《 人工智能引论》课件 第2章知识表示与推理.pdf

第2章知识表示与推理

•2.1知识与知识表示

•2.2产生式及产生式系统

•2.3语义网络

•2.4框架表示法

•2.5知识图谱

•2.6基于逻辑的知识表示

•2.7推理的基本概念

2.1知识与知识表示

•计算机系统可以存储和处理大量的信息，信息包括数据和

事实。

•人工智能是基于知识求解问题，利用知识支持复杂决策和

理解高阶信息表示和处理。

2.1.1知识的概念

•相关信息关联在一起形成的结构化信息称为知识。

•知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或相同

事物间的不同关系形成了不同的知识。

•从不同角度、不同侧面可以对知识做不同的划分：

–根据知识的表现形式，知识可以分为显式知识和隐性知识。

–根据知识的作用范围，知识可以分为常识性知识和领域性知识。

–根据知识的表达内容，知识可以分为对象、事件、执行、元知识。

2.1.1知识的概念

•知识具有不完备性、不确定性、模糊性。

–知识的不完备性是指解决问题时通常不具备问题相关的

全部知识，该特性是由人类对问题的认识过程决定的。

–知识的不确定性是指某些情况下知识不能被完全确定是

真还是假。

–知识的模糊性是指概念之间没有明确的界限。

2.1.2知识表示的概念

•知识表示就是知识的符号化和形式化的过程，形成一组约

定，将人类知识表示成机器能处理的数据结构。

•常用的知识表示方法有：产生式表示、谓词逻辑、框架表

示、语义网络、知识图谱等。

•实际应用中选择哪种知识表示方法，需要考虑以下因素：

知识表示的能力、是否适合推理、是否方便知识获取、是

否方便知识有哪些信誉好的足球投注网站。

2.2产生式及产生式系统

•知识具有不完备性、不确定性、模糊性。

–知识的不完备性，是指解决问题时通常不具备问题相关

的全部知识，这一特性是由人类对问题的认识过程决定

的。

–知识的不确定性，是指某些情况下知识不能被完全确定

是真还是假。

–知识的模糊性，是指概念之间没有明确的界限。

2.2.1产生式

•产生式通常用于表示事实、规则及其不确定性度量。

–事实通常指问题相关的事物、环境等知识，如事物的分

类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。

确定性事实知识一般采用三元组表示：

（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）

不确定性事实知识一般采用四元组表示：

（对象，属性，值，不确定度量值）

（关系，对象1，对象2，不确定度量值）

2.2.1产生式

•确定性事实知识表示的例子：

“小明的身高是160厘米”表示为

（xiaoming，height，160）

“小明和小华是朋友”表示为

（friend，xiaoming，xiaohua）

•不确定性事实知识表示的例子：

“小明的身高可能不是160厘米”表示为

（xiaoming，height，160，0.2）

“小明和小华可能是朋友”表示为

（friend，xiaoming，xiaohua，0.8）

2.2.1产生式