人工智能（人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)專業(yè)）全套教學(xué)課件

人工智能原理篇全套可編輯PPT課件第1章走進(jìn)人工智能.pptx第2章知識(shí)表示.pptx第3章確定性推理.pptx第4章搜索策略.pptx第5章不確定性推理.pptx第6章計(jì)算智能.pptx第7章機(jī)器學(xué)習(xí).pptx第8章專家系統(tǒng).pptx第9章自然語言處理.pptx第10章分布式人工智能與Agent.pptx第11章人工智能在社會(huì)服務(wù)中的應(yīng)用.pptx第12章人工智能在經(jīng)濟(jì)生活中的應(yīng)用.pptx走進(jìn)人工智能第一章本章導(dǎo)讀

人工智能涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、仿生學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、數(shù)理邏輯、信息論、控制論等多個(gè)學(xué)科，它是在這些學(xué)科研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的綜合性很強(qiáng)的交叉性學(xué)科，是當(dāng)今社會(huì)計(jì)算機(jī)科學(xué)中最活躍的分支之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和硬件設(shè)備的不斷進(jìn)步，人工智能在多個(gè)領(lǐng)域得到了迅速發(fā)展，并滲透到人類生活的方方面面。本章首先介紹人工智能的概念與發(fā)展；然后介紹人工智能研究的各種學(xué)派；最后介紹人工智能的研究?jī)?nèi)容與應(yīng)用領(lǐng)域。學(xué)習(xí)目標(biāo)熟悉人工智能的基本概念與發(fā)展。了解人工智能研究的各種學(xué)派。熟悉人工智能的研究?jī)?nèi)容與應(yīng)用領(lǐng)域。目錄

4人工智能的概念與發(fā)展人工智能的概念與發(fā)展人工智能的概念與發(fā)展010203人工智能的概念與發(fā)展01人工智能的概念1.1.1人工智能（artificialintelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門學(xué)科。智能與智能的本質(zhì)是古今中外許多哲學(xué)家和腦科專家一直在努力探索和研究的問題，但至今尚未完全研究清楚。因此，至今為止學(xué)術(shù)界也沒有給人工智能下一個(gè)明確的定義。下面，列舉部分學(xué)者對(duì)人工智能的描述。（1）人工智能是某些活動(dòng)（與人的思想、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)的活動(dòng)）的自動(dòng)化過程。（2）人工智能是一種使計(jì)算機(jī)能夠思維，使計(jì)算機(jī)具有智力的激動(dòng)人心的新嘗試。（3）人工智能是用計(jì)算機(jī)模型研究智力行為的技術(shù)。（4）人工智能是一種能夠自主執(zhí)行人類智能行為的技術(shù)。（5）人工智能是一門通過計(jì)算過程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科。（6）人工智能是研究如何使計(jì)算機(jī)做事才能夠讓人過得更好。（7）人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動(dòng)化有關(guān)的一個(gè)分支。（8）人工智能是研究和設(shè)計(jì)具有智能行為的計(jì)算機(jī)程序，可執(zhí)行人或動(dòng)物所具有的智能行為。通過分析學(xué)者們對(duì)人工智能的描述，可將人工智能理解為：人工智能是指能夠讓計(jì)算機(jī)像人一樣擁有智能能力，可以代替人類實(shí)現(xiàn)識(shí)別、認(rèn)知、分析和決策等多種功能的技術(shù)。

