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歸納邏輯程序設計初探；摘要；歸納邏輯程序設計是機器學習與邏輯程序設計的交叉領；歸納邏輯程序設計所使用的邏輯工具并不是歸納邏輯，；歸納邏輯程序設計學習的任務是從給定的例子中學習一；歸納邏輯程序設計的研究同邏輯和哲學有著密切的關系；關鍵詞：歸納邏輯程序設計子句邏輯霍恩子句邏輯程序；目錄；前言......................；1歸納邏輯程序設計歷史回顧

歸納邏輯程序設計初探

摘 要

歸納邏輯程序設計是機器學習與邏輯程序設計的交叉領域�，F(xiàn)代科技，特別是計算機技術的發(fā)展極大地推進了人類的發(fā)展進程，但是計算機也存在著一些局限性，于是產(chǎn)生了新的需求——使機器具有智能，人工智能的概念應運而生。機器學習是人工智能的重要研究領域之一，根據(jù)研究角度的不同，機器學習有多種方法，其中歸納學習是最常用的方法之一。當考慮歸納學習一階規(guī)則的時候，產(chǎn)生了歸納邏輯程序設計這種方法。

歸納邏輯程序設計所使用的邏輯工具并不是歸納邏輯，而是演繹邏輯中的子句邏輯，它包括合一消解推理系統(tǒng)和霍恩子句推理系統(tǒng)。其中有三個重要的概念：子句、赫爾布蘭德解釋、消解，它們分別涉及形式語言、語義和推演三方面的內容。

歸納邏輯程序設計學習的任務是從給定的例子中學習一般理論。這種學習就是一個搜索正確理論的過程，其采用的基本操作是泛化和特化。一般來說，發(fā)現(xiàn)一個正確的理論總是要反復地通過特化和泛化的步驟調整一個理論使其適應于實例。根據(jù)搜索理論的方向不同，可以分為自上而下和自下而上的歸納邏輯程序設計系統(tǒng)，前者主要采用特化操作，后者則主要采用泛化操作。

歸納邏輯程序設計的研究同邏輯和哲學有著密切的關系。雖然它所使用的邏輯工具并不是歸納邏輯，但是二者都是以歸納為研究對象。而且它還部分地解決了一階邏輯中邏輯蘊涵的不可判定性問題。除此之外，歸納邏輯程序設計的發(fā)展還受到了科學哲學的影響。當然，它在機器學習的發(fā)展中也發(fā)揮了重要的作用，成為機器學習中的核心研究領域。

關鍵詞：歸納邏輯程序設計 子句邏輯 霍恩子句 邏輯程序設計 泛化 特化

目 錄

前 言 ..............................................................1

1 歸納邏輯程序設計歷史回顧 ..........................................1

1.1 人工智能 ....................................................1

1.2 機器學習 ....................................................2

1.3 歸納邏輯程序設計歷史回顧 ....................................3

2 歸納邏輯程序設計的邏輯基礎 ........................................4

2.1 一階邏輯的基本概念 ..........................................4

2.2 合一消解推理系統(tǒng) ............................................6

2.2.1 子句和子句集 ..........................................7

2.2.2 赫爾布蘭德解釋 ........................................8

2.2.3 消解定理 ..............................................9

2.3 霍恩子句推理系統(tǒng) ...........................................11

2.3.1 霍恩子句 .............................................12

2.3.2 邏輯程序設計 .........................................12

3 歸納邏輯程序設計基本內容 .........................................13

3.1 歸納邏輯程序設計一般問題背景 ...............................13

3.2 搜索理論的兩種基本操作：泛化和特化 .........................14

3.3 搜索理論的兩種方法：自上而下和自下而上搜索 .................15

3.3.1 自上而下搜索 .........................................16

3.3.2 自下而上搜索 .........................................17

3.4 非單調問題背景和回溯推理 ...................................20

3.4.1 非單調問題描述 .......................................20

3.4.2 不明推論式 .......................... 錯誤！未定義書簽。

3.5 歸納邏輯程序設計的應用 .....................................21

4 對歸納邏輯程序設計的評價 .........................................22

4.1 歸納邏輯程序設計與歸納邏輯 .................................22

4.2 歸納邏輯程序設計與哲學 .....................................23

4.2.1 邏輯實證主義對歸納邏輯程序設計的影響 .................24

4.2.2 波普爾證偽主義對歸納邏輯程序設計的影響 ...............25

4.3 ILP的作用 ..................................................27

5 結束語 ...........................................................28

參考文獻 ...........................................................29 致 謝 ............................................ 錯誤！未定義書簽。

歸納邏輯程序設計初探

前 言

20世紀以來，自然科學技術與哲學社會科學的相互滲透與結合是當代科學技術革命和社會進步的一個重要特點。人工智能的研究就是一個典型的例子，它是以多個學科為基礎發(fā)展起來的，其中哲學對人工智能的貢獻是非常重要的。而當前，有許多從事哲學研究的學者并不了解人工智能的相關內容，而從事人工智能的研究者也不太了解哲學和邏輯學的相關內容。目前，在人工智能領域，機器學習是研究的熱點之一，機器學習的方法有很多，其中歸納邏輯程序設計（Inductive logic programming，簡寫為ILP）的方法特別引人注意。它是在子句邏輯的框架內從實例中學習的方法。其基礎是一階邏輯中的子句邏輯，同時與邏輯學的其他很多方面有密切的聯(lián)系。因此本文從邏輯、歸納邏輯程序設計兩個方面概略地介紹它們的研究進展，并加以評價，以利于不同學科的學者之間的學術交流和交叉性的研究。

