人工智能--符号计算--笔记

人工智能的三个分支: 神经计算、符号计算、行为计算

符号计算的要义在于：知识可用符号表示，而且这种表达具有充分性和可利用性，符号能进行计算即推理机的自动推理。在神经网络发展低潮的上个世纪，符号计算这个支脉是人工智能的主流。

例如：知识：人总是要死的，John是人；

表达：（形式化的表达）

推理：（即John是要死的）（利用归结原理）

符号计算大体就是做上述的事情，不过上述是最简洁的例子，建立知识库，然后进行逻辑推理。

语义网络：一种知识的表达方式。（有与其配套的推理）

构建知识库真正用的是：来自数理逻辑的知识形式化方法。

这里的知识点主要归于离散数学的逻辑：一阶谓词逻辑、简单析取式、子句、量词，还有一些等价公式、永真公式。

目的就是将知识进行形式上的统一。

在之后关于符号计算的就是推理的形式化：归结原理。相关的名词有子句归结树（也称反演树）。

----------------------------结尾终结---------------------------------

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