人工智能2(阅读).ppt

第2章 知识与知识表示 2.1 知识表示的基本概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，是人工智能的重要研究对象。一个智能系统的智能性很大程度上取决于知识的数量及其可利用程度。要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。 使计算机具有知识，首先必须解决知识的表示问题。 两个问题 概念 表示方法 2.1 知识表示的基本概念 知识的定义 知识是人们在长期的生活及社会实践中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。 一般来说，把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。 “如果大雁向南飞，则冬天就要来临了。” “会飞的动物是鸟。” “敌进我退，敌疲我打。” 数据——信息——知识 知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。 知识具有如下特性： 1、相对正确性——一定的条件与环境，问题领域 例如：1＋1＝10正确吗? 2、不确定性——存在知识为真的程度问题 引起知识不确定性的原因有： 随机性：我有八成的把握打中目标。 模糊性：高个子适合于打篮球。 不完全性：这种药可能会治疗SARS。 经验性：土干了就给花浇水。 3、可表示性与可利用性 知识的类型 按知识的作用效果分为 事实性知识是用来描述问题或事物的概念、属性、状态、环境及条件等情况的知识，可用谓词公式表示 “北京是中华人民共和国的首都” “高扬不喜欢编程” 过程性知识是用来描述问题求解过程所需要的操作、演算或行为等规律性的知识，可用产生式规则表示 智能系统的基础 “IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物” 控制性知识（元知识或超知识）是关于如何运用已有知识进行问题求解的知识，关于知识的知识 推理的控制策略，如推理方向、有哪些信誉好的足球投注网站策略等 按知识的作用域 常识性知识 领域性知识 按知识的层次 表层知识 深层知识 按知识的确定性 确定性知识 不确定性知识 知识的表示 知识的表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。 某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的综合： 　表示 = 数据结构 十 处理机制 知识表示方法很多，概括起来有两类： 1、符号表示法 2、连接机制表示法 不同领域的知识各有不同特点，每一种知识表示方法也各有优缺点。在选择知识表示法时，应从以下几个方面进行考虑： 1、充分有效地表示领域知识（表达能力） “对症下药” 2、有利于对知识的利用 对推理的适应性和对高效算法的支持性 3、便于对知识的组织和维护 4、便于理解和实现 知识表示的观点 1、陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离 优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便 缺点：推理效率低、推理过程不透明 2、过程性观点：知识寓于使用知识的过程中 优点：推理效率高、过程清晰 缺点：灵活性差、知识维护不便 2.2 一阶谓词逻辑表示 设有下列知识： 刘欢比他父亲出名。 高扬是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程序。 人人爱劳动。 所有教师都有自己的学生。 定义谓词：T (x)：表示x 是教师。 S (y)：表示y是学生。 TS(x, y)：表示x是y的老师。 表示知识： ( x)( y)(T (x)→TS(x, y) ∧S (y)) 可读作：对所有x，如果x是一个教师，那么一定存在一个个体y，y的老师是x，且y是一个学生。 基于谓词逻辑的推理 谓词演算 判断一个公式是否永真 自然演绎系统 一组公理，一组规则，从一个公式推导另一个公式 与/或形演绎系统 与/或形中只有非、与、或，没有其它连接词和量词。 子句演绎系统 子句中只有非和或符号，运用消解法试图推出矛盾（不可满足性）。 作业题：机械手摞积木问题 1. 用谓词表示事物状态并确定问题 作业题：猴子摘香蕉问题 描述状态的谓词： AT(x, y)：x在y处 ONBOX：猴子在箱子上 HB：猴子摘到香蕉 问题的初始状态 AT(monkey, a) ，AT(box, b) ? ONBOX ， ? HB 问题的目标状态 AT(monkey, c) ，AT(box, c) ONBOX ， HB 描述动作的谓词？（四个还是五个？）