人工知能特論 2011 資料 no.6

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人人人人人人 2011 人人 No.6 人人人人人人人人人 人人人人 人人人人

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人工知能特論 2011 資料 No.6. 東京工科大学大学院 担当教員 亀田弘之. 前回までの確認から. Prenex Conjunctive Normal Form. Literal Clause PCNF. 前回までこんな話をしました。. Leteral. Literal の定義: アトム はリテラル ( 例: P(x), Q(3,5,8) ) アトムの否定 もリテラル ( 例: ~P(x), ~Q(3,5,8)) - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: 人工知能特論 2011 資料 No.6

人工知能特論 2011資料 No.6

東京工科大学大学院担当教員 亀田弘之

Page 2: 人工知能特論 2011 資料 No.6

前回までの確認から

Page 3: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Prenex Conjunctive Normal Form

• Literal

• Clause

• PCNF

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前回までこんな話をしまし

た。

Page 4: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Leteral

• Literal の定義:1. アトムはリテラル ( 例: P(x), Q(3,5,8) )

2. アトムの否定もリテラル ( 例: ~P(x), ~Q(3,5,8))

– 上記の1を正リテラル (positive literal) 、2を負リテラル (negative literal) という。(例: P(f(x)) は正リテラル , ~P(f(x)) は負リテラル )

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Page 5: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Clause

• Clause の定義:– ゼロ個以上かつ有限個のリテラルからなる選

言のこと。例: 

1. P(a) v Q(x,b,f(s))

2. ~Q(x,y) <=1個のリテラルの選言!

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Page 6: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Clause の集合による表記法

1. P(a) v Q(x,b,f(s))    {P(a) , Q(x,b,f(s))}

2. ~Q(x,y) {~Q(x,y) }

6

いろいろな表記法があります。慣れるしかありません。

いろいろな表記法があります。慣れるしかありません。

Page 7: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Prenex Conjunctive Normal Form

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)( 111 mnn CCxqxq る変数はすべて論理式に現れであり、かは ni xxxq ,,, 21

Page 8: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Prenex Conjunctive Normal Form

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)( 111 mnn CCxqxq

る変数はすべて論理式に現れであり、かは ni xxxq ,,, 21

Prenex Matrix

Clause

Page 9: 人工知能特論 2011 資料 No.6

PCNF の例

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)),((~

)),()((

)),()((~

))),()((~)(),(~))()(((

)),(),,((

)))(~),((~)),(~)(((

ayQy

axQxPx

ayQyPyx

xxQbPxPxaQbPaPx

zyPzyxSzyx

aPbaRyxQxPyx

Page 10: 人工知能特論 2011 資料 No.6

PCNF への変形

• 任意の述語論理式は PCNF に変形することができる。その際、その論理式の真理値は保存される。

• 例:

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))()((~

))()((~

)()(~

)()(~

)()(~

)()(

yQxPyx

yyQxPx

yyQxPx

yyQxxP

xxQxxP

xxQxxP

Page 11: 人工知能特論 2011 資料 No.6

定理

• 任意の論理式 φ に対して、 φ と真理値が等価な論理式 ψ でかつ PCNF のものが1つ存在する。

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Page 12: 人工知能特論 2011 資料 No.6

変形の手順(その1)

1. 論理式 φ の中の→と↔を次の規則を用いて取り除く。1. ( A→B ) を  (~A v B) に置き換える。2. (A↔B) を  (~A v B)^(A v ~B) に置き換え

る。

2. 分離された変数がそれぞれ異なるように変数名を書き換える。

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Page 13: 人工知能特論 2011 資料 No.6

変形の手順(その2)

3. すべての~がアトムの直前に来るように次の規則を用いて変形する。1. ~∀ x ψ  を ∃x~ ψ  に置き換える。2. ~∃ x ψ  を ∀x~ ψ  に置き換える。3. ~ ( φ ∨ ψ ) を ( ~φ ∧ ~ψ ) に置き換える。4. ~ ( φ ∧ ψ ) を ( ~φ ∨ ~ψ ) に置き換える。5. ~~ φ を φ に置き換える。

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Page 14: 人工知能特論 2011 資料 No.6

変形の手順(その3)4. すべての限量子∀と∃を論理式の先頭部

分へ移動させる。1. ∃ x φ∨ψ  =>  ∃x (φ∨ψ)

2. φ∨∃x ψ  => ∃x (φ∨ψ)

3. ∀ x φ∨ψ  =>  ∀x (φ∨ψ)

4. φ ∨ ∀x ψ  => ∀x (φ∨ψ)

5. ∃ x φ∧ψ  =>  ∃x (φ∧ψ)

6. φ∧∃x ψ  => ∃x (φ∧ψ)

7. ∀ x φ∧ψ  =>  ∀x (φ∧ψ)

8. φ∧∀x ψ  => ∀x (φ∧ψ) 14

Page 15: 人工知能特論 2011 資料 No.6

変形の手順(その 4 )

