Dr. Jelasity Márk. Mesterséges Intelligencia I. Előadás Jegyzet (2008. október 6) Készítette: Filkus Dominik Martin



Hasonló dokumentumok
Matematikai logika. Nagy Károly 2009

Mesterséges intelligencia, 7. előadás október 13. Készítette: Masa Tibor (KPM V.)

A matematikai logika alapjai

A matematika alapjai. Nagy Károly 2014

Elsőrendű logika. Mesterséges intelligencia március 28.

Megoldások augusztus 8.

Logika és számításelmélet. 2011/11 11

Mesterséges Intelligencia (Artificial Intelligence)

Nemzeti versenyek évfolyam

Logika és informatikai alkalmazásai

Relációs algebra áttekintés és egy táblára vonatkozó lekérdezések

Logika feladatgyűjtemény

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét

Lineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer

Elsőrendű logika szintaktikája és szemantikája. Logika (3. gyakorlat) 0-adrendű szemantika 2009/10 II. félév 1 / 1

4. Programozási nyelvek osztályozása. Amatőr és professzionális

INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI JEGYZET

Logika és informatikai alkalmazásai

A matematika alapjai 1 A MATEMATIKA ALAPJAI. Pécsi Tudományegyetem, 2006

Analízis 1. (BSc) vizsgakérdések Programtervez informatikus szak tanév 2. félév

1. Az elsőrendű logika szintaxisa

JANUS PANNONIUS TUDOMÁNYEGYETEM. Schipp Ferenc ANALÍZIS I. Sorozatok és sorok

Természetes számok: a legegyszerűbb halmazok elemeinek. halmazokat alkothatunk, ezek elemszámai természetes 3+2=5

Vizsgakérdések az MI előadás anyagából A Russel féle négy cél MI rendszer 2. Megoldás keresés az állapottérben: hegymászó keresés, Hanoi

Geometriai axiómarendszerek és modellek

Időt kezelő modellek és temporális logikák

1. Három tanuló reggel az iskola bejáratánál hányféle sorrendben lépheti át a küszöböt?

Logikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21.

Logika és informatikai alkalmazásai

Megoldások, megoldás ötletek (Jensen-egyenlőtlenség)

Beadható feladatok december Add meg az alábbi probléma állapottér-reprezentációját!

Logika és informatikai alkalmazásai

Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR. Analízis I. példatár. (kidolgozott megoldásokkal) elektronikus feladatgyűjtemény

Bizonytalanság Valószín ség Bayes szabály. Bizonytalanság. November 5, Bizonytalanság

Contents. 1 Bevezetés 11

Diszkrét Matematika I.

Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE

Analízisfeladat-gyűjtemény IV.

Predikátumkalkulus. 1. Bevezet. 2. Predikátumkalkulus, formalizálás. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák.

3. Strukturált programok

Mesterséges Intelligencia I. (I602, IB602)

II. Szabályalapú következtetés

Ésik Zoltán (SZTE Informatikai Tanszékcsoport) Logika a számtastudományban Logika és informatikai alkalmazásai Varterész Magdolna, Uni-Deb

Logika és informatikai alkalmazásai

Áttekintés a felhasznált lineáris algebrai ismeretekről.

Logika és informatikai alkalmazásai

Matematikai logika 1 A MATEMATIKAI LOGIKA ALAPJAI. Pécsi Tudományegyetem, Bevezetés

Relációs algebra 1.rész

Logika és informatikai alkalmazásai

A gyakorlatok HF-inak megoldása Az 1. gyakorlat HF-inak megoldása. 1. Tagadások:

Logika és informatikai alkalmazásai

Programok értelmezése

MATEMATIKA tankönyvcsaládunkat

Nevezetes függvények

Szakmai zárójelentés

Lineáris Algebra gyakorlatok

Logika és informatikai alkalmazásai

Logika és informatikai alkalmazásai

Függvények int, long 1. Adott a mellékelt f alprogram.

