人工智能 第2版 課件 第1、2章 緒論、知識(shí)表示

人工智能

ArtificialIntelligence

第一章緒論Introduction2024/2/2712024/2/27人工智能：緒論2內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2024/2/27人工智能：緒論3人工智能

人工智能(ArtificialIntelligence)是相對(duì)人的自然智能而言，即用人工的方法和技術(shù),模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能,實(shí)現(xiàn)某些“機(jī)器思維”。作為一門學(xué)科，人工智能研究智能行為的計(jì)算模型，研制具有感知、推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、決策等思維活動(dòng)的計(jì)算系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題。2024/2/27人工智能：緒論4人工智能StuartRussell和PeterNorvig把當(dāng)前有關(guān)AI的定義分成四類：類人思維方法理性思維系統(tǒng)類人行為方法理性行為系統(tǒng)2024/2/27人工智能：緒論5類人行為方法Kurzwell提出人工智能認(rèn)為人工智能是一門技術(shù)，它創(chuàng)造出夠完成一定任務(wù)的機(jī)器，而當(dāng)我們?nèi)祟悓?duì)這些任務(wù)進(jìn)行處理的時(shí)候，需要一定的智能。方法：

對(duì)于人類做的比較好的智能任務(wù)，讓計(jì)算機(jī)來完成最著名的就是Turing測(cè)試定理證明下國際象棋做外科手術(shù)診斷疾病……2024/2/27人工智能：緒論6Turing測(cè)試測(cè)試者A，被測(cè)試者B與C。A是人，B與C一個(gè)是人，另一個(gè)是計(jì)算機(jī)。A提出問題，B與C分別回答。如果B與C的回答，使得A無法區(qū)分是人的回答還是計(jì)算機(jī)的回答，則計(jì)算機(jī)具有了智能。Turing測(cè)試第一次給出了檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)是否具有智能的哲學(xué)說法。2024/2/27人工智能：緒論7類人思維方法Bellman提出人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動(dòng)的自動(dòng)化。主要采用的是認(rèn)知模型的方法---是關(guān)于人類思維工作原理的可檢測(cè)的理論。如果說某個(gè)程序能夠像人一樣思考，那么就必須以某種方式確定人是如何思考的。為確定人類思維的內(nèi)部是怎樣工作的，可以有兩種方法：通過內(nèi)?。╥ntrospection）----在人思考過程中，掌握人自己的想法；或者通過心理學(xué)實(shí)驗(yàn)2024/2/27人工智能：緒論8理性思維方法1985年Charniak和McDermott提出人工智能是用計(jì)算模型研究智力能力。這是一種理性思維方法。一個(gè)系統(tǒng)如果能根據(jù)它所知的信息(知識(shí)、時(shí)間、資源等)能夠做出最好的決策，這就是理性的當(dāng)知識(shí)是完全的，并且資源是無限的時(shí)候，就是所謂的邏輯推理。當(dāng)知識(shí)是不完全的，或者資源有限時(shí)，就是理性的行為。2024/2/27人工智能：緒論9理性行為方法尼爾森（Nilsson）認(rèn)為人工智能關(guān)心的是人工制品中的智能行為。這種人工制品主要指能夠動(dòng)作的主體（agent）。行為上的理性指的是已知某些信念，執(zhí)行某些動(dòng)作以達(dá)到某個(gè)目標(biāo)。主體（agent）可以看作是可以進(jìn)行感知和執(zhí)行動(dòng)作的某個(gè)系統(tǒng)。在這種方法中，人工智能可以認(rèn)為就是研究和建造理性主體（agent）。在“理性思維”方法中，它所強(qiáng)調(diào)的是正確的推理。做出正確的推理有時(shí)被作為理性主體（agent）的一部分。另一方面，正確的推理并不是理性的全部，因?yàn)樵谟行┣榫跋?，往往沒有某個(gè)行為一定是正確的，而其他的是錯(cuò)誤的。2024/2/27人工智能：緒論10內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2024/2/27人工智能：緒論11人工智能的誕生1956:世界上第一次正式的AI會(huì)議美國的DartmouthCollege，為期2月JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語著名參加者：J.McCarthy、C.Shannon、M.Minsky、N.Wiener、W.McCulloch、S.Papert2024/2/27人工智能：緒論12人工智能的發(fā)展1958:Newell和Simon的四個(gè)預(yù)測(cè)十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將成為世界象棋冠軍十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將發(fā)現(xiàn)或證明有意義的數(shù)學(xué)定理十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將能譜寫優(yōu)美的樂曲十年內(nèi)，計(jì)算機(jī)將能實(shí)現(xiàn)大多數(shù)的心理學(xué)理論1959:FrankRosenblatt提出感知器模型（PerceptronModel)1959:MITAILab正式成立（Minsky和McCarthy）2024/2/27人工智能：緒論13人工智能的發(fā)展專家系統(tǒng)時(shí)期1962:McCarthy調(diào)到Stanford,1963年創(chuàng)建StanfordAILab1963:M.RossQuillian開創(chuàng)語義網(wǎng)絡(luò)（SemanticNets)1965:Feigenbaum

掌管StanfordAILab;Noftsker

掌管MITAILab1965:MIT的JosephWeizenbaum研制出ELIZA1965-83:Feigenbaum和Lederberg啟動(dòng)DENDRAL工程1966:ALPAC的負(fù)面報(bào)告造成美國政府取消對(duì)機(jī)器翻譯的資助1969:Minsky和Papert的感知機(jī)造成美國政府取消對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的

資助。1969:SRI研制出機(jī)器人Shakey2024/2/27人工智能：緒論14人工智能的發(fā)展自然語言處理1970:Stanford的TerryWinograd等研制出（ETAOIN）SHRDLU1970:Colmerauer研制出PROLOG語言的解釋系統(tǒng)1972:DARPA取消Stanford大學(xué)機(jī)器人研究(Shakey)的

資助。1972:Mycin工程啟動(dòng)1973:JamesLighthill爵士的負(fù)面報(bào)告使得英國政府

取消對(duì)AI研究的資助1976:DARPA取消對(duì)語音識(shí)別研究的資助1976:Greenblatt研制出第一臺(tái)LISP機(jī)CONS2024/2/27人工智能：緒論15人工智能的發(fā)展1976:DougLenat的數(shù)學(xué)積分系統(tǒng)AM1977:SRI啟動(dòng)PROSPECTOR工程幫助地質(zhì)專家探測(cè)和解釋礦物1978年發(fā)現(xiàn)鉬礦脈(molybdenumvein)1977:EdwardFeigenbaum正式提出知識(shí)工程作為一門學(xué)科在1977年IJCAI會(huì)議上1979:Stanford研制出第一臺(tái)計(jì)算機(jī)控制的汽車1980:第一屆美國AI協(xié)會(huì)會(huì)議（AAAI）在Stanford召開。1980:JohnMcDermott的XCON專家系統(tǒng)用于配置VAX機(jī)器系統(tǒng)2024/2/27人工智能：緒論16人工智能的發(fā)展知識(shí)工程時(shí)期1981:日本政府宣布日本五代機(jī)（即智能計(jì)算機(jī)）1982:JohnHopfield掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究1983:MCC（MicroelectronicsandComputerTechnologyCorporation）成立（BobbyInman任主任）1984:DougLenat在BobbyRayInman的勸說下在MCC開始Cyc的研究1986:ThinkingMachinesInc

