Adam Meissner SZTUCZNA INTELIGENCJA

Podobne dokumenty
Adam Meissner.

SZTUCZNA INTELIGENCJA (SI, AI)

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Semantyka rachunku predykatów pierwszego rzędu. Dziedzina interpretacji. Stałe, zmienne, funkcje. Logika obliczeniowa.

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń

Semantyka rachunku predykatów

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0

vf(c) =, vf(ft 1... t n )=vf(t 1 )... vf(t n ).

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań

1 Logika Zbiory Pewnik wyboru Funkcje Moce zbiorów Relacje... 14

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

Adam Meissner STUCZNA INTELIGENCJA

Klasyczny rachunek predykatów

Matematyka ETId Elementy logiki

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej. Adam Meissner. Elementy uczenia maszynowego

Zasady krytycznego myślenia (1)

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią.

Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów

Rachunek predykatów. Formuły rachunku predykatów. Plan wykładu. Relacje i predykaty - przykłady. Relacje i predykaty

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych:

Predykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut

Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej. Adam Meissner. Elementy uczenia maszynowego

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 9. Koniunkcyjne postacie normalne i rezolucja w KRZ

Kultura logicznego myślenia

Elementy logiki matematycznej

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa

Historia sztucznej inteligencji. Przygotował: Konrad Słoniewski

Adam Meissner SZTUCZNA INTELIGENCJA

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych:

Internet Semantyczny i Logika I

Algebrę L = (L, Neg, Alt, Kon, Imp) nazywamy algebrą języka logiki zdań. Jest to algebra o typie

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

Logika pragmatyczna dla inżynierów

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja

Przykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie),

Metoda Tablic Semantycznych

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu

ROZDZIAŁ 1. Rachunek funkcyjny

Drobinka semantyki KRP

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne

Logika Matematyczna (2,3)

Ziemia obraca się wokół Księżyca, bo posiadając odpowiednią wiedzę można stwierdzić, czy są prawdziwe, czy fałszywe. Zdaniami nie są wypowiedzi:

Interpretacja Niech U będzie zbiorem formuł takim, że zbiór {p 1,..., p k } jest zbiorem wszystkich symboli predykatywnych, {f 1,..., f l } jest zbior

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW

Zagadnienia podstawowe dotyczące metod formalnych w informatyce

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

ĆWICZENIE 2. DEF. Mówimy, że formuła A wynika logicznie z formuł wartościowanie w, takie że w A. A,, A w KRZ, jeżeli nie istnieje

I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych.

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność

Teoretyczne Podstawy Języków Programowania Wykład 1. Rachunek zdań

Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa

Wykład 11b. System aksjomatyczny Klasycznego Rachunku Predykatów. Aksjomaty i reguły inferencyjne

Elementy logiki Klasyczny rachunek predykatów

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Paradygmaty dowodzenia

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

Rachunek zdań. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Michał Lipnicki (UAM) Logika 11 stycznia / 20

Logika pragmatyczna. Logika pragmatyczna. Kontakt: Zaliczenie:

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do

Dowody założeniowe w KRZ

Automatyczne dowodzenie twierdzeń metodą rezolucji

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Predykatów I

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań III

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 12 i 13. Dowód i dowodzenie w KRP. Tezy KRP

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 2/2

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań

Logika Matematyczna (I JiIN UAM)

Logika. Michał Lipnicki. 15 stycznia Zakład Logiki Stosowanej UAM. Michał Lipnicki () Logika 15 stycznia / 37

Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu

Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I

1. Klasyczny Rachunek Zdań

Logika rachunek zdań

WYKŁAD 2: PRELIMINARIA LOGICZNE

Modele Herbranda. Logika obliczeniowa. Joanna Józefowska. Szukamy modelu. Przykład Problemy. Model Herbranda

Alfred N. Whitehead

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Logika I. Wykład 4. Semantyka Klasycznego Rachunku Zdań

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

Logika rachunek zdań

Logika i teoria mnogości Wykład Sformalizowane teorie matematyczne

Logika formalna wprowadzenie. Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie.

