓词公式化为子句集：解：4.2.2归结原理子句集中的子句之间是合取关系，其中只要有一个子句不可满足，子句集就不可满足。空子句是不可满足的。因此，若一个子句集中包含空子句，则这个子句集是不可满足的。1.命题逻辑中的归结原理定义4.7若P是原子谓词公式，则称P与﹁P为互补文字。

定义4.8设C1与C2是子句集中的任意两个子句，如果C1中的文字L1与C2中的文字L2互补，那么从C1和C2中分别消去L1和L2，并将二个子句中余下的部分析取，构成一个新子句C12，则称这一过程为归结，称C12为C1和C2的归结式，称C1和C2为C12的亲本子句。定理4.2归结式C12是其亲本子句C1与C2的逻辑结论

。

推论4.1设C1与C2是子句集S中的两个子句，C12是它们的归结式，若用C12代替C1和C2后得到新子句集S1，则由S1的不可满足性可推出原子句集S的不可满足性，即S1的不可满足性S的不可满足性

推论4.2设C1与C2是子句集S中的两个子句，C12是它们的归结式，若把C12加入S中，得到新子句集S2，则S与S2在不可满足的意义上是等价的，即S2的不可满足性S的不可满足性2.谓词逻辑中的归结原理

在谓词逻辑中，由于子句中含有变元，所以不可直接消去互补文字，先对变元代换，才能进行归结。例如：

用最一般合一：σ={A/x}对两个子句分别进行代换：C1σ=P(A)∨Q(A)C2σ=﹁P(A)∨R(y)得到归结式：Q(A)∨R(y)

定义4.9设C1与C2是两个没有相同变元的子句，L1和L2分别是C1和C2中的文字，若σ是L1和L2的最一般合一，则称C12=(C1σ-{L1σ})∪(C2σ-{L2σ})为C1和C2的二元归结式，L1和L2称为归结式的文字。例4.3设C1=P(A)∨Q(x)∨R(x)，C2=P(y)∨Q(B)，给出C1和C2的归结式。

上述归结过程可以用归结树表示如图4.1所示。

图4.1例4.3的一种归结树

若选L1=﹁Q(x),L2=Q(B),σ={B/x},则可得：C12=({P(A),﹁Q(B),R(B)}-{﹁Q(B)})∪({﹁P(y),Q(B)}-{Q(B)})=({P(A),R(B)})∪({﹁P(y)})={P(A),R(B),﹁P(y)}=P(A)∨R(B)∨﹁P(y)上述归结过程的归结树如图4.2所示。图4.2例4.3的另一种归结树4.2.3归结反演应用归结原理证明结论为真的过程称为归结反演。设F为已知前提的公式集，Q为目标公式（结论），用归结反演证明Q为真的步骤：①否定Q，得到﹁Q；②把﹁Q并入到公式集F中，得到{F，﹁Q}；③把公式集{F，﹁Q}化为子句集S；④应用归结原理对子句集S中的子句进行归结，并把每次归结得到的归结式都并入S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Q为真。例4.6

已知求证：G是F的逻辑结论。证：首先把F和G化为子句集图4.4例4.6的归结树例4.7

在第2章例2.4中曾经得到如下公式：

自然数都是大于零的整数。所有整数不是偶数就是奇数。偶数除以２是整数。求证：所有自然数不是奇数就是其一半为整数的数。证：首先把求证的问题用谓词公式表示出来：把F1，F2，F3及G化成子句集：(1)﹁N(x)∨GZ(x)(2)﹁N(u)∨I(u)(3)﹁I(y)∨E(y)∨O(y)(4)﹁E(z)∨I(s(z))(5)N(t)(6)﹁O(t)(7)﹁I(s(t))图4.5例4.7的归结树4.3基于归结反演的问题求解问题求解的步骤：①把已知前提用谓词公式表示，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，把它的否定式与谓词ANSWER构成一个析取式，ANSWER的变元数量和变元名必须与问题公式的变元一致。③把此析取式化为子句集，并且把该子句集加入到子句集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。例4.8

已知F1：王（Wang）先生是小李（Li）的老师。F2：小李与小张（Zhang）是同班同学。F3：如果x与y是同班同学，则x的老师也是y的老师。求：小张的老师是谁？解：1定义谓词T(x,y)x是y的老师。C(x,y)x与y是同班同学。2谓词公式表示目标公式G的否定式与ANSWER的析取式为：3化为子句集(1)T(Wang,Li)(2)C(Li,Zhang