研制聯(lián)結(jié)機(jī)器1987:LISP機(jī)器市場(chǎng)開始暗淡1988:386芯片使得PC機(jī)速度可以與LISP機(jī)器媲美2024/2/27人工智能：緒論17人工智能的發(fā)展分布式人工智能1992:日本政府宣布五代機(jī)計(jì)劃失敗。隨后啟動(dòng)RWC計(jì)劃

（RealWorldComputingProject）1993:Shoham提出AOP,Agent-OrientedProgramming1994:中科院計(jì)算所多主體系統(tǒng)1997:IBM深藍(lán)II(DeepBlue)擊敗GarryKasparov2000:Jade，Jack，Zeus，AgentBuild

中科院計(jì)算所多主體環(huán)境MAGE

2024/2/27人工智能：緒論18人工智能的發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘1989：數(shù)據(jù)集知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD1991：Pawlak

粗糙集專著1992：波蘭Kiekrz召開第一屆粗糙集國際討論會(huì)1995:Vapnik提出SVM2000:知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)MSMiner2005：第一屆IEEE國際粒度計(jì)算大會(huì)在北京召開2012：《紐約時(shí)報(bào)》網(wǎng)站刊載文章稱，“大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)降臨。美國政府撥款2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究

和發(fā)展倡議”計(jì)劃2024/2/27人工智能：緒論19人工智能的發(fā)展

智能科學(xué)2002:提出智能科學(xué)新概念

建立智能科學(xué)網(wǎng)站:///2006:出版《智能科學(xué)》專著2008：新加坡世界學(xué)術(shù)出版社出版智能科學(xué)系列叢書2010:智能科學(xué)刊物IJIS2013：歐盟啟動(dòng)“人類大腦計(jì)劃”

美國啟動(dòng)“BRAIN”計(jì)劃2024/2/27人工智能：緒論20內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2024/2/27人工智能：緒論21人工智能研究的基本內(nèi)容人工智能研究的基本內(nèi)容認(rèn)知建模知識(shí)表示自動(dòng)推理機(jī)器學(xué)習(xí)2024/2/27人工智能：緒論222024/2/27人工智能：緒論23認(rèn)知

認(rèn)知是和情感、動(dòng)機(jī)、意志等相對(duì)的理智或認(rèn)識(shí)過程。美國心理學(xué)家Houston等人將對(duì)“認(rèn)知”的看法歸納為如下五種主要類型：(1)認(rèn)知是信息的處理過程；(2)認(rèn)知是心理上的符號(hào)運(yùn)算；(3)認(rèn)知是問題求解；(4)認(rèn)知是思維；(5)認(rèn)知是一組相關(guān)的活動(dòng)，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成、語言使用等。

2024/2/27人工智能：緒論24認(rèn)知建模

人類認(rèn)知過程是非常復(fù)雜的，建立認(rèn)知模型的技術(shù)常稱為認(rèn)知建模，目的是為了從某些方面探索和研究人的思維機(jī)制，特別是人的信息處理機(jī)制，同時(shí)也為設(shè)計(jì)相應(yīng)的人工智能系統(tǒng)提供新的體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)方法。認(rèn)知科學(xué)用計(jì)算機(jī)研究人的信息處理機(jī)制時(shí)表明，在計(jì)算機(jī)的輸入和輸出之間存在著由輸入分類、符號(hào)運(yùn)算、內(nèi)容存儲(chǔ)與檢索、模式識(shí)別等方面組成的實(shí)在的信息處理過程。2024/2/27人工智能：緒論25知識(shí)表示

人類的智能活動(dòng)過程主要是一個(gè)獲得并運(yùn)用知識(shí)的過程，知識(shí)是智能的基礎(chǔ)。人們通過實(shí)踐，認(rèn)識(shí)到客觀世界的規(guī)律性，經(jīng)過加工整理、解釋、挑選和改造而形成知識(shí)。為了使計(jì)算機(jī)具有智能，使它能模擬人類的智能行為，就必須使它具有適當(dāng)形式表示的知識(shí)。知識(shí)表示是人工智能中一個(gè)十分重要的研究領(lǐng)域。

所謂知識(shí)表示實(shí)際上是對(duì)知識(shí)的一種描述，或者是一組約定，一種計(jì)算機(jī)可以接受的用于描述知識(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識(shí)表示是研究機(jī)器表示知識(shí)的可行的、有效的、通用的原則和方法。知識(shí)表示問題一直是人工智能研究中最活躍的部分之一。目前，常用的知識(shí)表示方法有邏輯模式、產(chǎn)生式系統(tǒng)、框架、語義網(wǎng)絡(luò)、狀態(tài)空間、面向?qū)ο?、連接主義等。2024/2/27人工智能：緒論26自動(dòng)推理

演繹推理(deductivereasoning)歸納推理(inductivereasoning)反繹推理(abductivereasoning)2024/2/27人工智能：緒論27自動(dòng)推理從一個(gè)或幾個(gè)已知的判斷(前提)邏輯地推論出一個(gè)新的判斷(結(jié)論)的思維形式稱為推理,這是事物的客觀聯(lián)系在意識(shí)中的反映。人解決問題就是利用以往的知識(shí),通過推理得出結(jié)論。自動(dòng)推理的理論和技術(shù)是程序推導(dǎo)、程序正確性證明、專家系統(tǒng)、智能機(jī)器人等研究領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)。2024/2/27人工智能：緒論28正向推理正向推理又叫向前推理、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的推理，從已知的數(shù)據(jù)/條件/中間結(jié)論出發(fā)推導(dǎo)出新的結(jié)論1.AG12.A

G13.BG24.B

G25.G1&G2G2024/2/27人工智能：緒論29反向推理反向推理又叫向后推理、面向目標(biāo)的推理，從結(jié)論（目標(biāo)）出發(fā)推導(dǎo)結(jié)論（目標(biāo)）的前提條件。1.G

