Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 3 - Nguyễn Thị Như

Dưới đây là bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 3 do Nguyễn Thị Như biên soạn. Bài giảng trình bày về Logic vị từ với những nội dung như cú pháp, ngữ nghĩa, chương trình tương đương, dạng chuẩn tắc, luật suy diễn của Logic vị từ. Mời các bạn tham khảo bài giảng để bổ sung thêm kiến thức về lĩnh vực này.

Trí tuệ nhân tạo

GV: Nguyễn Thị NhưEmail: nhunthp@gmail.com

Chương 3 Logic vị từ

Nguyên 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

• 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!

• 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 từ

2 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.

• 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 từ

Ngữ 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 từ

CT 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 từ

3 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 từ

4 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.

Chương 3 Logic vị từ

3 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 ∀X 1 , ,∀X n Khi đó ta xem Y là hàm của n biến

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.

• P(f(X)) ∨ Q(a,g(X,U))

• P(f(X)) ∨¬ R(X,h(X,U))

Chương 3 Logic vị từ

7 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

[ ] x t G

x

xG

|

) (

Chương 3 Logic vị từ

Hợp nhất

• Nếu tồn tại một phép thế mà áp dụng cho 2 công thức G,

H ta thu được cùng một kết quả thì G, H được gọi là hợp nhất được bởi phép thế đó.

• Ví dụ: Thich(x,bongda); Thich(Nam,y)

=> Hợp nhất thành Thich(Nam,bongda)

Chương 3 Logic vị từ

Luật Modus Ponens tổng quát

Trong đó P i , P i ’ là các cặp hợp nhất được bởi phép thế θ

Chương 3 Logic vị từ

Luật phân giải tổng quát

- Luật phân giải trên các câu tuyển

A1 ∨ ∨ Am ∨ C, B1 ∨ ∨ Bn ∨ ¬ D

A1’ ∨ ∨ Am’ ∨ B1’ ∨ ∨ Bn’

Trong đó: C, D là hợp nhất được; Ai’=Aiθ (i=1, , m) vµ Bj’=Bjθ (j=1, , n)

- Luật phân giải trên các câu Horn

Chương 3 Logic vị từ

• VD biểu diễn cơ sở tri thức sau

• SV nào đỗ TN và xin được việc làm thì có cuộc sống ổn định.

• SV nào chăm hoặc may mắn thì đỗ TN

• SV nào may mắn thì xin được việc làm

• Nam không chăm nhưng may mắn.

• CM cuộc sống của Nam ổn định