Where is Wumpus Propositional logic (cont…) Reasoning where is wumpus

Slides:



Advertisements
Similar presentations
あどべんちゃーにほんご L. 2か にほんごのきょうしつ /Japanese Classroom General goals of the lessons: You will be able to communicate the information below in the given situations.
Advertisements

Giving and Receiving Gifts Chapter 15 のぶんぽう. Giving and Receiving Gifts Giving and receiving gifts is a very important custom in Japan. As such, it is.
SPSSによるHosmer-Lemeshow検定について
確率と統計 - 確率2回目 - 平成 18 年 11 月 1 日. 2 今日の内容 1. 確率の復習(再整理) 2. 加法の定理 3. 乗法の定理へのイントロ.
7.n次の行列式   一般的な(n次の)行列式の定義には、数学的な概念がいろいろ必要である。まずそれらを順に見ていく。
第 3 回 iPhone アプリ開発勉強会 Objective-C 基礎講座 - インスタンスメソッド - 三井 相和.
9.線形写像.
3.多項式計算アルゴリズム べき乗の計算 多項式の計算.
時間的に変化する信号. 普通の正弦波 は豊富な情報を含んでいません これだけではラジオのような複雑な情報 を送れない 振幅 a あるいは角速度 ω を時間的に変化 させて情報を送る.
九州大学 岡村研究室 久保 貴哉 1. 利用中のAPの数の推移 2 横軸:時刻 縦軸:接続要求数 ・深夜では一分間で平均一台、 昼間では平均14台程度の接続 要求をAPが受けている。 ・急にAPの利用者数が増えてく るのは7~8時あたり.
5.連立一次方程式.
―本日の講義― ・平均と分散 -代表値 -ぱらつき(分散・標準偏差等) ・Excelによる演習
素数判定法 2011/6/20.
公開鍵暗号系 2011/05/09.
1章 行列と行列式.
本宮市立白岩小学校. 1 はじめに 2 家庭学習プログラム開発の視点 ① 先行学習(予習)を生かした 確かな学力を形成する授業づく り ② 家庭との連携を図った家庭学習の習慣化.
フーリエ級数. 一般的な波はこのように表せる a,b をフーリエ級数とい う 比率:
プログラミング入門2 第4回 式文 代入式 論理演算子 ループの脱出、スキップ 情報工学科 篠埜 功.
3.エントロピーの性質と各種情報量.
9.通信路符号化手法1 (誤り検出と誤り訂正の原理)
Excelによる積分.
1 6.低次の行列式とその応用. 2 行列式とは 行列式とは、正方行列の特徴を表す一つのスカ ラーである。すなわち、行列式は正方行列からスカ ラーに写す写像の一種とみなすこともできる。 正方行列 スカラー(実数) の行列に対する行列式を、 次の行列式という。 行列 の行列式を とも表す。 行列式と行列の記号.
計算のスピードアップ コンピュータでも、sin、cosの計算は大変です 足し算、引き算、掛け算、割り算は早いです
1 0章 数学基礎. 2 ( 定義)集合 集合については、 3セメスタ開講の「離散数学」で詳しく扱う。 集合 大学では、高校より厳密に議論を行う。そのために、議論の 対象を明確にする必要がある。 ある “ もの ” (基本的な対象、概念)の集まりを、 集合という。 集合に含まれる “ もの ” を、集合の要素または元という。
複素数.
4.プッシュダウンオートマトンと 文脈自由文法の等価性
1 0章 数学基礎. 2 ( 定義)集合 集合については、 3セメスタ開講の「離散数学」で詳しく扱う。 集合 大学では、高校より厳密に議論を行う。そのために、議論の 対象を明確にする必要がある。 ある “ もの ” (基本的な対象、概念)の集まりを、 集合という。 集合に含まれる “ もの ” を、集合の要素または元という。
信号測定. 正弦波 多くの場合正弦波は 0V の上下で振動する しかし、これでは AD 変換器に入れら れないので、オフ セットを調整して データを取った.
1 9.線形写像. 2 ここでは、行列の積によって、写像を 定義できることをみていく。 また、行列の積によって定義される写 像の性質を調べていく。
通信路(7章).
ビット. 十進数と二進数 十進数  0から9までの数字を使って 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、 10、11、12 と数える 二進数  0と1を使って 0、1、10、11、100、101、11 0、111 と数える.
人工知能特論 II 第 4 回 二宮 崇 1. CCG (COMBINATORY CATEGORIAL GRAMMAR) 組合せ範疇文法 2 今日の講義の予定.
正弦波.
3.正方行列(単位行列、逆行列、対称行列、交代行列)
プログラミング演習B ML編 第3回 2010/6/15 (コミ) 2010/6/16 (情報・知能) 住井 ~sumii/class/proenb2010/ml3/
伝わるスライド 中野研究室 M2 石川 雅 信. どのようなスライドを作れば良 いか 伝えたいこと.
JPN 312 (Fall 2007): Conversation and Composition Contraction (2); 意見を言う (to express your opinion)
JPN 311: Conversation and Composition 許可 (permission)
地図に親しむ 「しゅくしゃくのちがう 地図を 使ってきょりを調べよ う1」 小学4年 社会. 山口駅裁判所 県立 美術館 サビエル 記念聖堂 山口市役所 地図で探そう 市民会館 県立 図書館.
