Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Logic vị từ - Trường Đại học Thủy Lợi
lượt xem 6
download
Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo”, một môn cơ sở chuyên ngành trong chương trình đào tạo cử nhân tin học, ngoài mục đích xây dựng nhiều bài giảng trên một khung chương trình đào tạo, mà còn giúp cho sinh viên có tài liệu học tập phù hợp với hoàn cảnh thực tế của Đại học Thủy Lợi. Nội dung Chương 3 của tài liệu giới thiệu về Tri thức và suy luận.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Logic vị từ - Trường Đại học Thủy Lợi
- Logic vị từ 1
- Logic vị từ • Cú pháp và ngữ nghĩa của FOL • Các ví dụ về câu • Tạo một KB bằng việc sử dụng FOL 2
- Cú pháp: Các yếu tố cơ bản • Các hằng Trung, 2, DHTL,… • Các vị từ Anh, >,… • Các hàm Sqrt, Anhcua,… • Các biến x, y, a, b,… • Các liên kết ٨, ٧, , , • Các lượng tử , 3
- Cú pháp: Câu đơn • Câu đơn = vị từ(hạng thức1, …, hạng thứcn) hoặc hạng thức1= hạng thức2 • Hạng thức = hàm(hạng thức1, …, hạng thứcn) hoặc hằng hoặc biến • Thí dụ, Anh(An, Mai) > (Tuoi(Anhcua(Mai)), Tuoi(Anhcua(Hoa))) Anhcua(Hoa) = Trung 4
- Cú pháp: Câu phức • Các câu phức được tạo ra từ các câu đơn bằng việc sử dụng các liên kết • Thí dụ: Anhem(Trung, Toan) Anhem(Toan, Trung) >(1, 2) ٧ (1, 2) >(1, 2) ٨ ⌐>(1, 2) • Ghi nhớ: Khả năng diễn đạt của logic vị từ tốt hơn so với logic mệnh đề 5
- Tính đúng đắn trong logic vị từ • Các câu là đúng đối với một mô hình và một sự thông dịch • Mô hình bao chứa các đối tượng và các quan hệ giữa chúng • Sự thông dịch chỉ ra cách biểu diễn sao cho các ký hiệu hằng các đối tượng các ký hiệu vị từ các mối quan hệ các ký hiệu hàm các mối quan hệ hàm • Một câu đơn vị từ(hạng thức1, …, hạng thứcn) là đúng nếu các đối tượng được biểu diễn bởi hạng thức1, …, hạng thứcn và mối quan hệ giữa chúng được biểu diễn bởi vị từ 6
- Mô hình của FOL: Ví dụ 7
- Ngữ nghĩa: Ví dụ 1. Ký hiệu hằng: Sự thông dịch phải chỉ ra đối tượng nào trong thế giới thực được biểu diễn bởi ký hiệu hằng 2. Ký hiệu vị từ: Sự thông dịch phải chỉ ra rằng một vị từ biểu diễn một mối quan hệ đặc thù trong mô hình, ví dụ, vị từ Anhem(x, y) biễu diễn mối quan hệ anh em là một ký hiệu vị từ nhị phân 3. Ký hiệu hàm: Một số mối quan hệ giữa các đối tượng là hàm; tức là một đối tượng cho trước liên quan tới một đối tượng khác bằng mối quan hệ, thí dụ, hàm Anhcua(x) biểu diễn các đối tượng nằm trong mối quan hệ là anh của x 8
- Ngữ nghĩa: Lượng tử mọi (biến) (câu) Tất cả sinh viên CNTT đều cần học môn học TTNT: x Sinhvien(x, CNTT) Canhoc(x, TTNT) tương đương với phép hội các minh họa cụ thể của P và được dịch là P(x) đúng với bất kỳ đối tượng x nào Thí dụ: x Sinhvien(x, CNTT) Thongminh(x) tương đương với sự lý giải sau Sinhvien(An, CNTT) Thongminh(An) Sinhvien(Lan, CNTT) Thongminh(Lan) Sinhvien(Trung, CNTT) Thongminh(Trung) ... 9
- Ngữ nghĩa: Lượng tử mọi Một đặc trưng là : là liên kết chính với Lỗi thường gặp: sử dụng ٨ làm liên kết chính với : x Sinhvien(x, CNTT) ٨ Thongminh(x) Có nghĩa là “Tất cả mọi người đều là sinh viên CNTT và tất cả mọi người đều thông minh" 10
- Ngữ nghĩa: Lượng tử tồn tại (biến) (câu) Một số người học ở DHTL thông minh: x Hoc(x, DHTL) ٨ Thongminh(x) x P(x) tương đương với phép tuyển các minh họa cụ thể của P và được dịch là P(x) đúng với một số đối tượng x Thí dụ: x Hoc(x, DHTL) ٨ Thongminh(x) tương đương với sự lý giải sau Hoc(An, DHTL) Thongminh(An) Hoc(Lan, DHTL) Thongminh(Lan) Hoc(Trung, DHTL) Thongminh(Trung) ... 11
- Ngữ nghĩa: Lượng tử tồn tại Một đặc trưng là: ٨ là liên kết chính với Lỗi thường gặp: sử dụng làm liên kết chính với : x Hoc(x, DHTL) Thongminh(x) là đúng nếu có ai đó không học ở DHTL! 12
