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Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

Inferenz:

In der künstlichen Intelligenz brauchen wir intelligente Computer, die aus alter Logik oder anhand von Beweisen neue Logik erstellen können. Das Generieren von Schlussfolgerungen aus Beweisen und Fakten wird daher als Schlussfolgerung bezeichnet .

Inferenzregeln:

Inferenzregeln sind die Vorlagen zum Generieren gültiger Argumente. In der künstlichen Intelligenz werden Inferenzregeln angewendet, um Beweise abzuleiten, und der Beweis ist eine Folge der Schlussfolgerung, die zum gewünschten Ziel führt.

Bei Inferenzregeln spielt die Implikation zwischen allen Konnektiven eine wichtige Rolle. Im Folgenden sind einige Terminologien im Zusammenhang mit Inferenzregeln aufgeführt:

TCP vs. UDP
    Implikation:Es ist eine der logischen Verknüpfungen, die als P → Q dargestellt werden können. Es ist ein boolescher Ausdruck.Umgekehrt:Die Umkehrung der Implikation bedeutet, dass der Satz der rechten Seite auf die linke Seite übergeht und umgekehrt. Es kann als Q → P geschrieben werden.Kontrapositiv:Die Negation der Umkehrung wird als Kontrapositiv bezeichnet und kann als ¬ Q → ¬ P dargestellt werden.Invers:Die Negation der Implikation heißt invers. Es kann als ¬ P → ¬ Q dargestellt werden.

Aus dem obigen Term sind einige der zusammengesetzten Aussagen äquivalent zueinander, was wir mithilfe der Wahrheitstabelle beweisen können:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

Daher können wir anhand der obigen Wahrheitstabelle beweisen, dass P → Q äquivalent zu ¬ Q → ¬ P ist und dass Q→ P äquivalent zu ¬ P → ¬ Q ist.

Arten von Inferenzregeln:

1. Einstellungsmodus:

Die Modus-Ponens-Regel ist eine der wichtigsten Inferenzregeln und besagt, dass wir schließen können, dass Q wahr sein wird, wenn P und P → Q wahr sind. Es kann wie folgt dargestellt werden:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

Beispiel:

Aussage-1: „Wenn ich müde bin, gehe ich ins Bett“ ==> P→ Q
Aussage-2: „Ich bin müde“ ==> P
Fazit: „Ich gehe ins Bett.“ ==> F.
Daher können wir sagen, dass Q wahr sein wird, wenn P → Q wahr ist und P wahr ist.

Tabelle „Beweis durch Wahrheit“:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

2. Entfernungsmethode:

Die Modus Tollens-Regel besagt, dass, wenn P→ Q wahr ist und ¬ Q wahr ist, dann ¬ P wird auch wahr sein. Es kann wie folgt dargestellt werden:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

Aussage-1: „Wenn ich müde bin, gehe ich ins Bett“ ==> P→ Q
Aussage-2: „Ich gehe nicht ins Bett.“==> ~Q
Aussage-3: Was darauf schließen lässt, dass ' Ich bin nicht müde ' => ~P

Tabelle „Beweis durch Wahrheit“:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

3. Hypothetischer Syllogismus:

Die Regel des hypothetischen Syllogismus besagt, dass wenn P→R wahr ist, immer auch P→Q wahr ist und Q→R wahr ist. Es kann wie folgt dargestellt werden:

Beispiel:

Aussage-1: Wenn Sie meinen Hausschlüssel haben, können Sie mein Haus aufschließen. P→Q
Aussage-2: Wenn Sie mein Haus aufschließen können, können Sie mein Geld nehmen. Q→R
Abschluss: Wenn Sie meinen Hausschlüssel haben, können Sie mein Geld nehmen. P→R

Beweis durch Wahrheitstabelle:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

4. Disjunktiver Syllogismus:

Die Regel des disjunktiven Syllogismus besagt, dass Q wahr ist, wenn P∨Q wahr ist und ¬P wahr ist. Es kann wie folgt dargestellt werden:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

Beispiel:

Java-Polymorphismus

Aussage-1: Heute ist Sonntag oder Montag. ==>P∨Q
Aussage-2: Heute ist nicht Sonntag. ==> ¬P
Abschluss: Heute ist Montag. ==> F

Beweis durch Wahrheitstabelle:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

5. Ergänzung:

Die Additionsregel ist eine der allgemeinen Inferenzregeln und besagt: Wenn P wahr ist, dann ist P∨Q wahr.

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

Beispiel:

Stellungnahme: Ich habe ein Vanilleeis. ==> P
Aussage-2: Ich habe Schokoladeneis.
Abschluss: Ich habe Vanille- oder Schokoladeneis. ==> (P∨Q)

Beweis durch Wahrheitstabelle:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

6. Vereinfachung:

Die Vereinfachungsregel besagt, dass if P∧ Q ist also wahr Q oder P wird auch wahr sein. Es kann wie folgt dargestellt werden:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

Beweis durch Wahrheitstabelle:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

7. Auflösung:

Die Auflösungsregel besagt, dass, wenn P∨Q und ¬ P∧R wahr sind, auch Q∨R wahr ist. Es kann dargestellt werden als

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz

Beweis durch Wahrheitstabelle:

Inferenzregeln in der künstlichen Intelligenz