人工智慧、模糊邏輯、與軟體工程之應(yīng)用(文件)
【正文】 Peter 取代 y， Mary 取代 z– 求得 Mary 與 Peter 的關(guān)係為 GrandMother(Mary,Peter)l GrandMother(Mary,Peter) 稱(chēng)為一個(gè)述語(yǔ) predicate– GrandMother 為後面兩個(gè)參數(shù)的關(guān)係名稱(chēng)知識(shí)推理方式l 正向推理（ forward chaining）– 根據(jù)已知的資料與事實(shí) 往前推論 ，產(chǎn)生新的知識(shí)，以達(dá)到目標(biāo)– 或稱(chēng)為 資料驅(qū)動(dòng)（ datadriven）– 述語(yǔ)邏輯的例子即為正向推理l 已知 3 項(xiàng)事實(shí)，包括 John 是 Kevin 的父親、 Kevin 是 Peter 的父親、 Mary 是 John 的太太、以及祖父關(guān)係與祖母關(guān)係的兩個(gè)規(guī)則l 目標(biāo)為 “求出 Mary 與 Peter 的關(guān)係 ”（此目標(biāo)為未知）l 經(jīng)由正向推理之後產(chǎn)生新知識(shí)，得知 Mary 為 Peter 的祖母目標(biāo)已知資料與事實(shí) 新事實(shí) 新事實(shí) ???推理 推理 推理知識(shí)推理方式l 反向推理（ backward chaining）– 已知目標(biāo)是什麼， 往後推論 此目標(biāo)的達(dá)成方法– 或稱(chēng)為 目標(biāo)驅(qū)動(dòng)（ goaldriven）已知目標(biāo)解答 子目標(biāo) 推理????子目標(biāo) 推理推理l 反向推理之例子：機(jī)器人取下燈泡問(wèn)題– 如下圖，房間內(nèi)有一個(gè)機(jī)器人、一個(gè)箱子、和一個(gè)燈泡，燈泡掛在天花板下，但機(jī)器人的高度搆不到燈泡，請(qǐng)問(wèn)機(jī)器人如何取下燈泡？l 已知目標(biāo)為 “機(jī)器人取下燈泡 ”l 機(jī)器人可以做的動(dòng)作包括– 機(jī)器人用機(jī)器手臂取下燈泡– 機(jī)器人從 A 走到 B– 機(jī)器人從 B 走到 C– 機(jī)器人從 C 走到 B– 機(jī)器人從 B 走到 A– 機(jī)器人爬到箱子上– 機(jī)器人把箱子從 A 推到 B– 機(jī)器人把箱子從 B 推到 C– 機(jī)器人把箱子從 C 推到 B– 機(jī)器人把箱子從 B 推到 Al 請(qǐng)問(wèn)機(jī)器人要如何做（做哪些動(dòng)作以及順序?yàn)楹危┎拍苋∠聼襞?？A B Cl 反向推理過(guò)程– 已知目標(biāo)為 “機(jī)器人取下燈泡 ”，可以分解為三個(gè)子目標(biāo)l 箱子在 Bl 機(jī)器人站在箱子上l 機(jī)器人用機(jī)器手臂取下燈泡– “箱子在 B ” 的子目標(biāo)可以再分解為二個(gè)子目標(biāo)l 機(jī)器人在 Cl 機(jī)器人把箱子從 C 推到 B– “機(jī)器人在 C ” 的子目標(biāo)可以再分解為二個(gè)子目標(biāo)l 機(jī)器人從 A 走到 Bl 機(jī)器人從 B 走到 C– 因此解答為五個(gè)步驟：l 機(jī)器人從 A 走到 B、機(jī)器人從 B 走到 C、機(jī)器人把箱子從 C 推到 B、機(jī)器人爬到箱子上、機(jī)器人用機(jī)器手臂取下燈泡模糊邏輯 (Fuzzy Logic)l 一般日常的用語(yǔ)或需求經(jīng)常都是模糊的而非明確絕對(duì)的，例如– 冷氣再冷一點(diǎn)– 電子鍋煮的飯稍微硬一點(diǎn)– 身材高一點(diǎn)、年紀(jì)輕一點(diǎn)、快、慢、多、少、輕、重、冷、熱 等等l 傳統(tǒng)
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