자동화 된 추론은 아직 초기 단계에있는 신진 개념입니다. 그것은 컴퓨터 과학과 수학 논리의 한 부분으로 추론의 다른 측면을 해석하는 데 사용됩니다. 따라서 자동화 된 추론이나 자동화 된 추론 소프트웨어가 어떻게 도움이됩니까?
자동 추론은 컴퓨터가 전적으로 또는 거의 전적으로 추론 할 수있게하는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 데 사용됩니다. 인공 지능의 대체 영역으로 고려되는 것과 관계없이, 그것은 철학과 이론적 컴퓨터 과학과 관련이 있습니다.
자동 정리 증명 및 자동화 된 증명 확인은 자동화 된 추론의 주요 진화 된 하위 필드입니다. 자동 정리 정리는 덜 자동화되지만, 대화 형 정리 증명의보다 효율적인 하위 영역입니다. 불확실하고 비 단조적인 추론이이 분야의 다른 주제들 중 하나입니다.
논증은 불확실성 분야의 중요한 부분으로 최소 및 일관성의 추가 제한을 포함한다. 이러한 제한 사항은보다 정기적 인 자동 공제 (예 : John Pollock의 OSCAR 메소드)와 함께 구현됩니다.
베이지안 추론, 퍼지 논리, 전통적인 논리 및 계산법 등은 자동 추론의 도구 및 방법 중 일부입니다.
자동화 된 추론의 역사
인공 지능을 개발하기 전에 공식 논리가 자동화 된 추론 분야의 주요 기여자였습니다. 사실 공식적인 논리는 인공 지능의 발전을 가져 왔습니다. 모든 논리적 추론이 수학의 기본 원리로 평가 된 증언을 공식 증명이라고합니다.
여기서 논리적 인 모든 점들이 예외없이 제공되지만, 본능에 대한 어떤 호소도 제기되지 않는다. 이것은 본능에서 논리로의 변환 과정이 평범하다는 사실에도 불구하고 있습니다. 이것은 정기적 인 증거가별로 반응이 없으며 논리적 인 실수가 적다는 것을 증명합니다.
자동화 추론의 탄생
일부 사람들은 자동화 된 추론이 1957 년에 유명한 코넬 하계 (Cornell Summer) 대회에서 유래했다고 믿고 있습니다. 다른 이들은 1955 년 Newell의 논리 이론가 프로그램을 통해 시작했다고 믿습니다.
자동 추론의 응용
자동 공제는 주로 자동 정리 정리를 준비하는 데 사용되었습니다. 그러나 정리 정리는 보통 인간의 가이던스가 효과적이기를 요구하기 때문에 증거 보조자로 작동합니다. 에프
Logic Theorist는 이론을 증명하는 방법을 도입했습니다. 그것은 더 효과적이었던 Principia Mathematica의 정리 중 하나에 대한 증언을 생성함으로써 그렇게했습니다. 화이트 헤드와 러셀이 제공 한 증거에 비해 요구되는 단계가 더 적습니다.
자동화 된 소프트웨어가 점진적으로 도입되고 자동화 된 추론 소프트웨어가 공식 논리에서 점점 더 많은 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. 또한 수학 및 컴퓨터 과학, 논리 프로그래밍, 소프트웨어 및 하드웨어 검증 등을 해결하는데도 도움이됩니다.
따라서 분석 알고리즘을 지원하고 논리 관련 문제를 해결하는 신진 자동화 공제 도구에 대해 이야기 해 봅시다.
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Bandera
Bandera 프로젝트는 실질적인 유한 상태 소프트웨어 검증의 방해물 중 하나를 처리하도록 설계되었습니다. SMV 및 SPIN은 입력으로 유한 상태 전이 구조의 그림을 얻는 도구입니다.
소스 코드로 표현 된 무한대 소프트웨어 시스템 간의 의미 적 차이를 채 웁니다. 툴 필인 언어는 세련된 프로그램 연구, 추상화 및 변형 방법의 구현이 필요합니다.
이 자동화 된 소프트웨어는 현재 프로그래밍 언어 처리 방법을 새로 생성 된 기술과 동기화하는 것을 목표로합니다. 이러한 기술은 Java 소스 코드의 인증에 완벽한 안전한 소형, 유한 상태 프로토 타입을 자동으로 제거 할 수 있도록 지원합니다.
소프트웨어가 제공하는 툴 세트는 다양한 조사 및 변환 단위를 추가 할 수있는 개방형 프레임 워크를 제공합니다.