G1&G22.G1A3.G1A

4.G2B5.G2B

2024/2/27人工智能：緒論30機(jī)器學(xué)習(xí)Simon對(duì)學(xué)習(xí)的定義是：“如果一個(gè)系統(tǒng)能夠通過執(zhí)行某種過程而改進(jìn)它的性能，這就是學(xué)習(xí)”。這個(gè)說法的要點(diǎn)是：學(xué)習(xí)是一個(gè)過程，其二，學(xué)習(xí)是對(duì)一個(gè)系統(tǒng)而言，其三，學(xué)習(xí)改變系統(tǒng)性能。過程、系統(tǒng)與改變性能是學(xué)習(xí)的三個(gè)的要點(diǎn)。對(duì)上述說法，第一點(diǎn)是自然的。第二點(diǎn)中的系統(tǒng)則相當(dāng)復(fù)雜，一般是指一臺(tái)計(jì)算機(jī)，但是，也可以是計(jì)算系統(tǒng)，甚至包括人的人機(jī)計(jì)算系統(tǒng)。第三點(diǎn)則只強(qiáng)調(diào)“改進(jìn)系統(tǒng)性能”，而未限制這種“改進(jìn)”的方法。2024/2/27人工智能：緒論31機(jī)器學(xué)習(xí)反饋環(huán)境學(xué)習(xí)單元知識(shí)庫執(zhí)行單元

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。只有讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有類似人的學(xué)習(xí)能力，才有可能實(shí)現(xiàn)人類水平的人工智能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能研究的核心問題之一，是當(dāng)前人工智能理論研究和實(shí)際應(yīng)用的非?；钴S的研究領(lǐng)域。IJCAI國際會(huì)議的論文AutomatedReasoningCase-basedReasoningCognitiveModellingConstraintSatisfactionDistributedAIComputerGamePlayingKnowledge-basedApplicationsMachineLearningNaturalLanguageProcessingPlanningandSchedulingQualitativeReasoningandDiagnosis2024/2/27人工智能：緒論32IJCAI國際會(huì)議的論文RoboticsandPerceptionSearchSoftwareAgentsTemporalReasoningUncertaintyandProbabilisticReasoningNeuralNetworksGeneticAlgorithmsFuzzyLogicPhilosophyofAIKnowledgeRepresentationKnowledgeAcquisitionandExpertSystems2024/2/27人工智能：緒論332024/2/27人工智能：緒論34內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望AI研究的主要學(xué)派2024/2/27人工智能：緒論35符號(hào)主義以符號(hào)處理為核心的方法又稱為自上而下和符號(hào)主義,起源于GPS,用于模擬人類問題求解過程的心理過程,逐漸形成為物理符號(hào)系統(tǒng)AI的目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能,而計(jì)算機(jī)自身具有符號(hào)處理功能,它本身就蘊(yùn)含著推理能力,因而可能夠方便地模擬邏輯思維過程符號(hào)主義認(rèn)為：人類智能的基本單元是符號(hào)，認(rèn)知過程就是符號(hào)操作過程，從而思維就是符號(hào)計(jì)算2024/2/27人工智能：緒論36符號(hào)主義主要特征:(1)立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作,適合于模擬人的邏輯思維過程,解決需要邏輯推理的復(fù)雜問題(2)知識(shí)可用顯示的符號(hào)表示,在已知基本規(guī)則的情況下,無需輸入大量的細(xì)節(jié)知識(shí)(3)便于模塊化,當(dāng)個(gè)別事實(shí)發(fā)生變化時(shí),易于修改(4)能與傳統(tǒng)的符號(hào)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接(5)可對(duì)推理結(jié)論進(jìn)行解釋,便于對(duì)各種可能性進(jìn)行選擇缺點(diǎn)可以解決邏輯思維,但對(duì)于形象思維難于模擬，信息表示成符號(hào)后,并在處理或轉(zhuǎn)換時(shí),信息有丟失的情況2024/2/27人工智能：緒論37連接主義以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法又稱為自下而上和連接主義,屬于非符號(hào)處理范疇.在現(xiàn)實(shí)中，人們并不僅僅依靠邏輯推理來求解問題，有時(shí)非邏輯推理還其著非常重要的作用聯(lián)結(jié)主義：人工智能可以通過仿生人類的大腦的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)，它研究的內(nèi)容就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2024/2/27人工智能：緒論38連接主義主要特征:(1)通過神經(jīng)元之間的并行協(xié)作實(shí)現(xiàn)信息處理,處理過程具有并行性,動(dòng)態(tài)性,全局性(2)可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想的功能,便于對(duì)有噪聲的信息進(jìn)行處理(3)可以通過對(duì)神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的調(diào)整實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和分類等(4)適合模擬人類的形象思維過程(5)求解問題時(shí),可以較快的得到一個(gè)近似解缺點(diǎn)不適合于解決邏輯思維,體現(xiàn)結(jié)構(gòu)固定和組成方案單一的系統(tǒng)也不適合多種知識(shí)的開發(fā)2024/2/27人工智能：緒論39行為主義行為主義又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，是基于控制論和“動(dòng)作--感知”型控制系統(tǒng)的人工智能學(xué)派，屬于非符號(hào)處理方法行為基本觀點(diǎn)可以概括為：1、知識(shí)和形式化表達(dá)和模型化方法是人工智能的重要障礙之一；2、智能取決于感知和行動(dòng)，應(yīng)直接利用機(jī)器對(duì)環(huán)境作用后，環(huán)境對(duì)作用的響應(yīng)為原形3、智能行為只能現(xiàn)實(shí)在世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來4、人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化，分階段發(fā)展和增強(qiáng)。2024/2/27人工智能：緒論402024/2/27人工智能：緒論41內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望人工智能的應(yīng)用專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘自然語言處理智能機(jī)器人模式識(shí)別分布式人工智能互聯(lián)網(wǎng)智能博弈2024/2/27人工智能：緒論模式識(shí)別分布式人工智能互聯(lián)網(wǎng)智能博弈42當(dāng)前，幾乎所有的科學(xué)與技術(shù)的分支都在共享著人工智能領(lǐng)域所提供的理論和技術(shù)。這里列舉一些人工智能經(jīng)典的、有代表性和有重要影響的應(yīng)用領(lǐng)域。2024/2/27人工智能：緒論43內(nèi)容提要1.1什么是人工智能1.2人工智能的起源與發(fā)展歷史1.3人工智能研究的基本內(nèi)容1.4人工智能研究的主要學(xué)派1.5人工智能的應(yīng)用1.6小結(jié)和展望2024/2/27人工智能：緒論44小結(jié)本章我們首先討論了什么是人工智能智能的問題。人工智能是研究可以理性地進(jìn)行思考和執(zhí)行動(dòng)作的計(jì)算模型的學(xué)科，它是人類智能在計(jì)算機(jī)上的模擬。人工智能作為一門學(xué)科，經(jīng)歷了孕育、形成、發(fā)展等幾個(gè)階段，并且還在不斷的發(fā)展。盡管人工智能也創(chuàng)造出了一些實(shí)用系統(tǒng)，但我們不得不承認(rèn)這些遠(yuǎn)未達(dá)到人類的智能水平。2024/2/27人工智能：緒論45小結(jié)知識(shí)表示、推理、學(xué)習(xí)、智能搜索和數(shù)據(jù)與知識(shí)的不確定性處理是人工智能基本的研究領(lǐng)域，人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域包括專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、智能機(jī)器人、模式識(shí)別、分布式人工智能、互聯(lián)網(wǎng)智能和博弈等。人工智能的研究途徑主要有以符號(hào)處理為核心的方法，以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機(jī)制方法，以及以感知和動(dòng)作為主的行為主義方法等，這些方法的集成和綜合已經(jīng)成為當(dāng)今人工智能研究的一個(gè)趨勢(shì)。2024/2/27人工智能：緒論46展望進(jìn)入21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)的興起又一次將人工智能推向新的高峰?；诖髷?shù)據(jù)、賽博空間（cyberspace）的知識(shí)自動(dòng)化將開拓人類向人工世界進(jìn)軍，深度開發(fā)大數(shù)據(jù)和智力資源，深化農(nóng)業(yè)和工業(yè)的智能革命。腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、人工智能等學(xué)科交叉研究的智能科學(xué)將指引類腦計(jì)算的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)人類水平的人工智能。2024/2/27人工智能：緒論47