Komputer statisztika gyakorlatok

Logika és informatikai alkalmazásai

MATEMATIKA GYAKORLÓ FELADATGYŰJTEMÉNY

Nemzeti alaptanterv 2012 MATEMATIKA

PROGRAMOZÁS MÓDSZERTANI ALAPJAI I. TÉTELEK ÉS DEFINÍCIÓK

Matematikai logika. 3. fejezet. Logikai m veletek, kvantorok 3-1

Logika és informatikai alkalmazásai kiskérdések február Mikor mondjuk, hogy az F formula a G-nek részformulája?

5.10. Exponenciális egyenletek A logaritmus függvény Logaritmusos egyenletek A szinusz függvény

Predikátumkalkulus. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést.

Logika gyakorlat 08. Nincs olyan változó, amely szabadon és kötötten is előfordul.

Mesterséges intelligencia 1 előadások

Logika és informatikai alkalmazásai

Félévi időbeosztás (nagyjából) házi feladat beadási határidőkkel (pontosan) Valószínűségszámítás 2. matematikusoknak és fizikusoknak, 2009 tavasz

1.1. Gyökök és hatványozás Hatványozás Gyökök Azonosságok Egyenlőtlenségek... 3

BUDAPESTI KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM. Puskás Csaba, Szabó Imre, Tallos Péter LINEÁRIS ALGEBRA JEGYZET

V. GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL

Alapfogalmak-szemantika

Logika nyelvészeknek, 11. óra A kvantifikáció kezelése a klasszikus és az általánosított kvantifikációelméletben

Miskolci Egyetem. Diszkrét matek I. Vizsga-jegyzet. Hegedűs Ádám Imre

AUTOMATÁK ÉS FORMÁLIS NYELVEK PÉLDATÁR

1. Bevezetés. A számítógéptudomány ezt a problémát a feladat elvégzéséhez szükséges erőforrások (idő, tár, program,... ) mennyiségével méri.

5. Trigonometria. 2 cos 40 cos 20 sin 20. BC kifejezés pontos értéke?

Első sorozat (2000. május 22. du.) 1. Oldjamegavalós számok halmazán a. cos x + sin2 x cos x. +sinx +sin2x =

3. Az ítéletlogika szemantikája

MATEMATIKA Kiss Árpád Országos Közoktatási Szolgáltató Intézmény Vizsgafejlesztő Központ

2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció

TARTALOM. Ismétlő tesztek ÚTMUTATÁSOK ÉS EREDMÉNYEK...255

EMMI kerettanterv 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 1. sz. melléklet Matematika az általános iskolák 1 4. évfolyama számára

Nem teljesen nyilvánvaló például a következı, már ismert következtetés helyessége:

Az informatika logikai alapjai

Készítette:

BEVEZETÉS A FUZZY-ELVŰ SZABÁLYOZÁSOKBA. Jancskárné Dr. Anweiler Ildikó főiskolai docens. PTE PMMIK Műszaki Informatika Tanszék

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2007/2008-as tanév 2. forduló haladók I. kategória

Lineáris algebra - jegyzet. Kupán Pál

Valószín ségelmélet házi feladatok

Matematika. Specializáció évfolyam

különösen a média közleményeiben való reális tájékozódást. Mindehhez elengedhetetlen egyszerű matematikai szövegek értelmezése, elemzése.

MATEMATICĂ ÎN ÎNVĂŢĂMÂNT PRIMAR ŞI PREŞCOLAR Îndrumător de studiu Codul disciplinei: PLM3309

különösen a média közleményeiben való reális tájékozódást. Mindehhez elengedhetetlen egyszerű matematikai szövegek értelmezése, elemzése.

