KNW - wykład 3 LOGIKA MODALNA.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
ANALIZA SIECIOWA PRZEDSIĘWZIĘĆ konstrukcja harmonogramu
Advertisements

Wprowadzenie w problematykę związaną z twierdzeniem Gödla
RACHUNEK ZDAŃ.
Podstawy Logiki i Teorii Mnogości
Metody Analizy Programów Wykład 02
Wykład 10 Metody Analizy Programów Specyfikacja Struktur Danych
Wykład 06 Metody Analizy Programów System Hoare
REGUŁOWO-MODELOWE SKORUPOWE SYSTEMY EKSPERTOWE Część 1
Zagadnienia automatycznego wnioskowania w logikach deskrypcyjnych
VI Rachunek predykatów
Badania operacyjne. Wykład 1
Badania operacyjne. Wykład 2
Wykład no 11.
Logiki (nie)klasyczne
KNW- Wykład 8 Wnioskowanie rozmyte.
Matematyka Dyskretna, G.Mirkowska, PJWSTK
AUTOMATYCZNE DOWODZENIE TWIERDZEŃ.
Materiały pomocnicze do wykładu
Materiały pomocnicze do wykładu
DANE INFORMACYJNE Gimnazjum Nr 43 w Szczecinie ID grupy: 98/38_MF_G2
Analiza matematyczna - Funkcje jednej zmiennej wykład II
SZTUCZNA INTELIGENCJA ARTIFICIAL INTELLIGENCE
FUNKTORY Katarzyna Radzio Kamil Sulima.
Jest to wyrażenie jednoznacznie stwierdzające, na gruncie danego języka, iż tak a tak jest albo że tak a tak nie jest. Zazwyczaj określa się, iż takim.
8. LOGIKA TEMPORALNA Składnia zdaniowej logiki temporalnej:
Główne pojęcia logiki.
Zależności funkcyjne.
Podstawy układów logicznych
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
I. Informacje podstawowe
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
AUTOMATYKA i ROBOTYKA (wykład 5)
Argumentacja jako proces poznawczy
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Technika optymalizacji
II. Matematyczne podstawy MK
Rachunki Gentzena Joanna Witoch.
Rozwiązanie zadań do zaliczenia I0G1S4 // indeks
Sztuczna inteligencja – wprowadzenie
Model relacyjny.
Metody zapisu wiedzy.
FUNKCJE Opracował: Karol Kara.
III EKSPLORACJA DANYCH
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
PRZYGOTOWALI Bartosz Pawlik Daniel Sawa Marcin Turbiński.
Semantyczna teoria prawdy Tarskiego
ALGORYTMY Co to jest algorytm ? Cechy algorytmu Budowa algorytmów
Gramatyki Lindenmayera
Grażyna Ziobro-Marcinkiewicz
Zagadnienia AI wykład 2.
KNW- Wykład 3 Powtórzenie. PROGRAM WYKŁADU NR 3 Przykładowe zadania z logiki Modele możliwych światów.
Zagadnienia AI wykład 5.
NP-zupełność Problemy: rozwiązywalne w czasie wielomianowym - O(nk)
Systemy wspomagające dowodzenie twierdzeń
Pętle – instrukcje powtórzeń
Zarządzanie projektami
ZDANIE.
PRAWA LOGIKI RACHUNKU ZDAŃ. 2 FUNKCJA LOGICZNA funkcja zdaniowa, która zbudowana jest jedynie z tałych logicznych i zmiennych (zdaniowych lub nazwowych).
KNW K Konwencjonalne oraz N Niekonwencjonalne metody W Wnioskowania.
Funktory zdaniotwórcze ekstensjonalneintensjonalne.
Weryfikacja hipotez statystycznych „Człowiek – najlepsza inwestycja”
Elementy cyfrowe i układy logiczne
Funktory prawdzwościowe
Pojęcia podstawowe Algebra Boole’a … Tadeusz Łuba ZCB 1.
Logika dla prawników Tautologia.
Projektowanie wspomagane komputerem
Projektowanie wspomagane komputerem
Wstęp do Informatyki - Wykład 6
Podstawy teorii spinu ½
II. Matematyczne podstawy MK
Zapis prezentacji:

KNW - wykład 3 LOGIKA MODALNA

Logika modalna inspiracje syntaktyka semantyka wnioskowanie - translacja

Logika modalna Formalizacja zdań języka naturalnego wyrażanie pojęć takich jak czas wiedza konieczność wiarygodność ...

Logika modalna W logice klasycznej prawdziwość formuły zależy jedynie od prawdziwości formuł składowych Jan poszedł na spacer lub do pracy W logice modalnej prawdziwość formuły zależy także od innych okoliczności Jest możliwe, że Jan poszedł do pracy Jutro będzie padał deszcz

Logika modalna Dostosowanie formalnej implikacji do potocznych zdań warunkowych (C.L. Lewis, 1912) w logice klasycznej nie zakłada się związku treściowego poprzednika implikacji z następnikiem w implikacji ścisłej wprowadzonej przez Lewisa: p implikuje q to znaczy, że nie jest możliwe że (p  ~q)

Logika modalna „...nie ma matematyków, którzy by w praktyce matematycznej stosowali logikę modalną. Mimo to istnieje tu wiele problemów ciekawych samych przez się.” A. Grzegorczyk Zarys logiki matematycznej, 1969 „...modalności pozwalają na rozwiązanie znacznie większej gamy problemów zarówno związanych z rozumieniem i przetwarzaniem języka naturalnego i wnioskowaniem...” L. Bolc et al., Wnioskowanie w logikach nieklasycznych, 1995

