符号主义AI与逻辑推理

谓词逻辑（述語論理）是用“谓词(对象)”形式的符号来表示对象的性质和对象之间的关系的逻辑。

例如“咪咪是猫”写作 猫(咪咪)，其中“猫”是谓词，“咪咪”是对象。再组合表示“所有”“存在”的量词（∀・∃），就能写出对许多对象都成立的一般规律，因此它成为由人用符号和规则书写知识、再让机器推理的符号主义 AI 的基础。

类比通讯录如果先定好“姓名”“关系”等栏目再填写，机器就能找出谁和谁是父母子女。谓词逻辑就像是把知识统一成这种固定格式的方法。

记法想象把语文课学的谓语（是……、比……大）提到最前面，再把主语等放进括号里，按这个字面形状来记。

该术语的过去问 1 题 述語論理 →

演绎推理（演繹推論）是把一般规律套用到个别事实上，推出关于该个体的结论的推理。

典型的形式是三段论，由一般规律（大前提）和个别事实（小前提）得出结论。只要前提正确、步骤遵守逻辑规则，结论就一定正确。在符号主义 AI 中，对用谓词逻辑写好的知识进行演绎推理，就能推出原本没有写出的事实。

类比如果知道“这栋楼全楼禁烟”，那么不论走进哪个房间，不用确认也知道那里不能吸烟。

记法“绎”有从线头抽出丝来的意思，记作从一般规律这个线头里抽出个别的答案。

该术语的过去问 1 题 演繹推論 →

归纳推理（帰納推論）是从多个个别事例的共同点中推出一般规律的推理。

观察的数量越多，结论的可信度越高，但它并不能保证尚未观察到的事例。从数据中找出规律的机器学习，也建立在这种归纳的思路之上。

类比去过几次的店每逢周三都关门，于是认为“周三是固定休息日”，就与此相近。哪个周三它要是开着门，这个想法就得改。

记法“纳”是收纳的意思，记作把零散的事例收纳进一条规律里。

该术语的过去问 1 题 帰納推論 →

基于规则（ルールベース）是由人预先写好“如果……就……”形式的规则，再把事实套用到规则上进行判断的方式。

规则写成 IF（条件）与 THEN（结论或动作）的组合，把专家的知识整理成一组规则来代替专家进行判断的机制称为专家系统。它容易展示用了哪条规则作为判断依据，但编写和维护规则很费工夫，也无法应对规则里没有写到的情况。

类比就像按照家电说明书里“指示灯闪烁时请清洁滤网”这类故障处理表，根据症状选择对策。