ThankYou人工智能/人工智能

ArtificialIntelligence

第二章知識(shí)表示KnowledgeRepresentation內(nèi)容提要2.6狀態(tài)空間

2.7面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示2.8劇本2.9本體2.10小結(jié)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示492.1概述

2.2謂詞邏輯

2.3產(chǎn)生式系統(tǒng)

2.4語義網(wǎng)絡(luò)

2.5框架什么是知識(shí)數(shù)據(jù)一般指單獨(dú)的事實(shí)，是信息的載體，數(shù)據(jù)項(xiàng)本身沒有什么意義，除非在一定的上下文中，否則沒有什么用處。信息由符號(hào)組成，如文字和數(shù)字，但是對(duì)符號(hào)賦予了一定的意義，因此有一定的用途或價(jià)值。知識(shí)也是由符號(hào)組成，但是還包括了符號(hào)之間的關(guān)系以及處理這些符號(hào)的規(guī)則或過程。知識(shí)在信息的基礎(chǔ)上增加了上下文信息，提供了更多的意義因此也就更加有用和有價(jià)值。知識(shí)是隨著時(shí)間的變化而動(dòng)態(tài)變化的，新的知識(shí)可以根據(jù)規(guī)則和已有的知識(shí)推導(dǎo)出來。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示50什么是知識(shí)因此可以認(rèn)為知識(shí)是經(jīng)過加工的信息（Feigenbaum），它包括事實(shí)、信念和啟發(fā)式規(guī)則（Hayes-Roth）。關(guān)于知識(shí)的研究稱為認(rèn)識(shí)論（Epistemology），它涉及知識(shí)的本質(zhì)、結(jié)構(gòu)和起源。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示51知識(shí)的特性相對(duì)正確性在一定的條件及環(huán)境下，知識(shí)一般是正確的，可信任的不確定性由隨機(jī)性引起的不確定性由模糊性引起的不確定性由不完全性引起的不確定性由經(jīng)驗(yàn)性引起的不確定性可表示性和可利用性知識(shí)是可以表示出來的知識(shí)是可以利用的2024/2/27人工智能：知識(shí)表示52知識(shí)表示知識(shí)表示就是研究用機(jī)器表示知識(shí)的可行性、有效性的一般方法，可以看作是將知識(shí)符號(hào)化并輸入到計(jì)算機(jī)的過程和方法。知識(shí)表示在智能系統(tǒng)的建造中起到關(guān)鍵的作用?？梢哉f正是以適當(dāng)?shù)姆椒ū硎玖酥R(shí)，才導(dǎo)致智能系統(tǒng)展示出了智能行為。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示53知識(shí)類型知識(shí)類型有三種：陳述性知識(shí)：也稱為描述性知識(shí)，是描述客觀事物的特點(diǎn)及其關(guān)系的知識(shí)。陳述性知識(shí)主要包括三個(gè)層次：符號(hào)表征、概念、命題。過程性知識(shí)：也稱為程序性知識(shí)，是關(guān)于問題求解的操作步驟和過程的知識(shí)。這類知識(shí)主要用來解決“做什么”和“如何做”的問題，可用來進(jìn)行操作和實(shí)踐?？刂菩灾R(shí)：也稱為元知識(shí)、控制策略，是有關(guān)各種處理過程的策略和結(jié)構(gòu)的知識(shí)，用于選擇問題求解的方法和技巧，協(xié)調(diào)整個(gè)問題求解的過程。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示54知識(shí)表示方法的要求充分表示領(lǐng)域知識(shí):首先考慮能不能充分表示領(lǐng)域知識(shí).要能反應(yīng)出領(lǐng)域的特點(diǎn)有利于知識(shí)的利用:表示的目的是為了利用知識(shí),求解問題便于對(duì)知識(shí)的組織,維護(hù)和管理:便于今后的更新,維護(hù),保證其一致性和完整性便于理解和實(shí)現(xiàn):容易讓人理解并符合人的習(xí)慣.還有容易在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示55內(nèi)容提要2.6狀態(tài)空間

2.7面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示2.8劇本2.9本體2.10小結(jié)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示562.1概述

2.2謂詞邏輯

2.3產(chǎn)生式系統(tǒng)

2.4語義網(wǎng)絡(luò)

2.5框架57謂詞邏輯法邏輯在知識(shí)的形式化表示和機(jī)器自動(dòng)定理證明方面發(fā)揮了重要的作用，其中最常用的邏輯是謂詞邏輯，命題邏輯可以看做謂詞邏輯的一種特殊形式。謂詞邏輯嚴(yán)格地按照相關(guān)領(lǐng)域的特定規(guī)則，以符號(hào)串形式描述該領(lǐng)域有關(guān)客體的表達(dá)式能夠把邏輯論證符號(hào)化，并用于證明定理，求解問題。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示58謂詞演算語法與語義基本符號(hào)：謂詞符號(hào)、變量符號(hào)、函數(shù)符號(hào)、常量符號(hào)、括號(hào)和逗號(hào)謂詞演算的解釋：謂詞符號(hào)——對(duì)應(yīng)關(guān)系，常量符號(hào)——論域?qū)嶓w，函數(shù)符號(hào)——對(duì)應(yīng)函數(shù)；原子公式：由若干謂詞符號(hào)和項(xiàng)組成的謂詞演算。原子公式是謂詞演算基本積木塊。項(xiàng)包括常量符號(hào)、變量符號(hào)、函數(shù)符號(hào)等。定義原子公式為真值或假值就表示了某種語義。無變量的原子公式取值確定，包含變量的原子公式取值不定。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示59連詞與、合取（conjunction)：用連詞∧把幾個(gè)公式連接起來而構(gòu)成的公式。合取項(xiàng)是合取式的每個(gè)組成部分。例：LIKE(I，MUSIC)∧LIKE(I，PAINTING)

