[工学]哈工大人工智能课件chpt6.ppt

人工智能原理第6章 知识表示 本章内容 6.1 知识表示概述 6.2 本体论 6.3 产生式系统 6.4 框架 6.5 语义网络 6.6 脚本 参考书目 知识表示的重要性 知识表示是AI的基础，也就是构建智能体的基础 知识表示是推理和行动的载体 / 没有合适的知识表示，任何构建智能体的计划都无法付诸实施 表示常常和推理紧密联系 知识表示通常是一些符号的集合 / 推理和行动可以由这些符号构建，也可以本身就代表着一种行为结构(如神经网络) 6.1 知识和知识表示 知识与知识表示 知识的定义？ Feignebaum：知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息 Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的 Hayes-roth：知识是事实、信念和启发式规则 知识库的观点：知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示 知识与知识表示 知识的种类 事实性知识：采用直接表示的形式 如：凡是猴子都有尾巴 过程性知识：描述做某件事的过程 如：电视维修法 行为性知识：不直接给出事实本身，只给出它在某方面的行为 如：微分方程、（事物的内涵） …… 知识与知识表示 知识的种类 …… 实例性知识：只给出一些实例，知识藏在实例中 类比性知识：既不给出外延，也不给出内涵，只给出他与其他事物的某些相似之处，例如比喻、谜语 元知识：有关知识。最重要的元知识是如何使用知识的知识，如何从知识库中找到想要的知识 知识与知识表示 知识的要素 事实：事物的分类、属性、事物间的关系、科学事实、客观事实等（最底层的知识） 规则：事务的行为、动作和联系的因果关系知识（启发式规则） 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知识（技巧性） 元知识：高层知识。怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识 知识与知识表示 知识表示的定义 知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。 知识表示是智能推理的部分理论 知识表示是有效计算的载体 知识表示是交流的媒介（如语义网络） 知识与知识表示 选取知识表示的因素 表示范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效的算法 能否模块化 …… 总之，人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。如何将已获得的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存储、有效地利用，便是知识表示应解决的问题。 知识与知识表示 知识表示研究特点 智能行为的特有的灵活性。“常识问题”不能概括为一类简洁的理论，使大量小理论的集合 AI的任务受到计算装置的约束。这导致了所采用的“表示”必须同时满足“刻画智能现象”与“计算装置可以接受”，这两个有时是矛盾的条件 6.2 本体论(Ontology)6.2.1 本体论研究内容 6.2.2 本体论分类 6.2.3 描述事物与时空 6.2.4 领域Ontology应用 本体论与存在 本体论(Ontology)是关于存在(existence)的研究 存在是什么—所有的实体(entity)，包括抽象的和具体的(abstract concrete)，正是它们组成了世界 当代定义：共享概念模型的明确的形式化规范说明 / 要素： 概念模型 明确 形式化 共享 Ontology定义的要素 概念模型—对现实世界的一些现象抽象出相关概念而得到的模型 明确—所用概念和所用概念的约束均有明确定义 形式化—计算机可读的 共享—体现了共同认可的知识，反映的是相关领域中公认的概念集合 6.2.1 本体论研究内容 本体论是关于事物本身的研究，主要研究如何描述事物(定义)，特别是如何分类事物 基于本体论的分类 基于本体论的分类 / 对于事物的描述 本体论分类(Ontological Categories)或者称为基于本体论的分类：是对事物一种尽可能详细完备的分类方式 本体论分类可以分为4级： 顶级Ontology—最普通的概念及其关系 领域Ontology—特定领域的概念 任务Ontology—特定任务或行为中 应用Ontology—依赖于特定领域和任务 构造Ontology的规则 构造Ontology的5条标准(Gruber,1995) 明确性和客观性—用自然语言对所定义术语给出明确、客观的语义定义 完全性—给出的定义是完整的，完全能表达所定义术语的含义 一致性—由术语得出的推论与术语本身的含义相容 最大单调可扩展性—添加通用或专用术语时，不需要修改已有内容 最小承诺—对待建模的对象给出最少的约束 6.2.2 本体论分类 以美国著名的知识工程CYC (encyclopedia)为例(号称是世界上最大的知识库)，介绍其顶层的分类(早期版本) CYC研究最早始于1984年，距今已经20余年(The development o