方程式を「算木」で 解いてみよう! 愛媛大学 教育学部 平田 浩一.
C言語応用 構造体.
測定における誤差 KEK 猪野 隆 論文は、自ら書くもの 誤差は、自分で定義するもの ただし、この定義は、 多数の人に納得してもらえるものであること.
3.多項式計算アルゴリズム べき乗の計算 多項式の計算.
プログラミング演習B ML編 第3回 2006/7/4 (通信コース) 2006/7/12 (情報コース) 住井 ~sumii/class/proenb2006/ml3/
HKS Analysis Log Jul 2006 Part1 D.Kawama. 第壱部 HKS Sieve Slit Analysis.
NODA Ken, KAJITA Satoshi, YAMAMURA Tomonori and TAMURA Naoto Truss Contest 2004 idea バランスが悪 く わずか 60cm の中にさまざまな問題を抱えた 通称「ねじれるトラス」 老朽化、バランスの悪い形が 4 年生を悩ませてい.
地図に親しむ 「じっさいのけしきと 地図をくらべよう」
NODA Ken, KAJITA Satoshi and SASA Yoshinobu Truss Contest 2004 idea 男がこう言っ た。 「デザインにこだわろう。」 現場が一瞬凍りついた。 男はこう続けた。 「記録に残るだけではだめだ、記憶に残さなくて は。」 現場がひとつになった。
第14回 プログラムの意味論と検証(3) 不動点意味論 担当:犬塚
Exercise IV-A p.164. What did they say? 何と言ってましたか。 1.I’m busy this month. 2.I’m busy next month, too. 3.I’m going shopping tomorrow. 4.I live in Kyoto.
HCC Hair Color Change. メンバー ソ 渋谷麻美 ソ 渋谷麻美 ソ 清野理衣子 ソ 清野理衣子 ソ 三上貴大 ソ 三上貴大.
本文. 考えながら読みましょ う 「いろいろなこと」( 3 行目)は何で すか 「①電話料金はコンビニで支払いをしていま す。いつでも払えますから、便利です。」 「②夕食はコンビニで買います。お弁当やお かずがいろいろありますから。」今、若者に 人気のあるコンビニは、いろいろなことをす るのに非常に便利な場所になった。
11万km上空のかぐやから見た地球. デジタル信号処理 Digital Signal Processing 2010 年度春学期 Spring Semester, 2010 担当者: 栗濱 忠司( Professor ) 第3週第3週.
Model Checking (2) Temporal Logic
Joining Adjectives て form for い adjectives and な adjectives.
日本語一 1月 7 日 New Year’s Greetings : E b0.
たくさんの人がいっしょに乗れる乗り物を 「公共交通」といいます バスや電車 と 自動車 の よいところ と よくない ところ よいところ と よくない ところ を考えてみよう!
と. What does it mean???? ビールを 飲むと ねむく なりま す 四月に なると さくらが さきま す たばこを すうと からだに わる いです.
1 Knowledge Representation Propositional Logic Vumpus World Knowledge Representation Propositional Logic Vumpus World.
G ゼミ サーイ 4・14. テクスチャー流れ制度 描いた線の通りにテクスチャーの方向が 変わります。 理由:
1 Propositional logic (cont…) 命題論理 Syntax&Semantics of first-order logic 構文論と意味論 Deducing hidden properties Describing actions Propositional logic (cont…)
今日の内容 高階関数  関数を値として扱う 関数を引数にとる 関数を返す関数 プログラミングの例題  クイックソート.
1.テキストの入れ替え テキストを自由に入れ替えることができます。 2.画像の入れ替え [書式]タブの[図の変更]から、会社ロゴ などに入れ替えることができます。
Chapter 6 Grammar. Japanese Adjectives There are two kinds of adjectives in Japanese; い adjectives and な adjectives. Both adjectives describe nouns, but.
L12: A Wumpus World Project To be checked on 16 th January 11:10~12:40 In Lab1.
RELATIVE CLAUSES Adjectival Clauses/Modifiers. RELATIVE CLAUSES A relative clause is the part of a sentence which describes a noun Eg. The cake (which)
雪 ゆき. 雪や こんこ ゆき.
1 Knowledge Representation Logic and Inference Propositional Logic Vumpus World Knowledge Representation Logic and Inference Propositional Logic Vumpus.
Ask Have ~ ? / How long ~ ? Answer these questions
Knowledge and reasoning – second part
Presentation transcript:

