我在理解以下段落中遇到一些困难，这些段落摘自人工智能现代方法，关于一阶逻辑推理：
命题化技术可以完全通用;也就是说，每个一阶知识库和查询都可以以保持蕴涵的方式命题化。因此，我们有一个完整的蕴涵决定程序......或许不是。存在一个问题：当知识库包含功能符号时，可能的基础术语替换集是无限的！例如，如果知识库提到父符号，则可以构造无限多的嵌套术语，例如父（父（父（约翰）））。我们的命题算法在无限大的句子集中会有困难。
幸运的是，雅克·赫布兰德（Jacques Herbrand，1930）提出了一个着名的定理，即如果一个句子是由原始的一阶知识库引起的，那么就有一个证据只涉及有限命题化知识库的子集。由于任何这样的子集在其地面项之间具有最大嵌套深度，我们可以发现子集y首先生成具有常数符号的所有实例（ Richard 和 John ），然后是深度1（父亲（理查德）和父亲（约翰））的所有术语，然后是深度2的所有术语，依此类推，直到我们能够构建所包含句子的命题证明。
我理解在替换期间会产生无限的嵌套术语 - 但是下一段谈论该定理完全超出了我的想法。
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赫布兰德的定理是半离散的。目标是找到不再满足查询的实例化。从深度1开始，一直持续到发现不满足为止。 如果可以满足的话，它可能会无休止地循环。