第 III 部分 · 知识、推理与规划
第 7 章 逻辑智能体
Chapter 7 · Logical Agents
本章导读
以 Wumpus 世界为实验台，演示基于命题逻辑的知识型智能体如何从感知推断隐含事实，并给出 DPLL 与 WalkSAT 两个实用的推理引擎。
学习要点
- 知识型智能体的架构：知识库（KB）+ 推理（TELL / ASK），「基于模型」与「基于蕴涵」两种认知方式。
- Wumpus 世界：坑与怪物不可见时，逻辑推理比盲目试探安全得多。
- 命题逻辑的语法与语义：联结词、真值表、蕴涵与逻辑等价；合取范式 CNF。
- 推理方法：定理证明（归结反证）与模型计数两条路线的联系。
- 实用引擎：完备的 DPLL（单元传播 + 纯文字 + 分裂）与随机的 WalkSAT，SAT 求解是现代验证与规划的基础设施。
核心概念
| 术语 | English | 一句话解释 |
|---|---|---|
| 知识库 | Knowledge Base | 语句集合，代表智能体已知的全部事实 |
| 蕴涵 | Entailment | 所有使 KB 为真的模型也使结论为真 |
| 命题逻辑 | Propositional Logic | 以布尔命题与联结词构成的逻辑 |
| 合取范式 | CNF | 子句（文字析取）的合取标准形式 |
| 归结 | Resolution | 消解互补文字的推理规则，命题层完备 |
| DPLL | Davis–Putnam–Logemann–Loveland | 回溯 + 单元传播 + 纯文字消除的 SAT 算法 |
| WalkSAT | WalkSAT | 按子句冲突概率翻转文字的局部搜索 SAT 求解器 |
| 模型 | Model | 使一组语句为真的一个真值指派 |
| Wumpus 世界 | Wumpus World | 教材贯穿逻辑与搜索部分的网格世界实验台 |
配套代码（aima-python）
aima-python 是官方维护的开源算法库（MIT 协议），建议每学完一章就跑一遍对应模块的示例。