Logika Matematyczna (10)

1. Składnia. Logika obliczeniowa - zadania 1 SKŁADNIA Teoria

JEZYKOZNAWSTWO. I NAUKI O INFORMACJI, ROK I Logika Matematyczna: egzamin pisemny 11 czerwca Imię i Nazwisko:... FIGLARNE POZNANIANKI

Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze

Zastosowanie logiki matematycznej w procesie weryfikacji wymagań oprogramowania

Transkrypt:

Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Problematyka sztucznej inteligencji Literatura [1] Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN, 2011. [2] Marciszewski W. (red.), Logika formalna; zarys encyklopedyczny z zastosowaniem do informatyki i lingwistyki, PWN, Warszawa, 1987. [3] Nilsson N.J., Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann Pub.,1998. [4] Russell S.J., Norvig P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, New Jersey, 2009. 1

Tematy wykładów 1. Problematyka sztucznej inteligencji 2. Podstawy logiki pierwszego rzędu 3. Problemy o modelu w postaci grafu stanów i metody ich rozwiązywania poprzez przeszukiwanie 4. Zagadnienie spełniania ograniczeń 5. Architektury systemów eksperckich i regułowych 6. Reprezentowanie i przetwarzanie wiedzy o czasie 7. Elementy uczenia maszynowego 8. Podstawy sztucznych sieci neuronowych 2

Znaczenie terminu sztuczna inteligencja (SI) Sztuczny Przymiotnik określający substancje, przedmioty lub zjawiska stworzone przez człowieka w celu zastąpienia odpowiedników naturalnych [za: Słownik języka polskiego PWN]. Inteligencja (a) Zespół zdolności umysłowych umożliwiających jednostce korzystanie z nabytej wiedzy przy rozwiązywaniu nowych problemów i racjonalne, skuteczne zachowanie się wobec nowych zadań i warunków życia [Encyklopedia PWN] (b) Zdolność do postrzegania, wnioskowania, uczenia się, porozumiewania się i działania w złożonym środowisku [3]. Sposoby klasyfikowania metod i systemów SI [3, 4] przejawianie się SI we wnioskowaniu lub w działaniu SI jako naśladowanie postępowania człowieka lub jako postępowanie racjonalne forma reprezentowania wiedzy metody symboliczne - przetwarzanie wiedzy reprezentowanej za pomocą symboli (ciągów znaków) metody niesymboliczne - inne metody reprezentowania i przetwarzania wiedzy (np. sygnały w sztucznych sieciach neuronowych) 3

Rys historyczny IV w. p.n.e., Arystoteles wnioskowanie za pomocą sylogizmów XIV w., Ramon Llull dzieło Ars Magna, generator idei przełom XVI i XVII w., rabin Jehuda Loew ben Bazalel z Pragi Golem XVII w., Gottfried Leibniz zamysł skonstruowania uniwersalnego rachunku logicznego XVIII w., Adam Smith sformułowanie podstaw ekonometrii połowa XIX w., George Boole podstawy rachunku zdań koniec XIX w., Gottlieb Frege podstawy logiki I rzędu pierwsza połowa XX w., Dawid Hilbert, Kurt Goedel, Alonzo Church, Alan Turing, Thoralf Skolem, Jacques Herbrand badania nad własnościami logiki I rzędu, sformułowanie teorii wnioskowania automatycznego rok 1943, Warren McCulloch i Walter Pitts proste modele neuronów, system SNARC (Marvin Minsky i Dean Edmonds, 1950) lata 40-te XX w., Alan Turing, John von Neumann, John Mauchly, John Atanasoff, Konrad Zuse pierwsze maszyny liczące lata 50-te XX w. pierwsze programy wnioskujące rok 1956, konferencja w Dartmouth 4

Okres wielkich oczekiwań (1956-1975) system GPS oraz system LT (Newell, Simon) język LISP, system Advice Taker (John McCarthy, 1958) system MACSYMA (Carl Engelman, 1968) język Prolog (Alain Colmerauer, R. Kowalski, 1971) system SHRDLU (Terry Winograd, 1972) Początki systemów z wiedzą (1970-1980) DENDRAL (Buchanan et al., 1969) MYCIN (Ed Feigenbaum, 1976) Okres dojrzały (od 1980) zastosowanie systemów eksperckich w przemyśle (np. PROSPECTOR, G2) projekt maszyn piątej generacji wpływ SI na inne nauki: logika formalna (np. logiki deskrypcyjne), probabilistyka (np. formalizm sieci Bayesa) Współczesność (po roku 2010) profilowanie klientów (np. w bankowości) autonomiczny samochód Google Car model/system word2vec projekt Spaun program AlphaGo 5