（我喜愛音樂和繪畫。）或、析?。╠isjunction）：用連詞∨把幾個(gè)公式連接起來而構(gòu)成的公式。析取項(xiàng)是析取式的每個(gè)組成部分例：PLAYS(LILI，BASKETBALL)∨PLAYS(LILI，F(xiàn)OOTBALL)（李力打籃球或踢足球。）蘊(yùn)涵（Implication）:“=>”表示“如果—那么”（IF—THEN）關(guān)系，其所構(gòu)成的公式叫做蘊(yùn)涵。非（Not）表示否定，～、—均可表示謂詞演算2024/2/27人工智能：知識(shí)表示60量詞

若一個(gè)原子公式P（x），對(duì)于所有可能變量x都具有T值，則用（x）P（x）表示 例如:所有的機(jī)器人都是灰色的 （x）[ROBOT(x)=>COLOR(x,GRAY)]存在量詞（ExistentialQuantifier）

若一個(gè)原子公式P（x），至少有一個(gè)變?cè)獂，可使P（x）為T值，則用（

x）P（x）表示。例：(x)INROOM(x,r1)（1號(hào)房間內(nèi)有個(gè)物體）謂詞演算全稱量詞（UniversalQuantifier）2024/2/27人工智能：知識(shí)表示61謂詞公式原子公式的的定義：用P(x1，x2，…，xn)表示一個(gè)n元謂詞公式，其中P為n元謂詞，x1,x2,…，xn為客體變量或變?cè)?。通常把P(x1,x2,…,xn)叫做謂詞演算的原子公式，或原子謂詞公式。謂詞公式可以用連詞把原子謂詞公式組成復(fù)合謂詞公式，并把它叫做謂詞公式。謂詞演算2024/2/27人工智能：知識(shí)表示62合式公式（WFF，well-formedformulas）合式公式的遞歸定義(1)原子謂詞公式是合式公式。(2)若A為合適公式，則～A也是一個(gè)合式公式。(3)若A和B都是合式公式，則(A∧B)，(A∨B)，(AB)和(A←→B)也都是合式公式。(4)若A是合式公式，x為A中的自由變?cè)?，則(x)A和(x)A都是合式公式。(5)只有按上述規(guī)則(1)至(4)求得的那些公式，才是合式公式。例題：試把下列命題表示為謂詞公式：任何整數(shù)，或者為整數(shù)或者為負(fù)數(shù)。謂詞演算2024/2/27人工智能：知識(shí)表示63合式公式的性質(zhì)合式公式的真值表等價(jià)（Equivalence)

如果兩個(gè)合式公式，無論如何解釋，其真值表都是相同的，那么我們就稱此兩合式公式是等價(jià)的。T F T F FFPQP∨QP∧QP

Q～

PT T T T TFF T T F TTF F F F TT謂詞演算2024/2/27人工智能：知識(shí)表示64謂詞邏輯的推理將推理規(guī)則應(yīng)用于一定的合式公式（集），以產(chǎn)生新的合式公式。置換(Substitution)：在表達(dá)式中用置換項(xiàng)置換變量，例如用項(xiàng)（A）替換函數(shù)表達(dá)式中的變量（x）。一個(gè)表達(dá)式E（Expression）用一個(gè)置換S（Substitution）而得到的表達(dá)式的置換，記為ES。例題：表達(dá)式E：P[x,f(y),B]；置換：s1={z/x,w/y},s2={A/y},

s3={q(z)/x,A/y},s4={c/x,A/y}Solution: ES1=P[z,f(w),B];ES2=P[x,f(A),B]; ES3=P[q(z),f(A),B]; ES4=P[c,f(A),B]; ES1S2=P[z,f(w),B];ES2S1=P[z,f(A),B]

2024/2/27人工智能：知識(shí)表示65合一（Unification)：合一：尋找項(xiàng)對(duì)變量的置換，以使多個(gè)表達(dá)式一致的操作稱為合一。如果一個(gè)置換s作用于表達(dá)式集{Ei}的每個(gè)元素，則我們用{Ei}s來表示置換例的集?？珊弦唬喝绻嬖谥脫Qs使得表達(dá)式集{Ei}置換后有：E1S＝E2S＝E3S＝…,則我們稱表達(dá)式集{Ei}是可合一的，s稱為{Ei}的合一者。

例題：表達(dá)式集{P[x,f(y),B],P[x,f(B),B]}的合一者：

s

＝{A/x,B/y}說明：P[x,f(y),B]s

＝P[x,f(B),B]s

＝P[A,f(B),B]謂詞邏輯的推理2024/2/27人工智能：知識(shí)表示66最通用的合一者：如果對(duì)表達(dá)式集{Ei}的任一合一者s，都存在某一s’，使得{Ei}s

＝{Ei}gs’，則稱g為{Ei}的最通用合一者。置換與合一的作用：謂詞邏輯推理的基本方法，就是尋找簡單有效置換合一，采用消解原理利用消解反演方法求解問題。謂詞邏輯的推理2024/2/27人工智能：知識(shí)表示內(nèi)容提要2.6狀態(tài)空間

2.7面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示2.8劇本2.9本體2.10小結(jié)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示672.1概述

2.2謂詞邏輯

2.3產(chǎn)生式系統(tǒng)

2.4語義網(wǎng)絡(luò)

2.5框架產(chǎn)生式系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)(productionsystem)的概念，最早是由帕斯特（PostE）于1943年提出的產(chǎn)生式規(guī)則得來的。他用這種規(guī)則對(duì)符號(hào)串作替換運(yùn)算。1965年美國的紐厄爾和西蒙利用這種原理建立了人類的認(rèn)知模型。同年，斯坦福大學(xué)設(shè)計(jì)第一個(gè)專家系統(tǒng)DENDRAL時(shí)，就采用產(chǎn)生式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。產(chǎn)生式系統(tǒng)是目前已建立的專家系統(tǒng)中知識(shí)表示的主要手段之一，如MYCIN、CLIPS/JESS系統(tǒng)等。在產(chǎn)生式系統(tǒng)中，把推理和行為的過程用產(chǎn)生式規(guī)則表示，所以又稱基于規(guī)則的系統(tǒng)。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示68產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)產(chǎn)生式規(guī)則條件

