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一、谓词逻辑在人工智能中是怎么用的
主要用于数学定理的证明，谓词逻辑只是一种描述方式，实际中要转成数据结构，然后可以用if...then...等实现逻辑推理。但人工智能的其他方向基本很少用这种规则式的方法了，因为大部分领域是概率事件，而通过规则是无法描述的。
二、人工智能应用到不同领域的基本逻辑是怎么样的
知识表示。它的目标是让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。有许多需要解决的问题需要大量的对世界的知识，这些知识包括事先存储的先验知识和通过智能推理得到的知识。
事先存储的先验知识指：人类通过某种方式告诉给机器的知识。通过智能推理得到的知识指：结合先验知识和某种特定的推理规则（逻辑推理）得到的知识。首先，先验知识可以指描述目标，特征，种类及对象之间的关系的知识，也可以描述事件，时间，状态，原因和结果，以及任何知识你想要机器存储的。
比如：今天没有太阳，没有太阳就是阴天。那么以命题逻辑语言，这些知识可以被表示为：今天-->没有太阳，没有太阳-->阴天。这些知识是先验知识，那么通过推理可以得到新知识：今天-->阴天。
由此例子可以看出，先验知识的正确性非常重要，这个例子中没有太阳就是阴天，这个命题是不严谨的、比较笼统的，因为没有太阳可能是下雨，也可能下雪。另外如果人工智能能看出太阳，除了该如何判断的这件问题，在这个前提之下，应该也能判断出阴天与晴天的差异。
逻辑命题表示在知识表示中非常重要，逻辑推理规则是目前主要推理规则。可以在机器中用逻辑符号定义每一个逻辑命题，然后再让机器存储相应的逻辑推理规则，那么自然而然机器便可进行推理。
目前知识表达有许多困境尚无法解决，比如：创建一个完备的知识库几乎不可能，所以知识库的资源受到限制；先验知识的正确性需要进行检验，而且先验知识有时候不一定是只有对或者错两种选择。
学习
机器学习的主要目的是为了让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。这一方法可以帮助解决更多问题、减少错误，提高解决问题的效率。
对于人工智能来说，机器学习从一开始就很重要。1956年，在最初的达特茅斯夏季会议上，雷蒙德·索洛莫诺夫写了一篇关于不监视的概率性机器学习：一个归纳推理的机器。
机器学习的方法各种各样，主要分为监督学习和非监督学习两大类。
监督学习指事先给定机器一些训练样本并且告诉样本的类别，然后根据这些样本的类别进行训练，提取出这些样本的共同属性或者训练一个分类器，等新来一个样本，则通过训练得到的共同属性或者分类器进行判断该样本的类别。
监督学习根据输出结果的离散性和连续性，分为分类和回归两类。
非监督学习是不给定训练样本，直接给定一些样本和一些规则，让机器自动根据一些规则进行分类。无论哪种学习方法都会进行误差分析，从而知道所提的方法在理论上是否误差有上限。
三、人工智能逻辑讲义内容简介
《人工智能逻辑讲义》是一本深度探讨智能主体如何处理知识的学术著作，主要关注主体的常识推理。这种推理具有显著的非单调性和信息不完备性，是人工智能理论中的重要分支。该讲义详尽地涵盖了三种核心的人工智能逻辑：缺省逻辑、非单调模态逻辑和限定逻辑。
缺省逻辑引入了经典逻辑中的新增规则，旨在捕捉常识推理中的隐含知识。它通过扩展概念，准确描绘了主体信念集的发展变化。非单调模态逻辑则利用“知”和“信”等认识论算子，研究主体的认知状态，通过稳定的认知集概念，深入理解主体的认知过程。
限定逻辑的核心在于限制通常谓词逻辑中的谓词，以避免描述异常对象，这使得逻辑在形式上提供了一种方法，能最小化特定谓词或公式，直观地展示主体进行常识推理的能力。
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