Instytut Automatyki, Robotyki i Inżynierii Informatycznej Politechniki Poznańskiej Adam Meissner Adam.Meissner@put.poznan.pl http://www.man.poznan.pl/~ameis SZTUCZNA INTELIGENCJA Podstawy logiki pierwszego rzędu Literatura [1] Ben-Ari M., Logika matematyczna w informatyce, WNT, Warszawa, 2006. [2] Marciszewski W. (red.), Logika formalna; zarys encyklopedyczny z zastosowaniem do informatyki i lingwistyki, PWN, Warszawa, 1987. [3] Nilsson U., Małuszyński J., Logic, Programming and Prolog (2ed), John Wiley & Sons Ltd, 1995. [4] Wójcik M.: Zasada rezolucji; teoria, praktyka, kierunki rozwoju; raport IPI PAN 662, czerwiec 1989. 1

JĘZYK LOGIKI PIERWSZEGO RZĘDU SKŁADNIA Def. (alfabet) Alfabet jest zbiorem, do którego należą następujące symbole: 1. Stałe indywiduowe k 1, k 2,... 2. Zmienne indywiduowe x 1, x 2,... 3. Symbole funkcyjne n-argumentowe (n 0) f 1, f 2,... 4. Symbole predykatowe n-argumentowe (n 0) p 1, p 2,... 5. Symbole logiczne spójniki: (negacja), (koniunkcja), (alternatywa), (implikacja), (równoważność), kwantyfikatory: (ogólny), (szczegółowy). 6. Symbole interpunkcyjne: nawiasy, przecinek Def. (zbiór termów) Zbiór termów jest najmniejszym zbiorem spełniającym warunki: 1. Stałe indywiduowe są termami. 2. Zmienne indywiduowe są termami. 3. Jeżeli f jest n-argumentowym symbolem funkcyjnym a t 1,...,t n są termami, to f(t 1,...,t n ) jest termem. Term w postaci symbolu funkcyjnego z argumentami nazywa się termem złożonym. 2

Def. (formuła atomowa) Jeżeli p jest n-argumentowym symbolem predykatowym a t 1,...,t n są termami, to p(t 1,...,t n ) jest formułą atomową (atomem). Def. (zbiór formuł, formuła złożona) Zbiór formuł jest najmniejszym zbiorem spełniającym warunki: 1. Formuły atomowe są formułami. 2. Jeżeli F jest formułą, to formułą jest F. 3. Jeżeli F oraz G są formułami, to są nimi: F G, F G, F G, F G. 4. Jeżeli F jest formułą, Q kwantyfikatorem a x zmienną, to formułą jest również (Q x) F. Formuły nie będące atomami określa się mianem formuł złożonych. Def. (zasięg kwantyfikatora) Jeżeli F jest formułą, Q kwantyfikatorem a x zmienną, to formułę F nazywa się zasięgiem kwantyfikatora Q w formule (Q x) F. Zakłada się przy tym, że zmienna x nie znajduje się w zasięgu żadnego kwantyfikatora wchodzącego w skład formuły F. Def. (zmienna wolna, zmienna związana) Niech G = (Q x) F. Mówi się, że kwantyfikator Q wiąże zmienną x w formule G. Wszelkie wystąpienia zmiennej x w formule G nazywa się wystąpieniami związanymi, zaś x określa się mianem zmiennej związanej w G. Jeżeli pewna zmienna nie jest związana w rozpatrywanej formule, wówczas nazywa się ją zmienną wolną w tej formule, a wszystkie jej wystąpienia w są wystąpieniami wolnymi. 3