行動(dòng)前提

結(jié)論“ifPthenQ”注意：P和Q不一定總是用謂詞表示謂詞邏輯中的蘊(yùn)含式和產(chǎn)生式基本形式相同蘊(yùn)含式是產(chǎn)生式的一種特殊情況蘊(yùn)涵式知識(shí)產(chǎn)生式規(guī)則的特殊形式2024/2/27人工智能：知識(shí)表示69產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)解釋器沖突集/沖突消解器工作區(qū)規(guī)則庫匹配器2024/2/27人工智能：知識(shí)表示70產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)工作區(qū)綜合數(shù)據(jù)庫是用于存放問題求解過程中各種當(dāng)前信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括原有信息,中間結(jié)果,最終結(jié)果等.規(guī)則的激活:當(dāng)規(guī)則庫中某條產(chǎn)生式的前提可與綜合數(shù)據(jù)庫中的某些已知事實(shí)匹配時(shí),該產(chǎn)生式就被激活綜合數(shù)據(jù)庫是不斷更新和變化的,是動(dòng)態(tài)的綜合數(shù)據(jù)庫也稱為：上下文、黑板、工作區(qū)等2024/2/27人工智能：知識(shí)表示71產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)控制子系統(tǒng)控制子系統(tǒng)負(fù)責(zé)整個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行匹配器判斷規(guī)則條件是否成立，沖突消解器負(fù)責(zé)選擇可調(diào)用的規(guī)則，解釋器負(fù)責(zé)執(zhí)行規(guī)則的動(dòng)作，并在滿足結(jié)束條件時(shí)終止產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行。具體有：匹配規(guī)則條件部分；多于一條規(guī)則匹配成功時(shí)，選擇哪條規(guī)則執(zhí)行(點(diǎn)燃)；如何將匹配規(guī)則的結(jié)論部分放入綜合數(shù)據(jù)庫（是直接添加到數(shù)據(jù)庫中，還是替換其中的某些東西）；決定系統(tǒng)何時(shí)終止；2024/2/27人工智能：知識(shí)表示72產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)識(shí)別-動(dòng)作循環(huán)（1）從規(guī)則庫中尋找所有能夠和工作區(qū)中已有事實(shí)相匹配的規(guī)則，并將這些規(guī)則加入到?jīng)_突集中（2）若有多個(gè)規(guī)則存在，則根據(jù)沖突消解策略由沖突集中選擇一條規(guī)則執(zhí)行。（3）執(zhí)行規(guī)則中的動(dòng)作，根據(jù)動(dòng)作向工作區(qū)中加入新的事實(shí)或刪除舊的事實(shí)。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示73例1八數(shù)碼游戲(eightpuzzle)237

514861238

47652024/2/27人工智能：知識(shí)表示74例1游戲說明：一個(gè)棋盤有9個(gè)方格，放了8個(gè)數(shù)（1-8）；初始時(shí)，8個(gè)數(shù)隨機(jī)放置；數(shù)字移動(dòng)規(guī)則：空格周圍的數(shù)字可移動(dòng)到空格中；如果通過移動(dòng)數(shù)字，達(dá)到一個(gè)目標(biāo)狀態(tài)，則游戲成功結(jié)束；求一個(gè)走步序列;問題：怎樣用一個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)描述并解決上述問題？2024/2/27人工智能：知識(shí)表示75例1產(chǎn)生式系統(tǒng)的描述:綜合數(shù)據(jù)庫：存放棋盤的狀態(tài)。棋盤的狀態(tài)：8個(gè)數(shù)字在棋盤上的位置分布。每走一步，狀態(tài)就會(huì)發(fā)生變化；存放棋盤的當(dāng)前狀態(tài)；規(guī)則：規(guī)則是數(shù)字移動(dòng)的方法?？崭竦囊苿?dòng):如果空格左邊有數(shù)字，則將左邊的數(shù)字移到空格上；如果空格右邊有數(shù)字，則將右邊的數(shù)字移到空格上；如果空格上邊有數(shù)字，則將上邊的數(shù)字移到空格上；如果空格下邊有數(shù)字，則將下邊的數(shù)字移到空格上；2024/2/27人工智能：知識(shí)表示76例2問題：設(shè)字符轉(zhuǎn)換規(guī)則

A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E

已知：A，B

求：F2024/2/27人工智能：知識(shí)表示77一、綜合數(shù)據(jù)庫 {x}，其中x為字符二、規(guī)則集

1，IFA∧BTHENC 2，IFA∧CTHEND 3，IFB∧CTHENG 4，IFB∧ETHENF 5，IFDTHENE例22024/2/27人工智能：知識(shí)表示78三、控制策略 順序排隊(duì)四、初始條件 {A，B}五、結(jié)束條件

F∈{x}例22024/2/27人工智能：知識(shí)表示79產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理正向推理:從已知事實(shí)出發(fā),通過規(guī)則庫求得結(jié)論.也稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式,或從底向上的方式反向推理:從目標(biāo)出發(fā).反向使用規(guī)則,求得已知事實(shí),或稱目標(biāo)驅(qū)動(dòng),自頂向下.雙向推理:既自頂向下,又自底向上相結(jié)合得方法.直至某個(gè)中間界面兩方向結(jié)果相符便成功結(jié)束.2024/2/27人工智能：知識(shí)表示80正向推理推理過程正向推理推理過程(1)規(guī)則庫中的規(guī)則與數(shù)據(jù)庫中的事實(shí)進(jìn)行匹配,得到匹配成功的規(guī)則集合(2)從匹配規(guī)則集中選擇一條規(guī)則作為使用規(guī)則(3)執(zhí)行使用規(guī)則的后件,將該規(guī)則的后件送入數(shù)據(jù)庫.重復(fù)上述過程直到達(dá)到目標(biāo)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示81反向推理推理過程反向推理推理過程(1)規(guī)則集合中的規(guī)則后件與目標(biāo)事實(shí)進(jìn)行匹配,得到匹配的規(guī)則集合(2)從匹配規(guī)則集合中選擇一條規(guī)則作為使用規(guī)則(3)將使用規(guī)則的前件作為子目標(biāo)重復(fù)上述過程,直到各子目標(biāo)均為已知事實(shí)成功結(jié)束2024/2/27人工智能：知識(shí)表示82產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)(1)自然性(2)模塊性(3)有效性既可表示確定性知識(shí),又可表示非確定性知識(shí),既可表示啟發(fā)式知識(shí),又可表示過程性知識(shí)(4)清晰性:格式固定,結(jié)構(gòu)簡單,便于一致性,完整性檢查不足之處效率不高:匹配-沖突消解-執(zhí)行,并且可能產(chǎn)生組合爆炸不能表達(dá)具有結(jié)構(gòu)性的知識(shí)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示83內(nèi)容提要2.6狀態(tài)空間

2.7面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示2.8劇本2.9本體2.10小結(jié)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示842.1概述

2.2謂詞邏輯

2.3產(chǎn)生式系統(tǒng)

2.4語義網(wǎng)絡(luò)