)(3)﹁C(x,y)∨﹁T(z,x)∨T(x,y)(4)﹁T(u,Zhang

)∨ANSWER(u)图4.6例4.8的归结树例4.9设A，B，C三人中有人从不说真话，也有人从不说假话，某人向这三人分别提出同一个问题：谁是说谎者？A答：“B和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和B中至少有一个是说谎者”。求谁是老实人，谁是说谎者？解：1定义谓词：

T(x)表示x说真话。2谓词公式表示如果A说的是真话，则有：T(A)→﹁T(B)∧﹁T(C)如果A说的是假话，则有：﹁T(A)→T(B)∨T(C)对B和C说的话作相同的处理，可得：T(B)→﹁T(A)∧﹁T(C)

﹁T(B)→T(A)∨T(C)T(C)→T(A)∨﹁T(B)﹁T(C)→T(A)∧T(B)3化成子句集S(1)﹁T(A)∨﹁T(B)(2)﹁T(A)∨﹁T(C)(3)T(A)∨T(B)∨T(C)(4)﹁T(B)∨﹁T(C)(5)﹁T(C)∨﹁T(A)∨﹁T(B)(6)T(C)∨T(A)(7)T(C)∨T(B)求谁是老实人的目标公式：(x)T(x)(8)﹁T(x)∨ANSWER(x)

图4.7求谁是老实人的归结树证明A和B不是老实人：设A不是老实人，则有﹁T(A)，把它的否定式T(A)加入到S中，得到子句集S2。对S2归结，从而证明了A不是老实人。同理，可证明B也不是老实人。图4.8例4.9证明A不是老实人的归结树4.4归结反演的改进策略4.4.1删除策略4.4.2限制策略4.4.1删除策略1纯文字删除

如果某文字L在子句集中不存在可与之互补的文字L，则称该文字为纯文字。在归结时纯文字不可能被消去，因而用包含它的子句进行归结时不可能得到空子句。例如，设有子句集：S={P∨Q∨R,﹁Q∨R，Q,﹁R}其中，P是纯文字，因此可将子句P∨Q∨R从S中删去。2重言式删除

如果一个子句中同时包含互补文字时，则称该子句为重言式。例如P(x)∨﹁P(x),P(x)∨Q(x)∨﹁P(x)都是重言式。重言式是真值为真的子句。对于一个子句集来说，增加或者删去一个真值为真的子句都不会影响它的不可满足性，因而可从子句集中删去重言式。3包孕删除

设有子句C1和C2，如果存在一个代换σ，使得则称C1包孕于C2。例如：P(x)包孕于P(y)∨Q(z)σ={y/x}或称P(x)被P(y)∨Q(z)包孕把子句集中被包孕的子句删去后，不会影响子句集的不可满足性，可从子句集中删去被其它子句包孕的子句。4.4.2限制策略1支持集策略

支持集策略对参加归结的子句提出了如下限制：每一次归结时，亲本子句中至少应有一个是由目标公式的否定所得到的子句，或者是它们的后裔。支持集策略是完备的。例4.10设有初始子句集：S={﹁I(x)∨R(x),I(A),﹁R(y)∨﹁L(y),L(A)}其中﹁I(x)∨R(x)是目标公式否定得到的子句。图4.9支持集策略归结树2线性输入策略

线性输入策略对参加归结的子句提出了如下限制：参加归结的两个子句中必须至少有一个是初始子句集中的子句。线性输入策略是不完备的。例4.11

应用线性输入策略对例4.10的初始子句集进行归结。图4.10线性输入策略归结树3单文字子句策略3单文字子句策略如果一个子句只包含一个文字，则称它为单文字子句。单文字子句策略要求参加归结的两个子句中必须有一个是单文字子句。单文字子句策略是不完备的。例4.12

对例4.10给出的初始子句集按单文字子句策略进行归结。图4.11单文字子句策略的归结树

5祖先过滤形策略

祖先过滤形策略要求两个子句C1和C2满足下述两个条件中的任意一个条件：①C1与C2中至少有一个是初始子句集中的子句。②如果两个子句都不是初始子句集中的子句，则一个应是另一个的祖先。祖先过滤形策略是完备的。例4.13有子句集S={﹁P(x)∨Q(x),

﹁P(y)∨Q(y),P(u)∨Q(u),P(t)∨﹁Q(t)},用祖先过滤形策略进行归结。图4.12祖先过滤形策略归结树演讲完毕，谢谢观看！附录资料：人工智能简介​AboutTeachingPlan基本要求：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，是目前迅速发展的一门新兴学科，新思想新方法层出不穷。其基本思想是利用机器来模仿和执行人脑的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。对于培养学生计算机技术的应用能力，开阔思路和视野，有重要意义。

