人工智能课件第二章知识表示（谓词逻辑）

人工智能课里的知识表示章节，讲得还挺扎实的，是关于谓词逻辑这块。用大白话说，就是你要教机器理解“谁是谁”“谁干了啥”这种事儿，就得靠这套逻辑。它不止能表达事实，还能推理逻辑，比如“如果 A 是 B，那 C 也应该是 B”，有点像写代码的“if-else”。

谓词逻辑里有个重点：量词。像∀表示“”，∃表示“至少有一个”。再加上逻辑与（∧）、或（∨）、非（¬）这种连词，组合起来就能表达各种复杂关系。比如“所有学生都喜欢编程”，你可以写成：(∀x)(Student(x) → Like(x, Coding))，是不是挺直观的？

还有一点值得一提，一阶谓词逻辑挺常见的，结构清晰，表达规则明确，适合你用在 AI 推理、知识图谱、智能问答这类场景里。合式公式怎么写？举个例子：“喜欢某种游戏”：(∀x)(∃y)(Person(x) ∧ Game(y) ∧ Like(x, y))。逻辑清楚，还挺易懂的。

如果你正好在搞 AI 系统，或者在搭建知识引擎，不妨看看下面这几个资源，像人工智能谓词逻辑、逻辑推理 PPT、知识谱系 2这种，整理得蛮系统的，找例题也方便：

• 人工智能谓词逻辑
• 人工智能原理 PPT 上课用逻辑推理
• 知识谱系 2 谓词逻辑.pdf

如果你对逻辑表达和AI 推理这块还不是熟，用这些课件上手会快多，建议配合代码练练表达式的写法，理解起来更有感觉。