응엉이의 엉엉코딩일기

Theorem proving KB(우리가 알고있는 사실) 내 sentence들에 Inference rule(추론규칙)을 적용 -> 새로운 사실을 알아내는 것 Proof methods Application to inference rules Model checking 기존 문장 → 합리적인 새로운 문장 생성 inference rule application의 sequence를 통해 생성 n개의 model에 대한 Truth table 열거 model space에 대해 heuristic하게 search sound, incomplete Resolution (분해) Conjunctive Normal Form (CNF) Forward chaining 기존 알려진 사실들을 기반으로 새로운 사실을 추리하며 나아가는 방법 ..

Propositional logic (명제 논리) Inference soundness procedure : 해당 절차를 따라 생성된건 다 맞음 completeness procedure : 해당 절차는 모든 case를 만들어냄 first order logic : sound and complete한 inference procedure가 존재하는 logic, KB에 알려진 사실들을 기반으로 procedure 진행 Syntax atomic sentence는 1개의 proposition symbol(명제기호)로 구성 명제기호 : True이거나 False인 1개의 명제를 나타냄 ex) P, Q, R .. atomic sentence를 괄호와 logical connective(논리접속사)로 연결해서 복합 문장을 만들..

Logic syntax는 sentence를 만드는 규칙 formal language의 syntax는 well-formed sentence를 정의 well-formed sentence가 모여 KB를 만듦 well-formed sentence는 information을 가지며, sentence를 기반으로 conclustion을 represent할 수 있음 이처럼 conclusion을 drawn 하는 과정을 logic이라고 함 logic은 sentence의 semantics를 정의해야 함 (문장의 의미) semantics는 각 가능세계에 대한 문장의 진리(True or False)를 정의 ex) x + y = 2 라는 문장 x = 1, y = 1인 세계에서는 True x = 2, y = 1인 세계에서는 Fals..

Knowledge-based agents Knowledge bases (KB) KB : 문장들의 집합 (set of sentences in a formal language) - Tell : KB에 새로운 문장(지식)을 추가 - Ask : KB에 있는 문장을 질의 - Inference (추론) : Ask 연산 수행시 그에 대한 답이 반드시 KB에 Tell 연산을 통해 추가된 어떤 문장에서 도출되어야 함 Knowledge based agent agent는 사전에 자신의 KB에 일정한 Background Knowledge를 가지고 있을 수 있음 agent를 KB를 유지하고 있음 percept 1개를 입력 -> action 1개를 반환 TELL(KB, MAKE-PERCEPT-SENTENCE(percept, t)..

states : representation of a physical configuration node : search tree를 구성하는 data structure Tree search algorithms expanding states successor를 generate하면서(node를 expand 하면서) state space를 탐색하는 것 Tree Based Search strategies node를 extend 하는 순서에 따라 달라짐 Strategy 평가 Completeness : solution이 존재하는 경우 항상 찾아주는지 Time complexity : 탐색에 걸리는 시간 (탐색한 노드의 수, 생성되는 노드 수에 비례) (worst case) Space complexity : 요구하는 메모..