Where is Wumpus Propositional logic (cont…) Reasoning where is wumpus 鬼はどこですか? Propositional logic (cont…)    命題論理 Reasoning where is wumpus  鬼がいる場所を推理する

elimination introduction negation resolution complex atomic conjunction disjunction time-dependent

命題論理: 意味論 論理積 A∧B AかつB 論理和 A∨B AまたはB 否定 ¬A Aでない 含意 A⇒B AならばBを意味する 同等 A⇔B (AならばB)かつ(BならばA) S1 S2 S1 S2 S1 is true, then S2 is true. S1 is false, then S2 is either true or false S1 is true, then S2 is true. S1 is false, then S2 is false S1 S2 S1  S2 white  false white  false

then B is either true or false This relation between sentences is called entailment. A |= B This relation between sentences is called implication. A  B AならばB」(A→B)は、Aが真ならばBが真のときだけ真、Aが偽ならばBの真偽にかかわらず真となります。 A is true, then B is true. A is false, then B is either true or false

課題:真偽値の計算 p = T, q = F, r = Tのとき (p  q)  r p = T, q = F, r = Fのとき p = F, q = F, r = Tのとき (p  q)  r p = F, q = F, r = Fのとき (p  q)  r  これは論理式の意味(真偽値)の計算例である.

Seven inference rules for propositional Logic Modus Ponens And-Elimination And-Introduction Or-Introduction Double-Negation Elimination Unit Resolution Logic connectives:    ,  Some notations: ______________ means implication  , means  e.g. (( )  )   i 1  2 … n 1  2 … n 1, 2, …, n 1  2  …  n i        ,   (α または β , not β ) → α    ,     (α または β , not β または γ ) →  α または γ である   

Wumpus world 4 3 2 1 A p p p A p 1 2 3 4 b b b w b g g b w b b The wumpus world is a grid of squares surrounded by walls, where each square can contain agents and objects. The agent always starts in the lower left corner, a square that we will label [1,1]. The agent’s task is to find the gold, return to [1,1] and climb out of the cave. 4 3 2 1 Agent A s b p b Breeze 微風 s b w p b g Gold 金 g p Pit 穴 b s s Smelly 臭い w Wumpus 鬼 A b p b START 1 2 3 4

The knowledge base p p A p Percept sentences: there is no smell in the square [1,1]  S1,1 there is no breeze in the square [1,1]  B1,1 there is no smell in the square [2,1]  S2,1 there is breeze in the square [2,1]   B2,1 there is smell in the square [1,2]  S1,2 there is no breeze in the square [1,2]  B1,2 s s b b p w g p A p

The knowledge base p p A p knowledge sentences: w g If a square has no smell, then neither the square nor any of its adjacent squares can house a wumpus. R1: S1,1  W1,1  W1,2  W2,1 R2: S2,1  W1,1  W2,1  W2,2  W3,1 If there is smell in [1,2], then there must be a wumpus in [1,2] or in one or more of the neighboring squares. R3: S1,2  W1,3  W1,2  W2,2  W1,1 If a square has no breeze, then neither the square nor any of its adjacent squares can have a pit. R4: B1,1  P1,1  P1,2  P2,1 R5: B1,2  P1,1  P1,2 P2,2  P1,3 If there is breeze in [2,1], then there must be a pit in [2,1] or in one or more of the neighboring squares. R6: B2,1  P3,1  P2,1  P2,2  P1,1 s s b b p w g p A p

Inferring knowledge using propositional logic Concerning with the 6 squares, [1,1], [2,1], [1,2], [3,1], [2,2], [1,3], there are 12 symbols, S1,1, S2,1, S1,2, B1,1, B2,1, B1,2, W1,1, W1,2, W2,1, W2,2, W3,1, W1,3 The process of finding a wumpus in [1,3] as follows: 1. Apply R1 to S1,1, we obtain W1,1  W1,2  W2,1 2. Apply And-Elimination, we obtain W1,1 W1,2 W2,1 3. Apply R2 and And-Elimination to S2,1, we obtain W1,1  W2,2 W2,1 W3,1 4. Apply R3 and the unit resolution to S1,2, we obtain ( is W1,3W1,2 W2,2 and  is W1,1 ) W1,3  W1,2  W2,2 5. Apply the unit resolution again, we obtain ( is W1,3 W1,2 and  is W2,2 ) W1,3  W1,2 6. Apply the unit resolution again, we obtain ( is W1,3 and  is W1,2 ) W1,3 Here is the answer: the wumpus is in [1,3], that is, W1,3 is true. i 1  2 … n    ,   R3: S1,2  W1,3  W1,2  W2,2  W1,1 s s b b p w g p A p

Problem with propositional logic Too many propositions  too many rules to define a competent agent The world is changing, propositions are changing with time.  do not know how many time-dependent propositions we will need have to go back and rewrite time-dependent version of each rule. The problem with proposition logic is that it only has one representational device: the proposition!!! The solutions to the problem is to introduce other logic first-order logic That can represent objects and relations between objects in addition to propositions.