Logika modalna A  ~(~A) Do klasycznego rachunku zdań dołącza się operatory „konieczności”  i „możliwości” : jeżeli A jest formułą to jest nią także A oraz A dualność operatorów  oraz : A  ~(~A)

Logiki modalne

Logika modalna Opis przy pomocy postulatów jakie powinna dana logika spełniać Podanie opisu semantycznego i na tej podstawie dobór odpowiedniej metody wnioskowania

Przykład Reprezentacja wiedzy w bazach danych i wnioskowanie na jej temat: logika epistemiczna, tzn. A oznacza, że A jest wiadome, natomiast A odczytujemy jako bieżący stan wiedzy dopuszcza A Można teraz postulować, aby modalności te spełniały następujące wymagania:

Przykład  A  A : jeśli jest wiadome że A, to również A jest możliwe ze względu na bieżący stan wiedzy (nie da się odrzucić A na podstawie wiedzy zawartej w bazie danych);  A  A : jeśli A jest wiadome, to wnioskujemy, że A; A  A : spełnialność A implikuje, że A jest niesprzeczne z bieżącą wiedzą

Czy schematy te są niesprzeczne? Czy wystarczająco dobrze opisują wiedzę? Czy któryś nie wynika z pozostałych? Jak na ich podstawie wnioskować? Badania semantyczne

Klasyfikacja logik modalnych do klasycznego rachunku zdań dołącza się aksjomat:  (A  B)  (A  B), oraz regułę wnioskowania (regułę generalizacji): A|-  A logika K

Klasyfikacja logik modalnych Poszczególne logiki modalne definiuje się poprzez własności operatorów modalnych: D:  A  A T:  A  A E: A   A B:  A  A W:  (A  A)  A ... KT, KTB, KD, ... >

Semantyka - możliwe światy Kripkego Oprócz prawdziwego stanu rzeczy, są jeszcze możliwe inne stany, zwane „światami”, w których potencjalnie możemy się znaleźć, a może już jesteśmy, tylko o tym nie wiemy

MODELE KRIPKEGO Strukturą Kripkego nazywa się dowolny system relacyjny <W,R>, gdzie W jest zbiorem światów a R jest relacją binarną określoną na W. Modelem Kripkego nazywa się trójkę <K,w,v>, gdzie K=<W,R>, wW - wyróżniony świat, zaś v jest funkcją v:FxW {T,F} przyporządkowującą wartości logiczne zdaniom w światach

MODELE KRIPKE’GO Grafy skierowane, dla których wierzchołków (możliwych światów) określamy wartościowania logiczne dla pewnych zmiennych zdaniowych

PRZYKŁAD W={W1, W2, W3, W4} R={(W1,W2), (W1,W3), (W2,W4), (W3,W4), (W4,W1)} L(W1)={-p, q, r} lub {q,r} L(W2)={p, -q, -r} lub {p} itd W1: p = 0; q = 1; r = 1 W2: p = 1; q = 0; r = 0 W4: p = 1; q = 1; r = 1 W3: p = 0; q = 0; r = 1

PRAWDZIWOŚĆ ZDAŃ Niech dane będą: model Kripke’go K, zdanie  oraz świat W. Wtedy:  jest prawdziwe w W (K,W |- ), jeśli jest prawdziwe dla wartościowania w W;  jest prawdziwe w K (K |- ), jeśli jest prawdziwe w każdym W należącym do K

OPERATORY MODALNE Niech dane będą: model Kripke’go K, zdanie  oraz świat W. Wtedy:   jest prawdziwe w W (K,W|-  ), jeśli jest prawdziwe we wszystkich światach V, do których prowadzą strzałki z W   jest prawdziwe w W (K,W|-  ), jeśli jest prawdziwe w przynajmniej jednym V, do którego prowadzi strzałka z W

PRZYKŁADOWE ZADANIE Czy K,W1 |-  ( p  (q  r)) ?

Wnioskowanie Jakie własności relacji R (określającej strukturę Kripkego) odpowiadają poszczególnym schematom modalnym? Automatyzacja wnioskowania >

Automatyzacja wnioskowania Jeżeli warunki spełniane przez relację R są formułami logiki klasycznej 1. rzędu, to można do automatyzacji wnioskowania zastosować znane już metody. Automatyczne wnioskowanie w logice modalnej: translacja formuł modalnych na formuły logiki klasycznej a następnie wnioskowanie w oparciu o warunki odpowiadające schematom modalnym (co też można zautomatyzować)

Przykłady translacji formuł

Przykład Program deterministyczny, w którym zawsze wiadomo jaka instrukcja wykonywana jest jako kolejna. Tu światami są stany programu. Wymagamy więc, aby dla każdego świata istniał dokładnie jeden jego następnik Nakłada to na relację R warunek bycia funkcją: x!y R(x,y) lub wymaga przyjęcia schematu modalnego: A  A

Translacja funkcyjna Relacje występujące w translacji relacyjnej można zastąpić jednoargumentowymi funkcjami. Każde zagnieżdżenie modalności powoduje zmianę kontekstu modalnego, np. formuła A oznacza, że: dla każdego świata W1 dostępnego ze świata początkowego W0 istnieje świat W2 dostępny z W1 i spełniający A. Dla każdej funkcji f (zmieniającej kontekst ze świata W0 do W1) istnieje funkcja g (z W1 do W2) taka, że A jest spełnione w świecie g(f(W0)) (czyli w W2)