2.5框架語義網(wǎng)絡(luò)基本概念語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及其語義關(guān)系來表達(dá)知識(shí)的一種網(wǎng)絡(luò)圖,是一種“帶標(biāo)識(shí)”的有向圖.節(jié)點(diǎn)表示各種事物,概念,情況,屬性,動(dòng)作,狀態(tài)等.弧表示各種語義關(guān)系(節(jié)點(diǎn)1,弧,節(jié)點(diǎn)2)也可表示為:

當(dāng)把多個(gè)基本的網(wǎng)絡(luò)通過相應(yīng)的語義關(guān)聯(lián)在一起時(shí),就得到一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)ABR2024/2/27人工智能：知識(shí)表示85常用的語義聯(lián)系ISA,AKO,Part-of,Infer等A-Member-of:表示個(gè)體與集體之間的關(guān)系.Composed-of:表示“構(gòu)成”聯(lián)系,是一種一對(duì)多的聯(lián)系Have:表示屬性或事物的“占用”關(guān)系.如鳥有翅膀Before,After,At:表示事物之間的時(shí)間先后順序Located-on(-at,-under,-inside,outside):表示事物之間的位置關(guān)系Similar-to,Near-to:表示事物之間的相似或接近的關(guān)系2024/2/27人工智能：知識(shí)表示8687(1)能把實(shí)體的結(jié)構(gòu)、屬性與實(shí)體間的因果關(guān)系顯式并簡明地表達(dá)出來,與實(shí)體相關(guān)的事實(shí)、特征和關(guān)系可以通過相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)弧線推導(dǎo)出來。這樣便以聯(lián)想方式實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的解釋。(2)由于與概念相關(guān)的屬性和聯(lián)系被組織在一個(gè)相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)中,因而使概念易于受訪和學(xué)習(xí)。(3）表現(xiàn)問題更加直觀,更易于理解,適于知識(shí)工程師與領(lǐng)域?qū)＜业臏贤āＵZ義網(wǎng)絡(luò)中的繼承方式也符合人類的思維習(xí)慣。(4)語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的語義解釋依賴于該結(jié)構(gòu)的推理過程而沒有結(jié)構(gòu)的約定,因而得到的推理不能保證像謂詞邏輯法那樣有效。(5）節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系可能是線狀、樹狀或網(wǎng)狀的,甚至是遞歸狀的結(jié)構(gòu),使相應(yīng)的知識(shí)存儲(chǔ)和檢索可能需要比較復(fù)雜的過程。

語義網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示88表示一些簡單事實(shí)，如占有關(guān)系和其它情況：以節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體與概念，節(jié)點(diǎn)間關(guān)系以有向鏈關(guān)聯(lián)。例：小燕是一只燕子，燕子是一種鳥，鳥有翅膀；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一個(gè)。問題： 上述的語義網(wǎng)絡(luò)為二元關(guān)系，無法表示復(fù)雜事實(shí)，如：小燕從春天到秋天占有巢－1。 如果采用謂詞邏輯表示為一個(gè)四元謂詞演算：

Owns（XIAOYAN,NET-1,SPRING,FALL）

二元語義網(wǎng)絡(luò)的表示SWALLOWBIRDXIAOYANNEST-1NESTISAISAISAOWNSHAS-PARTWINGS2024/2/27人工智能：知識(shí)表示89

-允許節(jié)點(diǎn)既可以表示一個(gè)物體或一組物體，也可以表示情況與動(dòng)作。每一情況節(jié)點(diǎn)成為事例框，有一組向外的弧，用以說明與該事例有關(guān)的各種變量。SWALLOWBIRDXIAOYANNEST-1NESTISAISAISAOWNEEOWN-1OWNERSPRINGFALLSITUATIONTIMEOWNERSHIPISAISAISAISASTARTTIMEENDTIMESimmons與Slocum的擴(kuò)展2024/2/27人工智能：知識(shí)表示90問題：如果語義網(wǎng)絡(luò)只表示一個(gè)特定的物體或概念，那么當(dāng)有更多不直接相關(guān)的同類實(shí)體與概念時(shí)，需要很多獨(dú)立的語義網(wǎng)絡(luò)，使得語義網(wǎng)絡(luò)圖復(fù)雜化。Solution：通常需要把有關(guān)的一組物體或概念的知識(shí)用一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)表示出來，否則會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)過多，使問題復(fù)雜化。試圖用一組基元來表示知識(shí)，以便簡化表示，并可用簡單的知識(shí)來表示更復(fù)雜的知識(shí)，稱為選擇語義基元。REDMYCARCOLORGREENLIHUA’CARCOLOR選擇語義基元2024/2/27人工智能：知識(shí)表示91FURNITURECHAIRMYCARLEATHERSEATBROWNPERSONXISAOWNERISAISAISAPARTCOLORCOVERING椅子的語義網(wǎng)絡(luò)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示92語義網(wǎng)絡(luò)的推理過程語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)，沒有形式語義，沒有統(tǒng)一的語義表示法。為了便于下面的敘述,對(duì)所用符號(hào)作進(jìn)一步的規(guī)定。區(qū)分在鏈的頭部和在鏈的尾部的節(jié)點(diǎn),把在鏈的尾部的節(jié)點(diǎn)稱為值節(jié)點(diǎn)。另外,還規(guī)定節(jié)點(diǎn)的槽相當(dāng)于鏈,不過取不同的名字而已。如磚塊12(BRICK12)有3個(gè)鏈,構(gòu)成兩個(gè)槽。其中一個(gè)槽只有一個(gè)值,另外一個(gè)槽有兩個(gè)值。顏色槽(COLOR)填入紅色(RED)ISA槽填入了磚塊(BRICK)和玩具(TOY)

。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示93所謂繼承就是對(duì)事物的描述從概念節(jié)點(diǎn)或類節(jié)點(diǎn)傳遞到實(shí)例節(jié)點(diǎn)，例如下圖。語義網(wǎng)絡(luò)的繼承推理2024/2/27人工智能：知識(shí)表示94三種繼承模式值繼承：ISA鏈與AKO（AKindOf）鏈，常用知識(shí)傳遞方法；放入值側(cè)面中?！叭绻枰保↖f－needed）鏈：有時(shí)對(duì)不知道的槽值，可以計(jì)算得到，通過此計(jì)算程序得到知識(shí)的模式稱為if－needed鏈，如通過體積與密度在需要時(shí)可以計(jì)算其質(zhì)量。if－needed程序放入IF－NEEDED側(cè)面中?！叭笔　崩^承：在對(duì)事務(wù)所作假設(shè)無十分把握時(shí)，可以加上“可能”字樣，這種不肯定的值稱為“缺省”值，放入槽的DEFAULT側(cè)面中。語義網(wǎng)絡(luò)的繼承推理2024/2/27人工智能：知識(shí)表示95當(dāng)解決涉及由幾部分組成的事物時(shí)