Tómács Tibor. Matematikai statisztika

Átírás:

Dr. Jelasity Márk Mesterséges Intelligencia I Előadás Jegyzet (2008. október 6) Készítette: Filkus Dominik Martin Elsőrendű logika -Ítéletkalkulus : Az elsőrendű logika egy speciális esete, itt csak nullad rendű pedikátum szimbólumokat használunk. Részei: a) objektumok b) relációk c) függvény d) kvantorok Az ítéletkalkulus atomi ítéletei a relációk, amik vagy teljesülnek, vagy nem. Beleláthatunk az ítélet finomabb szerkezetébe => ha túl sok tény lehet, (pl ), ez fontos, mert kompakt és kifejezőbb. Szintaktika mondat atom (összekötő mondat) kvantor változó mondat mondat atom predikátum (term, ) term = term term függvény (term, ) kvantorok változó összekötő kvantor kvantorok A B C (nagybetűk) változók x y z (kisbetűk) Szemantika Ítéletkalkulus egy lépése : Lehetséges világok közül választunk, ez a modell elsőrendű logika : Lehetséges világ a domain, ami a létező objektumok halmaza ( D ). Ehhez még kell egy interpretáció, ami a következő: Minden kvantorhoz rendel elemet a domainből Minden függvényhez (n változós) rendel egy D n D függvényt Minden predikátumnévhez (n változós) egy D n {igaz / hamis} függvényt Egy fix domain-en, sok különböző interpretáció is lehet.

Kiértékelés (Igaz vagy Hamis a mondat) Kiterjesztett interpretáció: Minden változóhoz rendel egy domain elemet. Kiértékeléshez kiterjesztett interpretáció kell. Term kiértékelés: ( <= egy domain elem) Konstans és változó : <= kiterjesztett interpretáció Függvény F(t 1,...,t n ) : F -hez rendelt függvény kiértékelése a t 1,...,t n termek kiértékeléseit behelyettesítve Atomi mondatok: (<= Igaz / Hamis) P(t 1,..,t n ) : t 1,...,t n kiértékelését behelyettesítjük P kiértékelésébe Komplex mondatok: Mint az ítéletkalkulusban Kvantorok: Legyen f egy mondat, amelyben szerepel az x változó. x szabad változó, ha f atomi mondat <=> f 1 -ben szabad változó <=> f összetett (pl f 1 f 2 ) és x szabad f 1 -ben vagy f 2 -ben f= y f 1 (vagy y f1) és x y x kötött változó, ha x szerepel f-ben és nem szabad legyen f= xf 1 (x) (x kötött változó) ekkor f kiértékelése igaz, akkor és csak akkor, ha az összes kiterjesztett interpretációban, ahol x értéke a domain minden elemét felveszi (míg a többi hozzárendelés nem változik), f 1 (x) igaz. -nél ugyanez, csak elég egy igaz kiterjesztett interpretáció Logikai következmény T és f mondatok. Ekkor T = f akkor és csak akkor, ha minden modellben és minden interpretációban, ahol T igaz értéket vesz fel, f is igaz értéket vesz fel. Megjegyzés: Ítéletkalkulusban lehetett direkt ellenőrizni (összes modell felsorolása vagy kielégíthetőség). Itt már nem lehet, végtelen lehetőség van. Megjegyzés: Az = operátor ugyanúgy működik mint egy predikátum, amiben az azonosság relációt rendeljük, mint interpretáció. Kvantorok kiértékelése xf(x) = x f(x), stb (csak vagy is elég) x y f(x,y) y x f(x,y) (pl f(x,y) : x vezeti y-t)