Def. (ogólne, szczegółowe zamknięcie formuły, formuła zamknięta) Niech F będzie formułą, zaś x 1,..., x n są wszystkimi zmiennymi wolnymi w formule F. Formułę ( x 1 )... ( x n ) F, oznaczaną jako ( ) F, nazywa się ogólnym zamknięciem formuły F, zaś formułę ( x 1 )... ( x n ) F, oznaczaną jako ( ) F, nazywa się szczegółowym zamknięciem formuły F. Formułą zamkniętą (inaczej zdaniem) jest formuła, która nie zawiera zmiennych wolnych. SEMANTYKA Def. (interpretacja formuły atomowej) Interpretacją formuły atomowej F nazywa się parę (D, ), gdzie D (dziedzina) jest niepustym zbiorem, zaś jest funkcją przyporządkowującą stałym oraz symbolom funkcyjnym i predykatowym występującym w F wartości, zgodnie następującymi regułami: 1. Każdemu symbolowi stałej indywiduowej przypisany jest jeden element z D. 2. Każdemu n-argumentowemu symbolowi funkcyjnemu f przyporządkowane jest odwzorowanie D n w D. 3. Każdemu n-argumentowemu symbolowi predykatowemu p przyporządkowany jest pewien zbiór (p) będący podzbiorem D n. Def. (wartościowanie zmiennych) Wartościowaniem zmiennych w interpretacji I = (D, ) jest każda funkcja v określona na zbiorze zmiennych indywiduowych, taka że dla każdej zmiennej x, v(x) D. Niech AS(I) będzie zbiorem wszystkich wartościowań zmiennych w interpretacji I i niech AS v,x (I) AS(I) oznacza zbiór wszystkich wartościowań zmiennych, różniących się tylko dla zmiennej x a w pozostałych przypadkach równych v. 4

Def. (wartość termu) Niech t będzie dowolnym termem. Wartość termu [t]i,v przy ustalonej interpretacji I oraz wartościowaniu zmiennych v AS(I) określa się następująco: 1. [k] I, v k), 2. [x] I, v v x), 3. [f(t 1,...,t n )] I, v f)([t 1 ] I, v,...,[t n ] I, v). Def. (wartość logiczna) W logice pierwszego rzędu wyróżnia się dwie wartości logiczne: prawdę i fałsz. W charakterze oznaczeń prawdy i fałszu używa się odpowiednio liter t i f. Def. (wartość formuły) Jeżeli I = (D, ) jest pewną interpretacją, v AS(I) jest wartościowaniem zmiennych, wówczas wartość formuły atomowej [p(t 1,...,t n )] określa się następująco [p(t 1,...,t n )] I, v = t, jeżeli ([t 1 ] I, v,...,[t n ] I, v ) (p) f, jeżeli ([t 1 ] I, v,...,[t n ] I, v ) (p) Wartości formuł złożonych definiują poniższe reguły: t, jeżeli [F] I, v = f [ F] I, v = f, jeżeli [F] I, v = t [( x)f] I, v = [( x)f] I, v = t, jeżeli [F] I, v = t dla każdego v AS v, x (I) f, jeżeli istnieje v AS v, x (I), takie że [F] I, v = f t, jeżeli istnieje v AS v, x (I), takie że [F] I, v = t f, jeżeli [F] I, v = f dla każdego v AS v, x (I) 5

F G F G F G F G F \ G t f F \ G t f F \ G t f F \ G t f t t f t t t t t t t t f f f f f t f f f t f f t Def. (spełnianie, spełnialność, prawdziwość, model, tautologia) 1. Formuła F jest spełniona przy interpretacji I oraz wartościowaniu v AS(I) wtw, gdy [F] I, v = t. Formuła F jest spełnialna wtw gdy istnieje taka interpretacja I oraz wartościowanie v AS(I), że [F] I, v = t. 2. Formuła F jest prawdziwa przy interpretacji I (I spełnia F, I jest modelem dla F) wtw, gdy [F] I, v = t dla każdego wartościowania zmiennych v AS(I). 3. Formuła F jest prawdziwa (tautologia) wtw, gdy formuła F jest prawdziwa przy każdej interpretacji. Def. (falsyfikowalność, fałszywość, kontrtautologia) 1. Formuła F jest falsyfikowalna przez interpretację I wtw, gdy istnieje takie wartościowanie v AS(I), że[f] I, v = f. 2. Formuła F jest fałszywa przy interpretacji I wtw, gdy [F] I, v = f dla każdego wartościowania zmiennych v AS(I). 3. Formuła F jest fałszywa (niespełnialna, kontrtautologia) wtw, gdy jest fałszywa przy każdej interpretacji. Def. (konsekwencja logiczna) Niech Y = {F 1,..., F n } będzie zbiorem formuł. Formuła G jest konsekwencją logiczną zbioru formuł Y (ozn. Y G), jeżeli każdy model dla formuły F 1... F n jest także modelem dla G. Jeżeli Y = {F}, wtedy relacja logicznej konsekwencji zachodzi między formułami F G. 6