,必須制定把值從類部件傳遞到實(shí)例部件的路徑，稱為匹配推理。例如,由于TOY-HOUSE77是TOY-HOUSE的一個(gè)實(shí)例,所以它必須有兩個(gè)部件,一個(gè)是磚塊,另一個(gè)是模塊(wedge)。另外,作為玩具房的一個(gè)部件的磚塊必須支撐模塊。在下圖中,玩具房-77部件以及它們之間的鏈,都用虛線畫的節(jié)點(diǎn)和箭頭來表示。因?yàn)檫@些知識(shí)是通過繼承而間接知道的,并不是通過實(shí)際的節(jié)點(diǎn)和鏈直接知道的。因此,虛線所表示的節(jié)點(diǎn)以及箭頭所表示的鏈?zhǔn)翘摴?jié)點(diǎn)和虛鏈。語義網(wǎng)絡(luò)的匹配推理2024/2/27人工智能：知識(shí)表示內(nèi)容提要2.6狀態(tài)空間

2.7面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示2.8劇本2.9本體2.10小結(jié)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示962.1概述

2.2謂詞邏輯

2.3產(chǎn)生式系統(tǒng)

2.4語義網(wǎng)絡(luò)

2.5框架97框架表示框架：框架是一種結(jié)構(gòu)化表示法，通常采用語義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)-槽-值表示結(jié)構(gòu)，以通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式存儲(chǔ)以往的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)?？蚣芘c語義網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系：框架可以定義為一組語義網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)與槽，這組節(jié)點(diǎn)與槽可以描述格式固定的事務(wù)、行為和事件；語義網(wǎng)絡(luò)是節(jié)點(diǎn)和弧線的集合，也可以看作框架的集合。思考：框架與語義網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別？2024/2/27人工智能：知識(shí)表示98框架的構(gòu)成框架通常由描述事務(wù)的各個(gè)方面的槽組成，每個(gè)槽可以擁有若干個(gè)側(cè)面，而每個(gè)側(cè)面可以擁有若干個(gè)值?？蚣艿囊话憬Y(jié)構(gòu)：

<框架名> <槽1><側(cè)面11><值111>… <側(cè)面12><值121>… … <槽1><側(cè)面21><值211>… <側(cè)面22><值221>… … … <槽1><側(cè)面n1><值n11>… <側(cè)面n2><值n21>… … <側(cè)面nm><值nm1>…2024/2/27人工智能：知識(shí)表示99賓館房間的框架描述2024/2/27人工智能：知識(shí)表示100框架系統(tǒng)的基本推理方法特性繼承，例如：燕子－>鳥部分匹配，例如TOY－HOUSE從描述中直接引用，例如：ROOM的例子各槽值的相關(guān)信息可以指導(dǎo)進(jìn)行該槽值的描述，思考：框架是一種規(guī)定格式描述的事務(wù)、行為與事件。那么對(duì)于具體的應(yīng)用，當(dāng)直接套用框架知識(shí)推理不順利時(shí)，框架推理的策略？框架的推理2024/2/27人工智能：知識(shí)表示101選擇與當(dāng)前情況對(duì)應(yīng)的框架片斷，與其他候選框架相匹配，選擇最佳匹配；（知識(shí)的合成、交叉）允許部分不相匹配的信息，如漏失某項(xiàng)特性比多了某項(xiàng)特性更合理，比如只有一條腿的人比有三條腿的人更合理；（合理推斷）查詢框架之間保存有關(guān)的連接，指出應(yīng)用此框架不合理的情況下，可以下一步試探的建議框架；沿著框架系統(tǒng)的層次向上搜索，知道找到足夠通用、與事實(shí)不矛盾的框架，或直接使用，或者建立新的下一層框架。（類型匹配與新類生成）框架推理的選擇方法2024/2/27人工智能：知識(shí)表示內(nèi)容提要2.6狀態(tài)空間

2.7面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示2.8劇本2.9本體2.10小結(jié)2024/2/27人工智能：知識(shí)表示1022.1概述

2.2謂詞邏輯

2.3產(chǎn)生式系統(tǒng)

2.4語義網(wǎng)絡(luò)

2.5框架103狀態(tài)空間表示問題求解技術(shù)主要是兩個(gè)方面：問題的表示求解的方法狀態(tài)空間法狀態(tài)（state）:表示問題解法中每一步問題狀況的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算符（operator):把問題從一種狀態(tài)變換為另一種狀態(tài)的手段狀態(tài)空間方法:基于解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態(tài)和算符為基礎(chǔ)來表示和求解問題的2024/2/27人工智能：知識(shí)表示104問題狀態(tài)描述狀態(tài)(State)：描述某類不同事物間的差別而引入的一組最少變量q0，q1，…，qn的有序集合。算符(Operate)：使問題從一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符。問題的狀態(tài)空間(StateSpace)：是一個(gè)表示該問題全部可能狀態(tài)及其關(guān)系的圖，它包含三種說明的集合，即三元狀態(tài)（S，F(xiàn)，G）。2024/2/27人工智能：知識(shí)表示105狀態(tài)空間法：從某個(gè)初始狀態(tài)開始，每次加一個(gè)操作符，遞增的建立起操作符的實(shí)驗(yàn)序列，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)止。例如下棋、迷宮及各種游戲。OriginalStateMiddleStateGoalState……狀態(tài)空間描述2024/2/27人工智能：知識(shí)表示106例:三數(shù)碼難題123123123312312312初始棋局目標(biāo)棋局2024/2/27人工智能：知識(shí)表示107狀態(tài)空間也可以用一個(gè)賦值的有向圖來表示，該有向圖稱為狀態(tài)空間圖。在狀態(tài)空間圖中包含了操作和狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，節(jié)點(diǎn)表示問題的狀態(tài)，有向邊表示操作。路徑

某個(gè)節(jié)點(diǎn)序列（ni1，ni2，…，nik）當(dāng)j=2，3，…，k時(shí)，如果對(duì)于每一個(gè)ni，j-1都有一個(gè)后繼節(jié)點(diǎn)ni，j存在，那么就把這個(gè)節(jié)點(diǎn)序列叫做從節(jié)點(diǎn)ni1至節(jié)點(diǎn)nik的長度為k的路徑代價(jià)用c（ni，nj）來表示從節(jié)點(diǎn)ni指向節(jié)點(diǎn)nj的那段弧線的代價(jià)。兩點(diǎn)間路徑的代價(jià)等于連接該路徑上各節(jié)點(diǎn)的所有弧線代價(jià)之和.狀態(tài)空間圖2024/2/27人工智能：知識(shí)表示內(nèi)容提要2.6狀態(tài)空間

2.7面向?qū)ο蟮?/p>