1 歸納邏輯程序設計歷史回顧

在介紹歸納邏輯程序設計之前，我們需要簡要地了解一下它的發(fā)展歷程，歸納邏輯程序設計源自哪里，它為什么會出現(xiàn)，它是如何產(chǎn)生的？

1.1 人工智能

我們知道，計算機的出現(xiàn)大大推進了人類的發(fā)展進程，計算機是迄今為止最有效的信息處理工具，但是普通的計算機系統(tǒng)的智能還相當?shù)�，缺乏自適應，自學習、自優(yōu)化等能力，也缺乏社會常識或專業(yè)知識，只能被動地按照人們?yōu)樗孪劝才藕玫牟襟E進行工作，因此，這就產(chǎn)生了一種需求，即：使機器具有智能。于是人工智能的概念應運而生，關于人工智能的定義，有多種說法，目前還沒有一個定義能夠被廣泛地接受，但都包含了一個主題，即：人工智能是一門研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學科，以解決過去人類專家才能處理的復雜問題。

人工智能是當代科學技術的前沿學科，也是一門新思想、新理論、新技術、新成就不斷涌現(xiàn)的新興學科。人工智能是在計算機科學，信息論、控制論、心理學、生理學、數(shù)學、物理學、化學、生物學、醫(yī)學、哲學、語言學、社會學等多學科的基礎上發(fā)展起來的，是

一門綜合性極強的邊緣性學科。正因為如此，人工智能的研究和應用領域也是非常的廣泛，涉及專家系統(tǒng)、機器學習、機器人、模式識別、計算機視覺、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、博弈、智能決策支持系統(tǒng)、智能搜索、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)等等。

1.2 機器學習

欲使機器具有智能，可以求解智能問題，就必須使機器具備足夠的知識，而知識的獲取需要通過學習來完成，一個不具備學習能力的計算機系統(tǒng)就難以稱為智能系統(tǒng)。因此令機器具備學習能力成為當代人工智能應用研究的核心問題之一。

學習是人類具有的一種重要的智能行為，但是關于什么是學習，長期以來眾說紛紜，不同領域的研究者從不同的角度給出了各自不同的定義，至今沒有一個公認的定義。人工智能的先驅者西蒙認為，學習是系統(tǒng)在不斷重復的工作中對本身能力的增強和改進，使得系統(tǒng)下一次執(zhí)行同樣或類似的任務時，比現(xiàn)在做得更好或效率更高1 。根據(jù)這一觀點，我們可以定義機器學習是一門研究使用機器獲取新的知識和技能，提高現(xiàn)有機器求解能力的學科。它讓計算機能夠像人一樣自動獲取新知識，并在實踐中不斷的完善自我和增強能力。

機器學習有不同的分類，本文根據(jù)機器學習實現(xiàn)途徑來分，具體可以分為符號學習、連接的學習，遺傳算法學習等幾種類型。符號學習是采用符號表達的機制，使用相關的知識表示方法及學習策略，實施機器學習；連接學習是基于神經(jīng)元網(wǎng)絡的機器學習；遺傳算法學習是一種優(yōu)化算法，它模擬了生物的遺傳機制和生物進化的自然選擇：適者生存，優(yōu)勝劣汰。本文中我們重點討論符號學習的相關內容。根據(jù)機器學習使用的策略、表示方法及應用領域的不同，符號學習又可以分為歸納學習，演繹學習、類比學習等。其中，歸納學習是目前符號學習中研究最多也最廣泛的一種方法。我們知道，歸納是人類認知和思維過程的一個重要組成部分，因此人工智能對人類智能的模擬不能不包括對歸納的模擬。一個人工智能系統(tǒng)執(zhí)行任務時所需要的知識不能完全用手工輸入系統(tǒng)內，取而代之的是要提供給系統(tǒng)相當少的知識，并且使它能夠適應所遇到的環(huán)境，從經(jīng)驗中學習，這將更有效率。歸納學習是從數(shù)據(jù)中通過歸納發(fā)現(xiàn)知識，通過給定關于一個概念的一系列正例和負例，然后從中歸納出一個通用的概念描述，由此能夠獲得新的概念，創(chuàng)立新的規(guī)則，發(fā)現(xiàn)新的理論。我們也可以將歸納學習問題描述為用實例引導一般規(guī)則的搜索問題。全部可能的實例構成一個實例空間，全部可能的一般規(guī)則構成規(guī)則空間，而學習的任務就是要完成實例空間和規(guī)則空間之間同時的、協(xié)調的搜索。

當我們考慮讓計算機通過考察具體的事例，從而概括出能夠刻畫這些事例特有屬性的1 王勛 凌云 費玉蓮 編著：人工智能導論[M]，北京，科學出版社，2005年10月第一版，362頁。

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