SYSTEM AKSJOMATYCZNO-DEDUKCYJNY Def. (teoria, twierdzenie teorii) Teorią pierwszego rzędu T (w skrócie teorią) nazywa się zbiór zdań zamknięty ze względu na relację konsekwencji logicznej, tj. dla dowolnego zdania F, jeżeli T F to F T. Każdy element teorii nazywa się twierdzeniem tej teorii. Def. (zbiór aksjomatów teorii) Zbiorem aksjomatów A teorii T nazywa się podzbiór teorii T zbudowany ze zdań o takiej własności, że T = {F A F}. Zbiór aksjomatów dowolnej teorii można w ogólności podzielić na dwa rozłączne podzbiory. Pierwszy z nich (AL) składa się z aksjomatów logicznych, czyli tautologii. Drugi zbiór (AS) tworzą aksjomaty pozalogiczne, zwane inaczej aksjomatami specyficznymi teorii T. Opisują one fragment rzeczywistości, do którego odnosi się dana teoria. Def. (reguła wnioskowania) Regułą wnioskowania nazywa się przekształcenie formuł P 1,, P m, w formuły W 1,, W n, takie, że {P 1,, P m } W 1 W n. Regułę wnioskowania zapisuje się jako P 1,..., P m W 1,..., W n Formuły P 1,, P m nazywa się przesłankami, natomiast formuły W 1,, W n określa się jako wnioski. Def. (wywód) Niech S będzie dowolnym zbiorem formuł. Wywodem lub wyprowadzeniem ze zbioru S nazywa się dowolny ciąg formuł, którego każdy wyraz G spełnia co najmniej jeden z trzech warunków: (1) G AL, (2) G S, (3) G można skonstruować poprzez zastosowanie jakiejś reguły wnioskowania do przesłanek będących formułami poprzedzającymi G w rozpatrywanym ciągu. 7

Def. (wywód formuły, wyprowadzalność) Wywodem formuły F ze zbioru S nazywa się dowolny wywód ze zbioru S, którego ostatnim elementem jest formuła F, co oznacza się jako S F. O formule F mówi się, że jest wyprowadzalna lub wywodliwa ze zbioru S, a między formułą F oraz zbiorem S zachodzi relacja wywodzenia. Def. (dowód formuły, formuła dowodliwa) Dowodem formuły F w teorii T nazywa się wywód formuły F ze zbioru aksjomatów specyficznych tej teorii, tj. AS F. O formule F mówi się, że jest dowodliwa w teorii T. Def. (poprawność i pełność) Niech F będzie dowolną formułą i niech T będzie dowolną teorią ze zbiorem aksjomatów specyficznych AS. Logika pierwszego rzędu jest poprawna (tj. jeżeli AS F to AS F) i pełna (tj. jeżeli AS F to AS F). Def. (niesprzeczność teorii) Teoria T jest niesprzeczna wtw, gdy żadna formuła fałszywa nie jest dowodliwa w teorii T. Def. (dowód nie wprost) Dowodem nie wprost formuły F w teorii T nazywa się wywód formuły fałszywej ze zbioru T {~ F}. Def. (pełność zbioru reguł wnioskowania) Niech T będzie teorią i niech R będzie zbiorem reguł wnioskowania tej teorii. O zbiorze R mówi się, że jest pełny, jeżeli każde twierdzenie teorii T może zostać udowodnione wyłącznie za pomocą reguł pochodzących ze zbioru R. 8

Przykład (dowód hipotezy) oznaczenia: a dowolna stała, x dowolna zmienna, P, Q dowolne formuły, P(t) dowolna formuła P, w której term t występuje co najmniej jednokrotnie, P(t s) dowolna formuła P, w której wszystkie wystąpienia termu t zastąpiono termem s. reguła odrywania: R1: P, P Q Q reguła podstawiania: R2: teoria: ( x) P(x) P( x a ) A1: ( x) (człowiek(x) omylny(x)) A2: człowiek(sokrates) hipoteza: omylny(sokrates) dowód: D1: człowiek(sokrates) omylny(sokrates) {R2 do A1} D2: omylny(sokrates) {R1 do A2 i D1} c.n.d 9