​AboutTeachingPlan因此，要求学生掌握知识表示和问题求解的几种常用方法，尤其是不确定性推理；掌握机器学习基本概念，了解几种机器学习方法尤其是神经网络学习方法；掌握专家系统的概念，了解专家系统设计方法，掌握一些智能控制方法，了解国内外人工智能研究尤其是机器人的最新进展；具有一定的人工智能编程设计能力（利用Lisp或Prolog语言）。​AboutTeachingPlan课程内容以及学时分配人工智能引论(1) 人工智能概念及与计算机的关系，研究途径、内容和应用领域概况介绍，其他最新材料。符号主义、连接主义、行为主义三大流派人工智能数学基础(1)知识表示方法（2） 状态空间法、问题归约法，谓词逻辑法、产生式表示法（动物识别系统）；CLIPS语言；语义网络法、框架法（这是结构化表示）；剧本、过程、Petri网、面向对象的表示。​AboutTeachingPlan 搜索技术和策略（3-4）状态空间法，盲目搜索和启发式搜索，A*算法；海伯伦理论、消解原理和策略；与\或形推理和搜索策略；其他求解技术。 不确定推理技术（3-4）主观Bayes理论；可信度方法和证据理论；系统组织技术；非单调推理；Rete快速算法；模糊推理技术；基于语义网络和框架不确定推理； 专家系统（2）专家系统概念、结构和知识获取；黑板模型、知识组织、管理及系统建造和开发工具；专家系统举例及编程。

人工智能程序设计（1）人工智能语言基本机制：LISP和PROLOG。​AboutTeachingPlan 模式识别导论（3）模式识别专题：概率模式识别。模式识别专题：结构模式识别 机器学习（1）：机械,解释经验,事例,归纳,概念,类比学习等；统计,结构,模糊模式识别。 专题讲座（3次） 1)神经网络基本理论和应用 (史奎凡课程：安排于人工智能理论与应用课程内)； 2)智能体（Agent）； 3)自然语言处理； 4)智能控制和机器人科学 智能控制的结构理论和研究领域，智能控制系统及应用示例；机器人规划、机器视觉和自然语言理解等。​AboutTeachingPlan 实践：1) 搜索技术和策略2) 不确定推理技术3) 专家系统：动物识别系统4) 模式识别技术5) 调研： 搜索技术和策略、不确定推理技术、统计模式识别、机器学习等四个领域进展报告。​ChapterOne:BriefIntroductiontoArtificialIntelligence1.WhatisAI?人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。​Intelligence智能是知识与智力的总合。 知识——智能行为的基础； 智力——获取知识并运用知识求解问题的能力。智能具有以下特征：(1)具有感知能力——指人们通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力；(2)具有记忆与思维的能力——这是人脑最重要的功能，亦是人之所以有智能的根本原因；(3)具有学习能力及自适应能力；(4)具有行为能力。ArtificialIntelligence人工智能——计算机科学的一个分支，是智能计算机系统，即人类智慧在机器上的模拟，或者说是人们使机器具有类似于人的智慧（对语言能理解、能学习、能推理）。​2.BriefHistoryofAI (1) 孕育（1956年前）古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼茨）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。​美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），证明了一阶谓词的完备性定；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了“计算机与智能”的论文。图灵奖。美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理论》，代表了“信息论”的诞生。​ (2) 形成（1956-1969）1956年提出了“ArtificialIntelligence（人工智能）”1956年夏由麻省理工学院的J.McCarthy、M.L.Minsky,IBM公司信息研究中心的N.Rochester,贝尔实验室的C.E.Shannon共同发起，邀请了Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等人，10位数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家，在Dartmouth大学召开了一次关于机器智能的研讨会，会上McCarthy提议正式采用了ArtificialIntelligence（人工智能）这一术语。这次会议，标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。 McCarthy（麦卡锡）——人工智能之父。这次会议之后的10年间，人工智能的研究取得了许多引人瞩目的成就.机器学习方面：塞缪尔于1956年研制出了跳棋程序，该程序能从棋谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺；​在定理证明方面：王浩于1958年在IBM机上证明了《数学原理》中有关命题演算的全部定理（220条），还证明了谓词演算中150条定理85%；1965年，鲁宾逊（Robinson）提出了消解原理；在模式识别方面：1959年塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序；1965年罗伯特（Robert）编制出可辨别积木构造的程序；在问题求解方面：1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解问题的思维规律，编制了通用问题求解程序GPS,可以用来求解11种不同类型的问题；在专家系统方面：斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）自1965年开始进行专家系统DENDRAL（化学分析专家系统），1968年完成并投入使用；在人工智能语言方面：1960年McCarthy等人建立了人工智能程序设计语言Lisp，该语言至今仍是建造智能系统的重要工具；1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesOnArtificialIntelligence）​ (3) 发展（1970年以后）70年代，开始从理论走向实践，解决一些实际问题。同时很快就发现问题：归结法费时、下棋赢不了全国冠军、机器翻译一团糟。以Feigenbaum为首的一批年轻科学家改变了战略思想，1977年提出知识工程的概念，以知识为基础的专家咨询系统开始广泛的应用。著名专家系统的有：DENDRAL化学分析专家系统（斯坦福大学1968）MACSYMA符号数学专家系统（麻省理工1971）MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家咨询系统（斯坦福大学1973）CASNET(CausalASsciationalNetwork)诊断和治疗青光眼的专家咨询系统（拉特格尔斯（Rutgers）大学70年代中）CADUCEUS(原名INTERNIST)医疗咨询系统（匹兹堡大学）；HEARSAYI和II语音理解系统（卡内基-梅隆大学）PROSPECTOR地质勘探专家系统（斯坦福大学1976）XCON计算机配置专家系统（卡内基-梅隆大学1978）​•80年代，人工智能发展达到阶段性的顶峰。•87,89年世界大会有６－７千人参加。硬件公司有上千个。并进行Lisp硬件、Lisp机的研究。•在专家系统及其工具越来越商品化的过程中,国际软件市场上形成了一门旨在生产和加工知识的新产业——知识产业。应该说，知识工程和专家系统是近十余年来人工智能研究中最有成就的分支之一。•同年代，1986年Rumlhart领导的并行分布处理研究小组提出了神经元网络的反向传播学习算法，解决了神经网络的根本问题之一。从此，神经网络的研究进入新的高潮。•90年代，计算机发展趋势为小型化、并行化、网络化、智能化。•人工智能技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合，并融合在主流技术之中，旨在使计算机更聪明、更有效、与人更接近。•日本政府于1992年结束了为期十年的称为“知识信息处理体统”的第五代计算机系统研究开发计划。并开始了为期十年的实况计算（RealWordComputing）计划。​3.ResearchObjectsandMainContents