gyakorlati megjegyzés: Egy elsőrendű logikai adatbázisban általában nem csak egy f(x 1,...,x 2 ) mondat érdekes, hanem, ha igaz, az interpretáció is. Pl xp(x) -nél érdekes, hogy mi az az x? (azaz melyik objektum?) Példák rokonság: a) objektumok : emberek b) predikátumok : férfi, nő (1 változós, nővér, szülő, stb) c) w-ek : Apa, Anya (lehetne kétváltozós predikátum is) tudás, pl x,y Anya(x) = y <=> Nő(y) Szülő (y,x) x,y Nagyszülő(x,y) z (Szülő(x,z) Szülő (z,y)) x,y Unokatestvér(x,y) x y p Szülő (p,x) Szülő (x,y) Férfi (Péter, stb) matematikai példák: a) objektumok : természetes számok b) predikátumok : N(x) : x természetes szám c) függvények : S(x) : x rákövetkezője (x+1) d) kvantorok : nulla Itt a cél az, hogy olyan axiómákat adjunk, amelyeknek lényegében csak a természetes számok a modellje. (izomorfizmus erejéig). Ez nem megy elsőrendű nyelven, mert van megszámlálhatatlan modell is a következő axiómákhoz. N(0) x N(S(x)) x 0 S(x) x,y x y S(x) S(y) x N(x) 0+x = x x,y N(x) N(y) S(m) + n = s(m + n) indukciós axióma: vagy másodrendű nyelven vagy elsőrendűn, de akkor végtelensok axióma Logikai következtetés Hogyan általánosítsuk az ítéletkalkulus módszereit? Van teljes módszer? (igen! Például a rezolúció) ötlet: Ítéletkalkulus következő outputmezőit emeljük át ehhez: a) kvantoroktól megszabadulunk b) következtetési szabályokat felemeljük (lifting) úgy, hogy a finomszerkezete (azaz változó hozzárendelése) figyelünk behelyettesításekkel popelem : a behelyettesítés szintaktikai operáció lesz.

kvantorok : xf(x) => f(c), ahol c skolem konstans szimbólum. Általában : skolemizáció: Ha y kvantorok között, és az x1,...,x n -el kötött változókhoz tartozó kvantorok hatáskörében van, akkor helyettesítünk F(x 1,...,x n ) skolem függvénnyel például: x( yp(x,y)) => x(p(x,f(x))) xf(x) => f(x) elhagyjuk a kvantort és minden szabad változót -nel kötöttnek tekintünk Megjegyzés: Logikai következmény szempontjából ekvivalens, de minden kvantorhoz új változónév kell: (pl xp(x) xr(x) => P(x) R(y)) Ebben az állapotban nincsenek kvantorok, csak predikátumok logikai kombinációi, ahol a termek lehetnek változók is. Lifting: P 1 ',...,P n ', P 1,...,P n : atomok P1',..., Pn ', P1 Pn q helyettesít Θ, q Ahol Θ helyettesítés azon szabad változók helyettesítése olyan termekkel, amelyek más mondatokban előfordulnak. Például: Fekete H, Fekete x Hattyú x Hattyú H ahol Θ = {x/h} Ezzel a helyettesítéssel Fekete(H), Fekete(x) -et azonos alakra hozzuk. Θ megtalálásához adható hatékony algoritmus, mely a legoptimálisabb hozzárendelést adja meg, azaz csak akkor rendel x-hez értéket, ha a másik literálban ugyanott nem változó van, hanem konstans vagy függvény. Rezolúció Itt is ellentmondáshoz jutunk, mint az ítéletkalkulusban 1. Vegyük fel β -t : α β -ból indulunk 2. α β konjuktív normálformája kell -t automatikusan bevisszük csak és marad konstansoktól megszabadulunk literálok klózait hozzuk létre ( -t kivisszük)

egyetlen-szabály : két klózra l 1 l 2, m 1 m n helyettesít(θ, l 1 l i-1 l i+1 l 2 m 1 m j-1 m j+1 m n ) (lifting a rezolúció szabályhoz) ahol helyettesít (Θ, l i ) = helyettesít (Θ, m j ) Tétel A rezolúció cáfolás-teljes, azaz ha β logikai következmény, találunk bizonyítást, de ha nem, akkor nem kell bizonyítani. Bizonyítás Hasonló mint az ítéletkalkulus, de néhány extra lépés : kihagyjuk Gödel tétele Minden ellentmondásmentes, a természetes számok elméletét tartalmazó, formális-axiomatikus elméletben megfogalmazható olyan mondat, mely se nem bizonyítható, se nem cáfolható. Előre-hátra láncolás Horn-hoz hasonló adatbázis formátum. Határozott klóz : f 1 f 2... f k f k+1, ahol f i -k atomok (pozitív literálok) Tények: pozitív literál Literálok paraméterei: ha csak konstans vagy változó, akkor DATALOG formátum (függvényt nem engedünk) Kvantorokat továbbra is úgy kezeljük, ahogy eddig ötlet: Két módus ponens-t használunk a liftingel ugyanaz, mint az ítéletkalkulus, de 1. algoritmus kell, az összes lehetséges helyettesítés megtalálásához 2. akkor van vége, ha egy új formula és a bizonyítandó α közös alakra hozható helyettesítésnek, vagy nincs új formula (ekkor α nem logikai következmény) DATALOG adatbázison mindig megáll, de egyébként nem. Pl.: 1. N(0) 2. N(x) N(S(x)) -ből generálva N(S(0)), N(S(S(0))), stb A logikai következmények száma végtelen, nemtudjuk mikor kell megállni Félig eldönthető, ha α nem következmény, akkor nem áll meg, ha igen, akkor leáll A változók miatt az elsőrendű logikában a modus ponens lehetséges alakjainak előállítása NP nehéz! Példa probléma:

D : különböző D(wa, nt) S(wa, sa) D(nt, q)... stb színezhető tények : D(piros, kék), D(piros, zöld), stb A gyakorlatban nem feltétlenül nehéz heurisztikák: pl egy f 1... f 2 először azt, ami a legnehezebben kielégíthető alapvető probléma: irreleváns következtetések => visszafelé láncolás Ugyanaz, mint az ítéletkalkulus, csak a helyettesítésekre kell figyelni 1. A helyettesítések Θ halmaza kezdetben üres 2. Mélységi bejárással ezt a halmazt fokozatosan bővítjük, hozzáadva az új helyettesítéseket (amíg lehet) 3. A művelet sikeres, ha eljutunk a tényekig, melyek a levelekben vannak, ebben az esetben megkapjuk a behelyettesítést is. 4. A mélyésgi keresés miatt nem teljes és ismétlődő állapotok is lehetnek. Logikai programozás A logikai programozás esetében a programokat relációkkal specifikáljuk. A program futása az logikai következtetésen alapszik. Prolog: Legkiemeltebb környezet Hátrafelé láncolás, határozott klózok a tudásanyag szintaxis pl: A(x,y) B(x) C(x) kb. c(x) :- A(x,y), B(x) Néhány kompromisszummal számolni kell: Pl.: predikátumnak van mellékhatása (input/output, stb) néhány gond például a) (1) path (X,Z) :- link (X,Z) (2) path(x,z) :- path(x,y), link (Y,Z) (nagybetű: változó, kisbetű: konstans) Az A B C gráfon végtelen ciklus következik, ha fordított sorrendben írjuk fel a szabályt ((2),(1)) ( <= mélységi keresés)

Ugyanazt az állapotot többször is elérjük, azonban lehet hatékonysági gond Sok lehetséges útvonal A-ból B-be, ezekből sok a fölösleg Végeredményeket táblázatba lehet tárolni (<= dinamikus programozás) Automatikus tételbizonyítás Nem csak határozott klózok vesznek részt, elsőrendű formulák A :- B,C A:- C,B nem mindegy a sorrend OTTER 4 részre osztjuk a tudásbázist támogató halmaz pontos tények használható axiómák háttértudás Átírók termekhez, pl x+0 = x kontroll info pl heurisztika, keresés szabályozásához működés: rezolúció, ahol a támogató halmaz egy elemét és egy axiómát rezolválunk, a legkönnyebb klózt választjuk. A halmazhoz aztán klózokat adunk alkalmazás: néhány területen, algebra, számelmélet