5. Matrix 部分を CNF 形式に変形する。1. ((A∧B)∨C) を ((A∨C) ∧ (B ∨C)) に2. ((A∨B)∧C) を ((A∧C) ∨ (B ∧C)) に

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Page 16: 人工知能特論 2011 資料 No.6

PCNF 導出の例(練習問題)

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))),(~))(()(((~))(~))(()(((~

))),(~)((~)))(()(((~

))),(~)((~)))(()(((~

)),(~)((~)))(()((~

)),()((~)))(()((~

)),()((~)))(()((~

)),()((~)))(()((~

)),()((~)))(()((

ayRxfPxPyQxfPxPyx

ayRyQxfPxPyx

ayRyQyxfPxPx

ayRyQyxfPxPx

ayRyQyxfPxPx

ayRyQyxfPxPx

axRxQxxfPxPx

axRxQxxfPxPx

何度も練習してみてください。

何度も練習してみてください。

Page 17: 人工知能特論 2011 資料 No.6

確認問題

• 次の置き換えは、真理値を保存するか確かめよ。

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)),(),((

)),(),((

),(),(

)},(),,(),,(),,(),,({

},,{

xaQyxPyx

zaQyxPzyx

xaxQyxyPx

abQcaQaaQbcPcaPI

cbaD

Page 18: 人工知能特論 2011 資料 No.6

確認問題

• 次の置き換えは、真理値を保存することを確かめよ。

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))()((

)()(

)}(),({

},,{

yPxPyx

yyPxxP

cPaPI

cbaD

Page 19: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Skolem Standard Form

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Page 20: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Skolem Standard Form

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)( 111 mnn CCxqxq

る変数はすべて論理式に現れだけであり、は ni xxxq ,,, 21

Prenex Matrix

Clause

Page 21: 人工知能特論 2011 資料 No.6

PCNF  =>  SSF への書き換え

• 限量記号(存在記号)∃を除去しなければならない。そのために、スコーレム定数やスコーレム関数を導入する。

• 例:

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),(),(

))(,(),(

axxPyxxPy

xfxxPyxyPx

Page 22: 人工知能特論 2011 資料 No.6

大切な注意事項(その1)

• 任意の論理式は PCNF に変形可能• 任意の PCNF は SSF に変形可能• 任意の論理式とそれから導かれる SSF と

は論理的に等価であるとは限らない(真理値は必ずしも保存されない!)。

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Page 23: 人工知能特論 2011 資料 No.6

真理値が保存されない例

)}1({

;)2()1(.3

2.2

}2,1{.1

)(

)(

PI

FIandTI

Da

D

aP

xxP

pp

    

 

Page 24: 人工知能特論 2011 資料 No.6

大切な注意事項(その2)

• BUT

• 充足不可能な論理式は充足不可能な SSFに変形される。

• 元の論理式がモデルを持つための必要十分条件は、 SSF がモデルを持つことである。(これは重要な定理の1つ)

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Page 25: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Herbrand Models

• 次に、フランスの論理学者 Jacques  Herbrand が考案した解釈 (interpretation) を導入する。この解釈を特に、 Herbrand interpretation とよび、この解釈に基づくモデルを Herbrand model と呼ぶ。

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Page 26: 人工知能特論 2011 資料 No.6

• Herbrand universe U

• Herbrand base B

• Herbrand pre-interpretation J

• Herbrand interpretation I

• Herbrand model M

以下、例で説明する。

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Page 27: 人工知能特論 2011 資料 No.6

例:

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))},()(()),(,(),({ xxQxPxbfaQaP

まず、このような論理式の集合を考える。

Page 28: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Herbrand Universe

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})),(()),((),(),(,,{ bffaffbfafbaU

元の論理式に含まれていた定数と関数に着目し、これからか得られるすべての項を集めたもの。

Page 29: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Herbrand   Base

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})),(()),((),,(),,(),(),({ bfPafPbbQaaQbPaPB

元の論理式に含まれていた述語を、先ほどのU の要素に適用して得られる述語すべてからなる集合。

Page 30: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Herbrand pre-interpretation

• 解釈の領域 D : Hebrand Universe U

• 定数記号の解釈 : 自分自身に対応させる。• 関数記号の解釈:自分自身に対応させる。

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Page 31: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Herbrand interpretation

• Herbrand pre-interpretation に基づくInterpretation を Herbrand Interpretation と呼ぶ。

• なお HI の内、所与の論理式(群)を充足するものを Herbrand Model (HM) と呼ぶ。

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Page 32: 人工知能特論 2011 資料 No.6

Page 33: 人工知能特論 2011 資料 No.6

注意事項

• HM の意義1.Σ がモデルを持つ   Σ が HM を持つ。2.Σ  |=  φ    S は HM を持たない。

ただし、 S は Σ∪ { ~ φ} の SSF 。

Page 34: 人工知能特論 2011 資料 No.6

述語論理における推論

• Resolution

• 代入• 論理プログラミング( Prolog など)• 帰納論理プログラミング (Progol など )

=>知識分類・知識獲得・知識発見