(1)人工智能的研究目标

人工智能的长期研究目标：构造智能计算机。

人工智能的近期研究目标：使现有的电子计算机更聪明，更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。​(2)人工智能研究的基本内容

1.机器感知以机器视觉与机器听觉为主。机器感知是机器获取外部信息的基本途径，是使机器具有智能不可或缺的组成部分，对此人工智能中已形成两个专门的研究领域——

模式识别和自然语言理解。2.机器思维指通过感知的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。主要开展以下几方面的研究：(1)知识表示(2)知识的组织，累计，管理技术(3)知识的推理(4)各种启发式搜索及控制策略(5)神经网络，人脑的结构及其工作原理​3.机器学习

使计算能自动获取知识，能直接向书本学习，能通过与人谈话学习，能通过对环境的观察学习，并能在实践中自我完善。4.机器行为机器行为主要指计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等，对智能机器人，还应该有人的四肢功能，即能走路，能取物，能操作等。5.智能系统及智能计算机的构造技术​4.ResearchObjectsandMainContents人工智能面世以来，其研究途径存在两种不同的观点：以符号处理为核心的方法——主张通过运用计算机科学的方法进行研究，实现人工智能在计算机的模拟。以网络连接为主的连接机制方法——主张用生物学的方法进行研究，搞清楚人类智能的本质。(1)以符号处理为核心的方法该方法起源于纽厄尔等人的通用问题求解系统（GPS），用于模拟人类求解问题的心理过程，逐渐形成为物理符号系统，这种方法认为： 人类研究的目标是实现机器智能，而计算机自身具有符号处理能力，这种能力本身就蕴含着演绎推理的内涵，因而可通过运行相应的程序来体现某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类智能活动的效果。目前人工智能的大部分研究成果都是基于这种方法实现的。​

该方法的主要特征是：

•立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题；

•知识可用显式的符号表示；

•便于模块化；•能与传统的符号数据库链接；•可对推理结论做出解释，便于对各种可能性进行选择。

但该方法不适合于形象思维；而且在用符号表示概念时其有效性在很大程度上取决于符号表示的正确性，且对带噪声的信息及不完整的信息难以处理。(2)以网络连接为主的连接机制方法该方法是在人脑神经元及其相互连接而成网络的启示下，试图通过多人工神经元间的并行协同作用来实现对人类智能的模拟。该方法认为：大脑是人类一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制着手进行研究，搞清楚大脑的结构及它进行信息处理的过程及机理，可望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智慧在机器上的模拟。​该方法的主要特征：•通过神经元之间的并行协同作用实现信息处理，处理过程具有并行性、动态性、全局性；