人工智能AI2章确定性知识系统.pptx

第2章 确定性知识系统;2.1 确定性知识系统概述;1.知识的概念;2.知识的类型;3.知识表示的概念;4.知识表示方法;2.1 确定性知识系统概述; 按照心理学的观点，推理是由具体事例归纳出一般规律，或者根据已有知识推出新的结论的思维过程。心理学对推理有两种解释： 从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如下人类推理的公式： y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。;推理过程的心理形式 从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式： (1) 三段论推理，它是由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符合这两前提的结论组成。例如，上面给出的计算机系学生的例子。 (2) 线性推理，或称线性三段论，这种推理的三个判断之间具有线性关系。例如“5比4大”、4比3大”，因此可推出“5比3大”。 (3) 条件推理，即前一命题是后一命题的条件，例如，“如果一个系统会使用知识进行推理能，我们就称它为智能系统”。 (4) 概率推理，即用概率来表示知识的不确定性，并根据所给出的概率来估计新的概率，这种推理形式是我们将要在第5章中进行讨论的内容。 推理的机器实现 人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现推理的那段程序。 根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也有所不同。;2. 推理方法及其分类;2. 推理方法及其分类按推理的逻辑基础分类(1/3);2.推理方法及其分类按推理的逻辑基础分类(2/3);2. 推理方法及其分类 按推理的逻辑基础分类(3/3);2. 推理方法及其分类 按所用知识的确定性分类;3.推理控制策略及其分类;第2章 确定性知识系统;2.2 确定性知识表示方法;1.谓词逻辑表示的逻辑学基础命题、真值、论域;1.谓词表示的逻辑学基础谓词、函数;1.谓词逻辑表示逻辑学基础连词和量词;1.谓词逻辑表示的逻辑学基础自由变元和约束变元;2.谓词逻辑表示方法表示步骤及简例(1/2);2.谓词逻辑表示方法表示步骤及简例(2/2);3.谓词逻辑表示的经典例子机器人移盒子 (1/5);问题的初始状态： AT( robot, c ) EMPTY( robot ) ON( box, a ) TABLE( a ) TABLE( b ) ;各操作的条件和动作： Goto( x，y ) 条件：AT( robot，x) 动作：删除表：AT( robot，x ) 添加表：AT( robot，y ) Pickup( x ) 条件：ON( box，x )，TABLE( x )，AT( robot，x )，EMPTY( robot ) 动作：删除表：EMPTY( robot )，ON( box，x ) 添加表：HOLDS( robot，box ) Setdown( x ) 条件：AT( robot，x )，TABLE( x )，HOLDS( robot，box ) 动作：删除表：HOLDS( robot，box ) 添加表：EMPTY( robot )，ON( box，x ) 各操作的执行方法： 机器人每执行一操作前，都要检查该操作的先决条件是否可以满足。如果满足，就执行相应的操作；否则再检查下一个操作。;这个机器人行动规划问题的求解过程如下： 状态1(初始状态) AT( robot, c ) 开始 EMPTY( robot ) ========= ON( box, a ) TABLE( a )