例如，智能機(jī)器服務(wù)員能夠?qū)⒄Z音識(shí)別成文字，然后進(jìn)行分析理解并與人對(duì)話，最后為客戶提供服務(wù)，如圖所示。智能機(jī)器服務(wù)員人工智能的發(fā)展道路曲折起伏，總的來說可分為7個(gè)時(shí)期，依次是孕育期、起步發(fā)展期、反思發(fā)展期、應(yīng)用發(fā)展期、低迷發(fā)展期、穩(wěn)步發(fā)展期和蓬勃發(fā)展期，如圖所示---人工智能發(fā)展歷程。人工智能的發(fā)展1.1.2人工智能研究的各種學(xué)派02人工智能在其研究發(fā)展的多年期間，許多不同學(xué)科或?qū)W科背景的學(xué)者們對(duì)人工智能做出了各自的解釋，提出了不同的觀點(diǎn)，因此產(chǎn)生了不同的學(xué)派。其中，對(duì)人工智能研究影響較大的學(xué)派有下列3家。（1）符號(hào)主義（symbolicism），又稱為邏輯主義（logicism）、心理學(xué)派（psychlogism）或計(jì)算機(jī)學(xué)派（computerism），其原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)（即符號(hào)操作系統(tǒng)）和有限合理性原理，如圖所示。符號(hào)主義

（2）連接主義（connectionism），又稱為仿生學(xué)派（bionicsism）或生理學(xué)派（physiologism），其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法，如圖所示。連接主義

（3）行為主義（actionism），又稱為進(jìn)化主義（evolutionism）或控制論學(xué)派（cyberneticsism），其原理主要為控制論及“感知—?jiǎng)幼鳌毙涂刂葡到y(tǒng)，如圖所示。行為主義符號(hào)主義認(rèn)為人類認(rèn)知和思維的基元是符號(hào)，認(rèn)知過程是符號(hào)操作過程。也就是說，它致力于將人類的認(rèn)知和思維用某種符號(hào)來描述，并把這種符號(hào)輸入到計(jì)算機(jī)中，從而模擬人類的認(rèn)知過程，實(shí)現(xiàn)人工智能。其代表人物有赫伯特·西蒙（HerbentSimon）和艾倫·紐厄爾（AllenNewell），如圖所示。赫伯特·西蒙1.2.1符號(hào)主義艾倫·紐厄爾符號(hào)主義是一種基于邏輯推理的智能模擬方法。符號(hào)主義認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯。20世紀(jì)30年代，數(shù)理邏輯開始用于描述智能行為。

計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)推動(dòng)了邏輯演繹系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，表明了計(jì)算機(jī)可以用于研究人的思維過程和模擬人類智能活動(dòng)。后來相繼發(fā)展的啟發(fā)式算法、專家系統(tǒng)和知識(shí)工程理論與技術(shù)，都為人工智能的發(fā)展作出了重要貢獻(xiàn)。連接主義認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究，它主張模仿人類的神經(jīng)元（見圖），用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接機(jī)制實(shí)現(xiàn)人工智能。連接主義的代表性成果是MP模型，它從神經(jīng)元開始進(jìn)而研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和腦模型，開創(chuàng)了用電子裝置模擬人類腦部結(jié)構(gòu)和功能的新途徑，同時(shí)開辟了人工智能新的發(fā)展道路。神經(jīng)元1.2.2連接主義行為主義是一種基于“感知—?jiǎng)幼鳌钡男袨槟M方法。行為主義認(rèn)為，學(xué)習(xí)是刺激與反應(yīng)之間的聯(lián)結(jié)，行為是學(xué)習(xí)者對(duì)環(huán)境刺激所做出的反應(yīng)。行為主義認(rèn)為人工智能源于控制論?？刂普摪焉窠?jīng)系統(tǒng)的工作原理與信息理論、控制理論、邏輯理論及計(jì)算機(jī)聯(lián)系起來。這一學(xué)派的代表作品首推六足行走機(jī)器人（見圖），它可以看作是新一代的“控制論動(dòng)物”，是一個(gè)基于“感知—?jiǎng)幼鳌蹦Ｊ侥M昆蟲行為的控制系統(tǒng)。六足行走機(jī)器人高手點(diǎn)撥人工智能的三大學(xué)派從不同的側(cè)面研究了人類的智能，與人腦的思維模型有著對(duì)應(yīng)的關(guān)系。對(duì)其進(jìn)行粗略的劃分，可認(rèn)為符號(hào)主義研究抽象思維，注重?cái)?shù)學(xué)可解釋性；連接主義研究形象思維，偏向于模仿人腦模型，更加感性；行為主義研究感知思維，偏向于應(yīng)用和模擬。以上3個(gè)人工智能學(xué)派將長(zhǎng)期共存與合作，取長(zhǎng)補(bǔ)短，并逐步走向融合與集成，共同為人工智能的發(fā)展作出貢獻(xiàn)。人工智能的研究?jī)?nèi)容與應(yīng)用領(lǐng)域03人工智能涉及多個(gè)學(xué)科，其研究?jī)?nèi)容包括知識(shí)表示、知識(shí)推理、知識(shí)應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器感知、機(jī)器思維和機(jī)器行為等。1.3.1人工智能的研究?jī)?nèi)容1．知識(shí)表示人工智能研究的目的是要建立一個(gè)能模擬人類智能行為的系統(tǒng)，但知識(shí)是一切智能行為的基礎(chǔ)，想把知識(shí)存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，首先要研究知識(shí)表示方法。知識(shí)表示是把人類的知識(shí)概念化、形式化或模型化。一般地，就是運(yùn)用符號(hào)知識(shí)、算法和狀態(tài)圖等來描述待解決的問題。目前，已提出的知識(shí)表示方法主要包括符號(hào)表示法和連接機(jī)制表示法。推理是人腦的基本功能。要讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)人工智能，就必須賦予機(jī)器推理能力，進(jìn)行機(jī)器推理。

