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第四章知识表示概述表示观表示方法人工智能之知识表示方法培训课件第1页

第四章知识表示方法概述表示观表示方法人工智能之知识表示方法培训课件第2页

概述人工智能研究中最基本问题之一在知识处理中总要问到：“怎样表示知识？”，“知识是用什么来表示?”。怎样使机器能懂，能对之进行处理，并能以一个人类能了解方式将处理结果告诉人们。在AI系统中，给出一个清楚简练描述是很困难。有研究报道认为。严格地说AI对知识表示认真、系统研究才刚才开始。人工智能之知识表示方法培训课件第3页

概述知识定义（难以给出明确定义只能从不一样侧面加以了解）Feigenbaum：知识是经过消减、塑造、解释和转换 信息。Bernstein：知识是由特定领域描述、关系和过程 组成。Hayes-roth：知识是事实、信念和启发式规则。知识库观点：知识是某领域中所包括各相关方 面一个符号表示。人工智能之知识表示方法培训课件第4页

概述知识种类事实性知识：采取直接表示形式 如：凡是猴子都有尾巴过程性知识：描述做某件事过程 如：电视维修法行为性知识：不直接给出事实本身，只给出它在某方面行为 如：微分方程、（事物内涵）……..人工智能之知识表示方法培训课件第5页

概述知识种类……..实例性知识：只给出一些实例，知识藏在实例中。类比性知识:即不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事物一些相同之处 如：比喻、谜语元知识：相关知识知识。最主要元知识是怎样使用知识知识，怎样从知识库中找到想要知识。人工智能之知识表示方法培训课件第6页

概述知识要素事实：事物分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。（最低层知识）规则：事物行动、动作和联络因果关系知识。（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知识。（技巧性）元知识：高层知识。怎样实用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。人工智能之知识表示方法培训课件第7页

概述知识表示定义知识表示研究用机器表示知识可行性、有效性普通方法。知识表示是理智推理部分理论。知识表示是有效计算载体知识表示是交流媒介（如语义网络）人工智能之知识表示方法培训课件第8页

概述选取知识表示原因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算法能否表示不准确知识能否模块化总之………知识和元知识能否用统一形式表示是否加入启发信息过程性表示还是说明性表示表示方法是否自然人工智能之知识表示方法培训课件第9页

概述选取知识表示原因………..总之，人工智能问题求解是以知识表示为基础。怎样将已取得相关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存放、有效地利用便是表示应处理问题。人工智能之知识表示方法培训课件第10页

概述研究内容表示观研究： 认识论、本体论、知识工程表示方法研究： 直接法、代替法(局部、分布，…….)人工智能之知识表示方法培训课件第11页

概述知识表示研究特点智能行为特有灵活性。“常识问题”不能概括为一类简练理论，是大量小理论集合。AI任务受到计算装置约束。这造成了所采取“表示”必须同时满足“刻画智能现象”与“计算装置能够接收”，这两个有时是矛盾条件。人工智能之知识表示方法培训课件第12页

第四章知识表示方法概述表示观表示方法人工智能之知识表示方法培训课件第13页

第四章知识表示方法概述表示观表示方法人工智能之知识表示方法培训课件第14页

表示观认识论表示观本体论表示观知识工程表示观表示观即对于“什么是表示”这一基本问题不一样了解和采取方法论。人工智能之知识表示方法培训课件第15页

表示观认识论表示观本体论表示观知识工程表示观表示观即对于“什么是表示”这一基本问题不一样了解和采取方法论。人工智能之知识表示方法培训课件第16页

表示观—认识论表示观概述认为表示是对自然世界表述，表示本身不显示任何智能行为。其唯一作用就是携带知识。这意味着表示能够独立于启发式来研究。最早出现于J.McCarthy与P.Hayes一篇文章中。此主张关键是将AI问题分成两部分：认识论部分与启发式部分。认为AI关键任务就是“常识”形式化。人工智能之知识表示方法培训课件第17页

表示观—认识论表示观讨论主要问题“知识不完全性”是认识论学派讨论最多情况。推理者知识是不完全，但却是一致，其关键点是在保持知识一致性前提下得出新结论。“知识不一致性”是常识另一类性质。例：教友派教徒是和平主义者，共和党是好战分子。已知某教授是教友派教徒，且是共和党人。问他是和平主义者吗？“知识不确定性”是更复杂常识问题。尽管Fuzzy、可信度理论、人工神经网络等丰富了对常识不确定性研究方法。但还不能显现地表示“可废弃性”这个主要特征。大大限制了对智能行为“灵活性”描述。所以，在