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ArtificialIntelligence(AI)

人工智能第二章：知识表示与推理

预备知识人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的根底，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识首先需要明确一下几个问题什么是知识知识的划分人工智能系统中的知识什么是知识表示知识表示方法

知识的概念知识的一般概念：知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、联系等的认识经验：包括解决问题的微观方法和宏观方法微观方法：如步骤、操作、规那么、过程、技巧等宏观方法：如战略、战术、计策、策略等 eg：“if大雁向南飞，then冬天就要来临了。”这样一条知识就是人们经过长期的观察，将“大雁向南飞”与“冬天来临”这两条信息关联在一起。“雪是白色的”反映雪与颜色的一种关系。

知识的概念知识、信息、数据及其关系数据：是信息的载体，本身无确切含义。如：水的温度是100℃，木头的长度是2米，大楼的高度是100层……信息：是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识。数据是没有联系的，孤立的，只有当数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系，形成有逻辑的数据流，他们才能被称为信息。知识：可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识。如：湘潭7月1日气温为30度，12月1日气温为3度。当对这类信息进行归纳和比照就会发现湘潭每年7月气温比较高，12月气温比较低。于是有价值的信息沉淀并结构化后就形成了知识。

知识的划分知识的划分按知识的性质：概念、命题、公理、定理、规那么和方法按知识的作用域：常识性知识，领域性知识按知识的等级：零级知识：事实性知识。用于描述事物的概念、定义、属性等；或用于描述问题的状态、环境、条件等。一级知识：过程性知识。用于问题求解过程的操作、演算和行为的知识。表示方式：产生式、谓词、语义网络等。二级知识：控制性知识，元知识或超知识。是关于如何使用过程性知识的知识。例如：推理策略、有哪些信誉好的足球投注网站策略、不确定性的传播策略。

知识的划分按知识的层次：表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识按知识确实定性：确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定知识的真假。表示：用可信度、概率等描述模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等。表示：用可能性、隶属度来描述不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病

知识的划分按人类的思维及认识方法：逻辑性知识：是反映人类逻辑思维过程的知识，一般具有因果关系或难以精确描述的特点，是人类的经验性知识和直观感觉；如：人的为人处事的经验与风格形象性知识：通过事物的形象建立起来的知识。如:什么是人？按知识的获取方式：显性知识：指可通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录和传播的知识；如：教材、音视频光盘。隐性知识：指人们长期实践中积累获得的知识，不易用显性知识表达的知识。如：每个人都有不同的审美观。

人工智能系统中的知识一个智能程序高水平的运行需要有关的事实知识、规那么知识、控制知识和元知识。事实知识：是有关问题环境的一些事物的知识，常以“…是…”的形式出现。如事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等事实是静态的为人们共享的可公开获得的公认的知识，在知识库中属低层的知识。如：雪是白色的、鸟有翅膀、张三李四是好朋友、这辆车是张三的……规那么知识：是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系知识，是动态的，常以“如果…那么…”形式出现。

人工智能系统中的知识控制知识：是有关问题的求解步骤、技巧的知识，告诉人们怎么做一件事，也包括当有多个动作同时被激活时应选哪一个动作来执行的知识。控制知识常与程序结合在一起出现，如一个问题求解的算法可以看做是一种知识表示。元知识：是有关知识的知识，是知识库中的高层知识。包括怎样使用规那么、解释规那么、校验规那么、解释程序结构等知识。元知识与控制知识是有重迭的，对一个大的程序来说，以元知识或说元规那么形式表达控制知识更为方便，因为元知识存于知识库中，而控制知识常与程序结合在一起出现，从而不容易修改。

知识表示知识表示：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示的要求：表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：表范围的广泛性、领域知识表示的高效性、对非确定性知识表示的支持程度。可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括：对推理的适应性，对高效算法的支持程度。可实现性：要便于计算机直接对其进行处理可组织性：