知識(shí)推理（見圖）是指在計(jì)算機(jī)或智能系統(tǒng)中，依據(jù)推理控制策略，利用形式化的知識(shí)模擬人類的智能推理方式進(jìn)行求解問題的過程。知識(shí)推理2．知識(shí)推理3．知識(shí)應(yīng)用人工智能是否獲得廣泛應(yīng)用是衡量其生命力和檢驗(yàn)其生存力的重要標(biāo)志。20世紀(jì)70年代，利用知識(shí)表示和推理實(shí)現(xiàn)的專家系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用，使人工智能走出低谷，獲得快速發(fā)展。后來機(jī)器學(xué)習(xí)和近年來自然語言處理的應(yīng)用研究取得了重大進(jìn)展，又促進(jìn)了人工智能的進(jìn)一步發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)是繼專家系統(tǒng)之后人工智能的又一重要研究領(lǐng)域，也是人工智能和神經(jīng)計(jì)算的核心研究課題之一，是使計(jì)算機(jī)具有智能能力的根本途徑。學(xué)習(xí)是人類具有的一種重要智能行為。機(jī)器學(xué)習(xí)（見圖）是指計(jì)算機(jī)能夠模擬人的學(xué)習(xí)行為，實(shí)現(xiàn)自主獲取新知識(shí)，并重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)，不斷提升自身解決問題的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過文獻(xiàn)資料、與人交談和觀察環(huán)境等方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而使計(jì)算機(jī)自動(dòng)獲取知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)4．機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器感知就是使機(jī)器具有類似于人的感知能力，包括視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等。其中，機(jī)器視覺和機(jī)器聽覺是當(dāng)前社會(huì)中應(yīng)用最廣的機(jī)器感知能力。機(jī)器視覺（見圖1）是指機(jī)器能夠識(shí)別并理解圖片、場(chǎng)景、人物身份等；機(jī)器聽覺（見圖2）是指機(jī)器能夠識(shí)別并理解語言、聲音等。圖1機(jī)器視覺圖2機(jī)器聽覺5．機(jī)器感知

