湘潭大学 人工智能课件 知识表示方法 part2.ppt

谓词逻辑法 置换与合一 合一（Unification） 例如，设有公式集 E={ P( x, y, f(y)), P( a, g(x), z) } 则下式是它的一个合一： s={a/x, g(a)/y, f(g(a))/z} 猴子和香蕉问题 描述操作的谓词 Goto(u, v)：猴子从u处走到v处 条件：?ONBOX ，AT(monkey, u) 动作：删除表：AT(monkey, u)；添加表：AT(monkey, v) Pushbox(v, w)：猴子推着箱子从v处移到w处 条件： ? ONBOX ，AT(monkey, v)，AT(box, v) 动作：删除表：AT(monkey, v)，AT(box, v) 添加表：AT(monkey, w)，AT(box,w) Climbbox：猴子爬上箱子 条件： ? ONBOX ，AT(monkey, w)，AT(box,w) 动作：删除表： ? ONBOX；添加表：ONBOX Grasp：猴子摘取香蕉 条件：ONBOX，AT(box, c) 动作：删除表： ? HB；添加表：HB 猴子和香蕉问题 猴子和香蕉问题求解过程： 初始状态 AT(monkey, a) AT(box, b) ? ONBOX ? HB Goto(a, b) 状态1 AT(monkey, b) AT(box, b) ? ONBOX ? HB Pushbox(b, c) 状态2 AT(monkey, c) AT(box, c) ? ONBOX ? HB Climbbox 状态3 AT(monkey, c) AT(box, c) ONBOX ? HB 目标状态 AT(monkey, c) AT(box, c) ONBOX HB Grasp 谓词逻辑法 主要优点 自然：一阶谓词逻辑是一种接近于自然语言的形式语言系统，谓词逻辑表示法接近于人们对问题的直观理解 明确：有一种标准的知识解释方法，因此用这种方法表示的知识明确、易于理解 精确：谓词逻辑的真值只有“真”与“假”，其表示、推理都是精确的 灵活：知识和处理知识的程序是分开的，无须考虑处理知识的细节 模块化：知识之间相对独立，这种模块性使得添加、删除、修改知识比较容易进行 谓词逻辑法 主要缺点 知识表示能力差：只能表示确定性知识，而不能表示非确定性知识、过程性知识和启发式知识 知识库管理困难：缺乏知识的组织原则，知识库管理比较困难 存在组合爆炸：由于难以表示启发式知识，因此只能盲目地使用推理规则，这样当系统知识量较大时，容易发生组合爆炸 系统效率低：它把推理演算与知识含义截然分开，抛弃了表达内容中所含有的语义信息，往往使推理过程冗长，降低了系统效率 Artificial Intelligence (AI)人工智能 第二章：知识表示与推理 内容提要 第二章：知识表示与推理 一、知识表示方法 二、确定性推理 内容提要 第二章：知识表示与推理 1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法 5.其他方法 一、知识表示方法 谓词逻辑法 命题逻辑与谓词逻辑 命题逻辑与谓词逻辑是最先用于人工智能的两种逻辑，对于知识的形式化表示，特别是定理的证明发挥了重要作用 虽然命题逻辑能够把客观世界的各种事实表示为逻辑命题，但是它具有较大的局限性。命题逻辑只能进行命题间关系的推理，无法解决与命题结构和成分有关的推理问题，不适合表示比较复杂的问题。 谓词逻辑是在命题逻辑的基础上发展而来的，命题逻辑可以看作是谓词逻辑的一种特殊形式。 谓词逻辑法 命题 命题是具有真假意义的语句 命题代表人们进行思维时的一种判断，若命题的意义为真，称它的真值为“真”，记作“T”；若命题的意义为假，称它的真值为“假”，记作“F”。例如： “长沙是湖南省省会”“10大于6”是真值为“T”的命题 “月亮是方的”“煤炭是白的”是真值为“F”的命题 一个命题不能同时即为真又为假，但可以在一定条件下为真，在另一种条件下为假。例如： “1+1=10”在二进制情况下为真，十进制情况下为假 谓词逻辑法 命题 没有真假意义的语句，如感叹句、疑问句等，不是命题。 通常用大写英文字母表示一个命题，例如： P：西安是座古老的城市 命题逻辑的局限性？ 客观事物的结构及逻辑特征？ 不同事物间的共同特征？ 谓词逻辑法 命题逻辑的局限性？ 命题这种表示方法无法把它所描述的客观事物的结构及逻辑特征反映出来，也不能把不同事物间的共同特征表述出来 例如，用字母P表示“小张是老张的儿子”这一命