人工智能——产生式

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产生式介绍

• “ 产生式 ” 这一术语是 1943 年由美国数学家 Post 首先提出的，他根据串替换规则提出了一种称为 Post 机的计算模型，模型中的每一条规则称为一个产生式。所以，产生式表示法又称为产生式规则表示法。
• 1965 年美国的纽威尔和西蒙利用这种原理建立了认知模型。同年，斯坦福大学设计第一个专家系统 DENDRAL 时，就采用产生式系统的结构。

产生式表示

确定性规则知识

• 基本形式： IF P THEN Q 或者：P → Q
• 例如：IF 动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟

不确定性规则知识

• 基本形式： IF P THEN Q （置信度） 或者： P → Q （置信度）
• 例如： IF 发烧 THEN 感冒 （0.6）

确定性事实性知识

• 三元组表示：（对象，属性，值） 或者：（关系，对象 1，对象 2）
• 例：老李年龄是 40 岁： （Li，age，40）
  • 老李和老王是朋友：（friend，Li，Wang）

不确定性事实性知识

• 四元组表示：（对象，属性，值，置信度） 或者： （关系，对象 1，对象 2，置信度）
• 例：老李年龄很可能是 40 岁：（Li，age，40，0.8 ）
  • 老李和老王不大可能是朋友：（friend，Li，Wang，0.1 ）

思考题

产生式与谓词逻辑中蕴含式的区别

• 蕴含式只能表示精确性知识，逻辑值为真或假，而产生式还可以表示不确定性知识；推理时，可以不精确匹配。
• 蕴含式本身是一个谓词公式，有真值，而产生式没有真值。

产生式系统

产生式系统的组成

规则库RB(Rule Base)

• 规则库用于描述某领域内知识的产生式集合，包含着将问题从初始状态转换成目标状态（或解状态）的变换规则。是专家系统的核心。

综合数据库DB(Data Base)

• 综合数据库又称为事实库，用于存放输入的初始事实、外部数据库输入的事实以及中间结果（事实）和最后结果的工作区。 是动态的。

推理机(Inference Engine)

• 推理机是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包含了推理方式、控制策略。 确定选用什么规则或如何应用规则。

三步完成

通常从选择规则到执行操作分 3 步完成：匹配、冲突解决和操作。

• 匹配：匹配就是将当前综合数据库中的事实与规则中的条件进行比较，如果相匹配，则这一规则称为匹配规则。
• 冲突解决：当有多条匹配规则时，通过冲突解决策略选中的在操作部分执行的规则称为启用规则。冲突解决的策略有很多种 , 其中专一性排序、规则排序、规模排序和就近排序是比较常见的冲突解决策略。
• 操作：操作就是执行规则的操作部分。经过操作以后，当前的综合数据库将被修改，其他的规则有可能将成为启用规则。

产生式系统的推理方式

• 正向推理：从已知事实出发，通过规则库求得结论。
• 反向推理：从目标（作为假设）出发，反向使用规则，求得已知事实。
• 双向推理：双向推理是一种正向推理和反向推理相结合的推理方式。推理从两个方向同时进行，直至某个中间界面上两方向结果相符便成功结束。

产生式系统的例子 — 动物识别系统

规则库

示例演示

产生式表示法

产生式表示法的特点

产生式表示法的示例

思考题：农夫、狐狸、鹅和麦粒