機(jī)器思維（見圖）是指對(duì)通過感知得來的外部信息，以及機(jī)器內(nèi)部的各種工作信息進(jìn)行有目的的處理。正如人的智能是來自大腦的思維活動(dòng)一樣，人工智能也主要是通過機(jī)器思維實(shí)現(xiàn)的。因此，機(jī)器思維是人工智能研究中的關(guān)鍵部分，它使機(jī)器具有類似于人的思維活動(dòng)，不僅能夠像人一樣進(jìn)行邏輯思維，還可以進(jìn)行形象思維。機(jī)器思維6．機(jī)器思維

機(jī)器行為（見圖）主要是指計(jì)算機(jī)的表達(dá)能力，即對(duì)話、描寫、刻畫等能力。對(duì)于智能機(jī)器人，它還應(yīng)具有行動(dòng)能力，即移動(dòng)、行走、取物、操作等。機(jī)器行為與機(jī)器思維密切相關(guān)，機(jī)器思維是機(jī)器行為的基礎(chǔ)，機(jī)器行為是機(jī)器思維的表現(xiàn)。機(jī)器行為7．機(jī)器行為隨著人工智能理論研究的發(fā)展，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域越來越寬廣，應(yīng)用效果也越來越顯著?？偟膩碚f，人工智能的應(yīng)用主要集中在自動(dòng)定理證明、問題求解與博弈、專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、機(jī)器視覺、自然語言處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分布式人工智能與多Agent等領(lǐng)域。1.3.2人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

自動(dòng)定理證明，又稱機(jī)器定理證明，是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的課題，也是人工智能中最先進(jìn)行研究并得到成功應(yīng)用的一個(gè)領(lǐng)域，它的研究在人工智能方法的發(fā)展中起到了重要的推動(dòng)作用。自動(dòng)定理證明的理論價(jià)值和應(yīng)用范圍并不局限于數(shù)學(xué)領(lǐng)域，許多非數(shù)學(xué)領(lǐng)域的任務(wù)，如醫(yī)療診斷、信息檢索、機(jī)器人規(guī)劃和難題求解等，都可以轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的定理證明問題，或者與定理證明有關(guān)的問題?？梢哉f，自動(dòng)定理證明的研究具有普遍意義。1．自動(dòng)定理證明

人工智能的第一個(gè)大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋（如國(guó)際象棋）程序。下棋程序是計(jì)算機(jī)博弈問題研究的產(chǎn)物，其中主要應(yīng)用了問題的表示、分解、搜索和歸納等人工智能的基本技術(shù)。到目前為止，對(duì)于要解決的問題，人工智能程序已經(jīng)具備搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答的能力。右圖即為AlphaGo與世界圍棋冠軍李世石進(jìn)行博弈的畫面。2．問題求解與博弈博弈問題專家系統(tǒng)是一個(gè)基于專門的領(lǐng)域知識(shí)，求解特定問題的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。它使用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家解決的復(fù)雜問題。目前在許多領(lǐng)域，專家系統(tǒng)已取得了顯著效果。3．專家系統(tǒng)

模式通常具有實(shí)體的形式，如聲音、圖片、語言、文字、符號(hào)、物體和景象等，可以用物理、化學(xué)及生物傳感器進(jìn)行具體采集和測(cè)量。

模式識(shí)別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對(duì)人類感知外界功能的模擬。模式識(shí)別呈現(xiàn)多樣性和多元化趨勢(shì)，可以在不同的概念上進(jìn)行，其中生物特征識(shí)別成為模式識(shí)別的新高潮，包括語音識(shí)別、文字識(shí)別、人臉識(shí)別、手語識(shí)別和指紋識(shí)別（見圖）等。4．模式識(shí)別指紋識(shí)別高手點(diǎn)撥模式所指的不是事物本身，而是從事物中獲得的信息。人們?cè)谟^察、認(rèn)識(shí)事物和現(xiàn)象時(shí)，常常尋找它與其他事物和現(xiàn)象的相同與不同之處，根據(jù)使用目的進(jìn)行分類、聚類和判斷，人腦的這種思維能力就是模式識(shí)別的能力。

