人工智能原理

　　先引入谓词：
　　Table(A) 　　　　　　　　表示A是桌子
　　EmptyHanded(Robot) 　　　机器人Robot双手空空
　　At(Robot,A) 　　　　　　表示机器人Robot在A旁
　　Holds(Robot,Box) 　　　　机器人Robot拿着Box
　　On(Box,A) 　　　　　　　积木块Box在A上
　　设定初始状态：
　　EmptyHanded(Robot)
　　On(Box,A)
　　Table(A)
　　Table(B)
　　目标状态是：
　　EmptyHanded(Robot)
　　On(Box,B)
　　Table(A)
　　Table(B)
　　机器人的每个操作的结果所引起的状态变化，可用对原状态的增添表和删除表来表示。如机器人有初始状态是把Box从A桌移到B桌上，然后仍回到Alcove，这时同初始状态相比有：
　　增添表 On（Box，B）
　　删除表 On（Box，A）
又如机器人从初始状态，走近A桌，然后拿起Box。这时同初始状态相比有：
　　增添表 At（Robot，A）
　　　　　 Holds（Robot，Box）

　　删除表 At（Robot，Alcove）
　　　　　 EmptyHanded( Robot )
　　　　　 On（ Box，A）
进一步说，机器人的每一操作还需要先决条件。如机器人拿起A桌上的Box这一操作，先决条件：
　　On（Box，A）（Box在A上）
　　At(Robot，A)（机器人在A旁边）
　　EmptyHanded（robot）（机器人手空空）
　　先决条件成立与否的验证可以使用归结法。如将初始状态视作已知条件，而将要验证的先决条件作为结论，便可作为归结法了。归结过程如下：
　　1）At(Robot,A)
　　2）EmptyHanded(Robot)
　　3）On(Box,B)
　　4）Table(A)
　　5）Table(B)
　　6）～On(Box,B) ∨～At(Robot,A) ∨～EmptyHanded(Robot)（先决条件之否定）
　　7）～At(Robot,A) ∨～EmptyHanded(Robot)
　　8) ～EmptyHanded(Robot)
　　9)NULL
　　于是验证了先决条件的成立。
　　谓词表示方法的推理主要是归结原理，详细内容参照第二章归结原理
　　结论
　　逻辑是一种重要的知识表示方法。知识在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。当然一阶逻辑的表达能力是有限的，如具有归纳结构的知识、多层次的知识类型都难于用一阶谓词来描述。