产生式系统的工作方式

产生式是系统的单元程序，它与常规程序不同之处在于，产生式是否执行并不在事前硬性规定，各产生式之间也不能相互直接调用，而完全决定于该产生式的作用条件能否满足，即能否与全局数据库的数据条款匹配。因此在人工智能中常将产生式称为一种守护神(demon),即“伺机而动”之意。另一方面，产生式在执银扰行之后工作环境即发生变化，因而必须对全局数据库的条款作相应修改，以反映新的环境条件。全部工作是在控制程序作用下进行的。现代产生式和派系统的一个工作循环通常包含匹配、选优、行动三个阶段。匹配通过的产生式组成一个竞争集，必须根据选优策略在其中选用一条,当选的产生式除了执行规定动作外,还要修改全局数据库的有关条款。因此现代产生式系统的控制程序常按功能划锋棚旦分为若干程序。

r1：若某动物有奶，则它困弯是手尺卜哺乳动物。

r2：若某动物有毛发，则它是哺乳动物。

r3：若某动物有羽毛，则它是鸟。

r4：若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。

r5：若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。

r6：若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。

r7：若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。

r8：若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。

r9：若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。

r10：若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是金钱豹。

r11：若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。

r12：若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。

r13：若有动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。

r14：若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。

r15：若某动物是鸟且善飞且不怕风浪，则它是海燕。

例如再输入初始事实：

f1：某动物有毛发。

f2：吃肉。

f3：黄褐色。

f4：有黑色条纹。

则系统得出结论为：老虎。

两项任务之间的迁移，是随其共有的产生式的多少而变化的。这里，技能的产生式（production）是指形如”燃游如果……那么……“的规则，根据A. Newell和H. A. Simon的观点，人或计算机之所以具有智能，就是因为他们存储了一系列的产生式[1]。在”如果……那么……“的形式中，前件也可以被称为”条件（condition）“，后件也可以被称为”动作（action）“，所以产生式规则又被称为C-A规则。

产生式迁移理论强调两个方面

一是问题空间，二是解决问题的程序或技能。根据问题空间假说，迁移是通过问题空间的类比实现的，即通过将已掌握的问题空间与新问题的问题空间相匹配，将原问题空间中的算子、关系或路径等匹配或迁移到未知的目标系统中相应的算子、关系或路径上去。

在认知技能方面，从一种橡闭技能到另一种技能的迁移量主要依赖于两任务的共有成分量，而这种共有成分的量是以产生式系统来考察的。具体说，就是用相同或相似的产生式法则来描述两任务含有的共同的知识和经验。如果两个情境有共同的产生式或两情境有产生式的交叉、重叠，就可以产生迁移。

理论分类

一类是”程序性知识（procedual knowledge）“，一类是”陈述性知识（declarative knowledge）“。大体上，程序性知识对应于”怎么做“，而陈述性知识对应于”是什么“。根据ACT理论，技能的学习分两个阶段：首先，规则以陈述性知识的形式进入学习者的命题网络，然后经过变式练习转化为以产生式表征的程序性知识。当两项任务之间有共同的产生式或产生式的重叠时，迁移就会发生。也就是说，产生式的相似是迁移产生的条件。

Anderson等设计了大量实验来验证他的迁移理论，但目前该理论的研究仍停留于计算机模拟阶段。尽管如此，它在实际教学中的含义还是十分明显。因两项任务皮如销共有的产生式数量决定迁移水平，因此要注重基本概念原理和规则的教学，以便为后继的学习做准备。此外，先前学习的内容必须有充分的练习，才易于迁移。