- Tính chất của các lượng tử • x y tương đương với y x (tại sao?) • x y tương đương với y x (tại sao?) • x y không tương đương với y x xy Yeu ( x, y) “Có một người yêu tất cả mọi người trên thế giới” y x Yeu ( x, y) “Mọi người trên thế giới đều được yêu bởi ít nhất một người” • Tính đối ngẫu lượng tử: mỗi lượng tử đều có thể được biểu diễn thông qua lượng tử còn lại (x Thich( x, Kem)) x (Thich( x, Kem)) (x Thich( x, Bongda )) x (Thich( x, Bongda )) 13
- Đẳng thức • hạng thức1 = hạng thức2 là đúng nếu và chỉ nếu hạng thức1 và hạng thức2 tham chiếu đến cùng một đối tượng • Ví dụ, định nghĩa Anhem bằng vị từ Chame: ∀x,y Anhem(x,y) ⇔ [¬(x = y) ∧ ∃m,f ¬(m = f) ∧ Chame(m,x) ∧ Chame(f,x) ∧ Chame(m,y) ∧ Chame(f,y)] 14
- Các ví dụ về câu - Tất cả mọi người đều yêu Mai - Tất cả mọi người đều yêu một ai đó - Có một số người được tất cả mọi người yêu - Không ai yêu tất cả mọi người - Có một số người Lan không yêu - Có một số người không được ai yêu - Mọi người đều yêu bản thân mình - Anh em họ là con của một người có cùng cha mẹ với cha mẹ mình 15
- Tạo một KB bằng việc sử dụng FOL 1. Xác định công việc (KB sẽ được sử dụng cho việc gì) 2. Thu thập các tri thức thích hợp Tiếp nhận tri thức 3. Xác định một bộ từ vựng bao gồm các vị từ, các hàm, các hằng Dịch tri thức mức miền thành các tên mức logic 4. Mã hóa các tri thức chung về miền 5. Mã hóa một mô tả của vấn đề đặc thù 6. Đặt các truy vấn cho thủ tục suy diễn và nhận các câu trả lời 7. Gỡ lỗi cơ sở tri thức 16
- Ví dụ Miền gia đình Các vị từ cơ bản: Phainu, Chame… Các vị từ khác trong miền này: Mẹ của một người là cha mẹ thuộc phái nữ của người đó ∀m,c (Me(c) = m) ⇔ (Phainu(m) ∧ Chame(m,c)) Nghĩa của câu này là gì? ∀x,y Anhem(x,y) ⇔ [¬(x = y) ∧ ∃p Chame(p,x) ∧ Chame(p,y)] Đây là các tiên đề của miền (chúng cũng là các định nghĩa vì chúng dụng các phép nếu và chỉ nếu). Một số câu là “định lý” – chúng có thể được rút ra từ các tiên đề: □ “Anhem” là đối xứng ∀x,y Anhem(x,y) ⇔ Anhem(y,x) 17
- Tổng kết • Logic vị từ: – là một ngôn ngữ diễn đạt đa năng dựa trên giả định về sự tồn tại của các đối tượng và các mối quan hệ trong thế giới thực – có khả năng diễn đạt tốt hơn so với logic mệnh đề • Tồn tại một thủ tục suy diễn đầy đủ cho FOL. 18
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
36 p | 300 | 39
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Ngọc Hiếu
236 p | 156 | 23
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 1, 2: Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo - Agen thông minh
26 p | 185 | 12
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Giới thiệu trí tuệ nhân tạo - TS. Đào Anh Nam
64 p | 126 | 10
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Nhật Quang
21 p | 139 | 9
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Lê Thanh Hương
44 p | 55 | 9
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm - Trường Đại học Thủy Lợi
34 p | 108 | 9
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Giải thuật di truyền - PGS.TS. Lê Thanh Hương
15 p | 118 | 9
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - PGS.TS. Lê Thanh Hương
11 p | 125 | 8
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 2: Biểu diễn bài toán & tìm lời giải
35 p | 100 | 8
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - ĐH Nha Trang
137 p | 45 | 7
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) - Chương 1: Tổng quan
51 p | 15 | 7
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Giới thiệu và Tác nhân thông minh - Trường Đại học Thủy Lợi
31 p | 55 | 6
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Lý Anh Tuấn
31 p | 81 | 6
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Các chiến lược tìm kiếm - Trường Đại học Thủy Lợi
86 p | 49 | 6
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Suy diễn trong logic vị từ - Trường Đại học Thủy Lợi
26 p | 68 | 6
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Logic - Trường Đại học Thủy Lợi
60 p | 41 | 5
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn