我们首先概述人工智能现代发展的历史和哲学考量。然后,我们将学习一些形式逻辑和推理系统,特别是命题演算和一阶谓词逻辑的语法和语义。接下来,我们将深入研究搜索算法,直至启发式搜索和著名的 A* 算法,该算法在机器人和计算机游戏等许多领域都有应用。然后,我们将逻辑与搜索结合起来,研究专家推理系统背后的算法。最后,我们将学习 Prolog 编程语言,并使用它来实现一个简单的专家系统、各种搜索算法和一个简单的机器人运动规划系统。接下来,我们将研究 Prolog 以及其他自动推理系统的基础——解析定理证明。我们还将介绍使用自动推理的自动规划。
普遍认为,量子力学需要由于其物理含量而对经典的预言进行修订。然而,为了模拟每个量子理论的命题,新的量子逻辑是必不可少的。在本文中,我们通过证明可以在量子环境中恢复经典逻辑来批判性地讨论这一说法,并考虑到Bohmian的力学。的确,这样的理论框架提供了必要的概念工具,以使实验命题的经典逻辑借助其清晰的形而上学的图像及其测量理论。更确切地说,将表明,经典命题演算的康复是该理论原始本体论的结果,这一事实尚未在有关Bohmian机制的文献中得到足够的认可。这项工作旨在填补这一差距。
(L1) 第一单元:数理逻辑:命题演算:语句和符号、联结词、合式公式、真值表、同义反复、公式等价性、对偶律、同义反复蕴涵、范式、语句演算的推理理论、前提的一致性、间接证明方法、谓词演算:谓词、谓词逻辑、语句函数、变量和量词、自由和有界变量、谓词演算的推理理论。第二单元:集合论:集合:集合上的运算、包含-排斥原理、关系:性质、运算、分割和覆盖、传递闭包、等价性、兼容性和偏序、哈斯图、函数:双射、组合、逆、排列和递归函数、格及其性质。第三单元:组合学和递归关系:计数基础、排列、重复排列、循环和限制排列、组合、限制组合、二项式和多项式系数和定理。递归关系:生成函数、序列函数、部分分式、计算生成函数系数、递归关系、递归关系公式、通过代换和生成函数解决递归关系、特征根法、解决非齐次递归关系