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人工智能自动推理的分类

2017-07-25 11:13:58 来源:量化投资 本篇文章有字,看完大约需要4分钟的时间

人工智能自动推理的分类

时间:2017-07-25 11:13:58 来源:量化投资

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自动推理

推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程,其中,已知判断是指包括已掌握的与求解问题有关的知识及关于问题的己知事实。推理的结论是指由己知判断推出新判断,推理由程序实现,称为推理机。

人工智能自动推理的分类

1、自动推理的分类

按判断推出的途径来划分,可分为演绎推理和归纳推理。

1)演绎推理

演绎推理是从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程。

演绎推理有多种形式,经常用的是三段论式,三段论式包括:

(1)大前提:己知的一般性知识或假设。

(2)小前提:关于所研究的具体情况或个别事实的判断。

(3)结论:由大前提推出的适合于小前提所示情况的新判断。

在任何情况下,由演绎推导出的结论都蕴含在大前提的一般性知识中,只要大前提和小前提是正确的,则由它们推出的结论必然是正确的。

2)归纳推理

归纳推理是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程,是一种从个别到一般的推理。归纳推理包括完全归纳推理、不完全归纳推理。

完全归纳推理是指在进行归纳时需要考察相应事物的全部对象,并根据这些对象是否都具有某种属性,从而推出这个事物是否具有这个属性。

不完全归纳推理是指只考察了相应事物的部分对象就得出了结论,包括枚举归纳推理:若已知某类事物的有限个具体事物都具有某种属性,则可推出该类事物都具有此属性;类比推理:在两个或两类事物有许多属性都相同或相似的基础上,推出它们在其他属性上也相同或相似的一种推理。


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