人工智能第2章知识表示2.1-2.5教材.pptx

人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程，知识是智能的基础。作为一门研究如何用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，人工智能问题的求解是以知识为基础的。 ; 如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。 本章将主要学习和讨论知识的概念及常用的知识表示方法。;知识表示可以分为外部表示与内部表示两种形式： 外部表示：是指本章后面将要讨论的各种知识表示模式，如产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法等。 内部表示：知识在编程语言或开发工具中的表示形式。 本章仅介绍知识的外部表示形式。;2.1 概述（Introduction）;数据：我们每时每刻感觉到的大量的没有经过解释的信号，数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。 交通路口的红、绿、黄灯 信息：是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。 对我们而言，红灯“停”，绿灯“行” 知识：把信息进行关联形成的信息结构，是数据和信息集合的整体;2.1.1 数据、信息和知识;表2.1 数据、信息和知识的区别;相对正确性： 知识是人们对客观世界认识的结晶,又受到长期实践的检验。 世界上没有永远正确的知识，而是相对正确的。 不确定性 “信息”与“关联”是构成知识的两大要素 “信息”与“关联”都存在不确定性 ;可表示性： 知识是可以用形式化的东西表示的，比如可以用语言、文字、图形、公式等来表达知识， 正是由于知识的这一特性，才能将知识数据化,才能用计算机来存储知识、传播知识 可利用性;2.1.3 知识的分类;2.1.3 知识的分类;2.1.3 知识的分类;2.1.3 知识的分类;2.1.3 知识的分类;知识表示：就是研究用机器表示事实、规则、元知识和常识性知识的可行性、有效性的一般方法，可以看作是将知识符号化，即编码成某种数据结构，并输入到计算机的过程和方法。 按照人们探索的不同角度以及对问题的不同理解，知识表示方法可分为 陈述型知识表示 过程型知识表示 控制型知识表示;陈述性知识表示:主要用来描述事实性知识，它告诉人们，所描述的客观事物涉及的“对象”是什么，知识表示就是将对象的有关事实“陈述”出来，并以数据的形式表示。这类表示法将知识表示与知识的运用(推理)分开处理，在表示知识时，并不涉及如何运用知识的问题， 是一种静态的描述方法。 优点：灵活简洁，每个有关事实仅需存储一次，演绎过程完整而确定，系统的模块性好。 缺点：工作效率低,推理过程不透明,不易理解。 ;(2) 过程性知识表示:主要用来描述规则性知识和控制结构知识，它告诉人们“怎么做”，其形式是一个“过程”，这一“过程”就是求解程序。它将知识的表示与运用( 推理 )相结合，知识就寓于程序之中，是一种动态的描述方法。 优点:推理过程直接、清晰，有利于模块化，易于表达启发性知识和默认推理知识，实现起来效率高。 缺点:不够严格，知识间有交互重叠，灵活性差，知识的增、删极不方便。;(3) 控制型知识： 有关如何选择相应的操作、演绎和行为的比较、判断、管理和决策的知识。 例如：出现矛盾冲突时选择那一条规则作为触发规则？;目前用得较多的知识表示方法有十余种,如一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示法、状态空间表示法、脚本表示法、过程表示法和Petri网表示法等。 ;2.2 一阶谓词逻辑表示法;2.2.1 知识的谓词逻辑表示法;2.2.1 知识的谓词逻辑表示法;(1) 定义：定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义； (2) 赋值：根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值； (3) 连接：根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。;例2.1 用谓词公式表示下列事实性知识： 小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。 李晓新比他父亲长得高。 解： （1）定义谓词如下： COMPUTER(x) 表示x是计算机系的学生 LIKE(x,y) 表示x喜欢y HIGHER(x,y) 表示x比y高; （2）赋值 涉及的个体有：小明(xiaoming)，编程序 (programming)，李晓新 (lixiaoxin)；用函数father(lixiaoxin) 表示李晓新的父亲 COMPUTER(xiaoming)，～LIKE(xiaoming, programming), HIGHER(lixiaoxin,father(lixiaoxin)) ;2.2.3 谓词公示表示知识的举例;例