Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 3 - Nguyễn Thị Như
Thông tin tài liệu:
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 3 - Nguyễn Thị NhưTrí tuệ nhân tạo GV: Nguyễn Thị Như Email: nhunthp@gmail.com Chương 3. Logic vị từNguyên nhân• Logic mệnh đề chỉ biểu diễn được những sự kiện, không thể biểu diễn được tính chất của một lớp đối tượng hoặc câu• Không có vật gì là lớn nhất, cũng không có vật gì là bé nhất…• Các ngôn ngữ dùng cho suy luận trong TTNT đều dựa trên cơ sở của logic vị từ. Chương 3. Logic vị từ• Logic vị từ là sự mở rộng của logic mệnh đề.• LGVT cho phép biểu diễn một lớp các đối tượng trong một miền nào đó.• Thuộc tính của đối tượng, mối quan hệ giữa các đối tượng - biểu thị bởi các vị từ.• Thêm các lượng từ tồn tại ( ), với mọi ( )để biểu diễn câu phức tạp. Chương 3. Logic vị từ1. Cú pháp• Hằng: a,b,c,..• Biến: x,y,u,v,..• Vị từ: P(x,y), Q(x),..Vị từ không biến là MĐ.• Hàm: f,g• Phép toán logic• Kí hiệu lượng từ: ,• Dấu câu, ngoặc,... Chương 3. Logic vị từHạng thức• Các hạng thức (term): là các biểu thức mô tả đối tượng.• ĐN: – Các hằng, biến là hạng thức. – Nếu t1,...,tn là các hạng thức và f là hàm thì f(t1,...,tn) là hạng thức Chương 3. Logic vị từCT phân tử - Câu đơn• ĐN – Mệnh đề là công thức phân tử – Nếu P là vị từ n biến và t1,...,tn là các hạng thức thì P(t1,...,tn) là công thức phân tử.• Thich là vị từ hai biến, Thich(An, Java) là CTPT• Yeu(X,Y); t=Me(X); Yeu(X,Me(X))• X=lan: Lan yêu mẹ Lan! Chương 3. Logic vị từCông thức• CT được xây dựng từ CTPT bằng các phép toán logic, các lượng từ.Định nghĩa.• Các công thức phân tử là công thức• Nếu G và H là công thức thì ¬G và G*H là các công thức với * là phép toán logic.• Nếu G là công thức và x là biến thì x G(x), x G(x)là các công thức. Chương 3. Logic vị từ2. Ngữ nghĩa• Minh họa: hằng, biến nhận giá trị trên một miền cụ thể; các vị từ nhận các thuộc tính, quan hệ cụ thể, các hàm xác định cụ thể.• Ý nghĩa của các lượng từ như tên gọi của nó. Chương 3. Logic vị từNgữ nghĩa câu đơn• P(x) : x là phụ nữ• x=Lan với minh họa này P(Lan) biểu diễn cho câu Lan là phụ nữ.• Câu đơn có thể xuất hiện các hạng thức (term).• Ví dụ Me(x) chỉ đối tượng là mẹ của x nào đó. Câu đơn P(Me(Lan)) có nghĩa là Mẹ của Lan là một phụ nữ. Chương 3. Logic vị từNgữ nghĩa câu lượng tử• Với mọi: Xác định giá trị bằng hội các giá trị của công thức khi biến nhận mỗi đối tượng trong miền xác định• Tồn tại: Bằng tuyển• Ví dụ xP(x) nếu lấy miền xác định là sinh viên lớp K9 thì là sai, xP(x) là đúng. Chương 3. Logic vị từCT thỏa được• Nếu đã có cách xác định được giá trị chân lý của công thức ứng với một minh họa thì ta có thể định nghĩa: – Công thức thỏa được, không thỏa được – Công thức hằng đúng, – Mô hình như trong logic mệnh đề. Chương 3. Logic vị từ3. CT tương đương• Định nghĩa như trong logic mệnh đề.• Các CT tương đương khác: Đổi tên biến Phủ định công thức chứa lượng từ Phân phối lượng từ với phép hội, tuyển. Chương 3. Logic vị từ4. Dạng chuẩn tắc• Đưa về dạng chuẩn tắc hội, tức hội của các câu tuyển để sử dụng được trong các khai báo của ngôn ngữ prolog.• Thủ tục:1. Bỏ các kéo theo P Q = P Q P Q = ( P Q ) (P Q) Chương 3. Logic vị từ3. Bỏ lượng từ tồn tại bằng cách dùng hàm Skolem- Gs Y(G) là CT con của CT đang xét và nằm trong miền tác dụng của X1,..., Xn Khi đó ta xem Y là hàm của n biến X1,...,Xn- Thay Y trong G bởi hạng thức f(X1,...,Xn ) và loại bỏ các lượng từ tồn tại- Ví dụ: X ( Y (P(X,Y)) U ( V (Q(a,V) Y ( Chương 3. Logic vị từ4. Loại bỏ lượng tử với mọi, ngầm hiểu cho toàn mxđ P(X,f(X)) Q(a,g(X,U)) R(X,h(X,U)))5. Chuyển các tuyển đến các CTPT(P(X,f(X)) Q(a,g(X,U))) (P(X,f(X)) R(X,h(X,U)))6. Loại bỏ hội, tách riêng các câu tuyển.- Một câu hội là đúng nếu và chỉ nếu tất cả các thành phần của nó đều đúng. Chương 3. Logic vị từ7. Đặt lại tên biến cho mỗi câu.- Đặt lại tên biến sao cho các biến trong các câu khác nhau có tên khác nhau.• P(f(X)) Q(a,g(X,U))• P(f(Z)) R(Z,h(Z,U))=>Mục đích chuyển về các câu tuyển là để có thể biểu diễn dưới dạng câu Horn Chương 3. Logic vị từ5. Luật suy diễnLuật thay thế phổ dụng xG ( x) G x|t-VD: X, like(X, “Football”), thay X bởi An ta cólike(“An”, “Football”) Chương 3. Logic vị từPhép thế• Có dạng =[X1/ T1..., XN/ TN ]• Trong đó xi là các biến; ti là các hạng thức không chứa biến.• G là kí hiệu khi thế vào công thức G Chương 3. Logic vị từHợp nhất• Nếu tồn tại một phép thế mà ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Trí tuệ nhân tạo Bài giảng Trí tuệ nhân tạo Logic vị từ Cú pháp Logic vị từ Ngữ nghĩa Logic vị từ Dạng chuẩn tắc Logic vị từGợi ý tài liệu liên quan:
-
Đề cương chi tiết học phần Trí tuệ nhân tạo
12 trang 440 0 0 -
7 trang 229 0 0
-
Kết quả bước đầu của ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện polyp đại tràng tại Việt Nam
10 trang 186 0 0 -
6 trang 174 0 0
-
Xu hướng và tác động của cách mạng công nghiệp lần thứ tư đến môi trường thông tin số
9 trang 165 0 0 -
9 trang 157 0 0
-
Tìm hiểu về Luật An ninh mạng (hiện hành): Phần 1
93 trang 151 0 0 -
Luận văn tốt nghiệp: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xây dựng GAME
0 trang 129 0 0 -
Xác lập tư cách pháp lý cho trí tuệ nhân tạo
6 trang 129 1 0 -
Chuyển đổi số: cơ sở và ứng dụng
18 trang 122 0 0 -
Tác động của ứng dụng công nghệ tài chính đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam
10 trang 117 0 0 -
Nhận dạng giọng chữ cái tiếng Việt sử dụng deep Boltzmann machines
8 trang 90 0 0 -
Dự báo công suất nguồn điện mặt trời sử dụng trí tuệ nhân tạo
12 trang 79 0 0 -
Đồ án tốt nghiệp: Thiết kế và điều khiển robot tự hành dò đường trong mê cung
64 trang 78 0 0 -
Triển khai AI trong dạy học và nghiên cứu khoa học của sinh viên theo xu hướng chuyển đổi số
13 trang 73 0 0 -
39 trang 61 0 0
-
Độ chính xác nhận dạng trong mô hình Faster R-CNN khi có nhiễu
5 trang 60 0 0 -
Hệ sinh thái kinh tế số tại Việt Nam
10 trang 60 0 0 -
Giáo trình Trí tuệ nhân tạo và hệ chuyên gia (Nghề Lập trình máy tính): Phần 1 - CĐ Nghề
103 trang 56 0 0 -
4 trang 53 0 0