機(jī)器視覺（見圖）就是用機(jī)器代替人眼進(jìn)行測(cè)量和判斷，是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。機(jī)器視覺系統(tǒng)是通過圖像攝取裝置將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，再根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的動(dòng)作。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳輸和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。5．機(jī)器視覺機(jī)器視覺

自然語言處理（見圖）是研究實(shí)現(xiàn)人類與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。因此，解決計(jì)算機(jī)系統(tǒng)理解自然語言的問題，一直是人工智能研究領(lǐng)域的重要研究課題之一。實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語言通信意味著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)既能理解自然語言文本的意義，又能生成自然語言文本來表達(dá)給定的意圖和思想等。6．自然語言處理自然語言處理高手點(diǎn)撥語言的理解和生成是一個(gè)極為復(fù)雜的解碼和編碼問題。一個(gè)能夠理解自然語言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)看起來就像一個(gè)人一樣，它不僅需要有上下文知識(shí)和信息，還能用信息發(fā)生器進(jìn)行推理。理解和書寫語言的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有表示上下文知識(shí)結(jié)構(gòu)的某些人工智能思想，以及根據(jù)這些知識(shí)進(jìn)行推理的某些技術(shù)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)用大量簡(jiǎn)單處理單元經(jīng)過廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)，用來模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，其模型結(jié)構(gòu)如圖1-22所示。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究道路十分曲折，20世紀(jì)40年代，MP模型（神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型）的提出開創(chuàng)了神經(jīng)科學(xué)理論研究的時(shí)代；20世紀(jì)80年代，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的提出推動(dòng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究；21世紀(jì)，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)掀起了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浪潮。7．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)分布式人工智能（見圖）是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的產(chǎn)物。它主要研究在邏輯上或物理上分散的智能動(dòng)作者如何協(xié)調(diào)其智能行為，求解單目標(biāo)和多目標(biāo)問題，同時(shí)為設(shè)計(jì)和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或支持協(xié)同工作的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)提供有效途徑。多Agent一般指多Agent系統(tǒng)或多Agent技術(shù)，是多個(gè)Agent組成的集合，通過Agent的交互來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的功能。8．分布式人工智能與多Agent分布式人工智能高手點(diǎn)撥分布式人工智能與多Agent都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問題。但是兩者之間依然存在區(qū)別，分布式問題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)；而多Agent系統(tǒng)則含有多個(gè)局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。多Agent系統(tǒng)更能體現(xiàn)人類的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動(dòng)態(tài)的世界環(huán)境，因而備受重視。與它相關(guān)的研究已成為人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。PleaseAddYourTitleHereinsertyourdesiredtexthere感謝觀看THANKS人工智能原理篇知識(shí)表示第二章本章導(dǎo)讀

人類的智能活動(dòng)主要是獲得并運(yùn)用知識(shí)，即通過對(duì)外部世界進(jìn)行觀察等方式獲得知識(shí)，然后運(yùn)用知識(shí)做出正確的判斷和決策，最后采取正確的行動(dòng)。由此可見，知識(shí)是實(shí)現(xiàn)智能的基礎(chǔ)。本章從知識(shí)與知識(shí)表示的概念入手，介紹不同的知識(shí)表示法，包括一階謂詞邏輯表示法、狀態(tài)空間表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法。學(xué)習(xí)目標(biāo)了解知識(shí)和知識(shí)表示的基本概念。熟悉各種知識(shí)表示法的理論基礎(chǔ)。掌握各種知識(shí)表示法的表示方法。目錄

44知識(shí)與知識(shí)表示一階謂詞邏輯表示法狀態(tài)空間表示法010203產(chǎn)生式表示法040506語義網(wǎng)絡(luò)表示法框架表示法知識(shí)與知識(shí)表示01知識(shí)的概念2.1.1

知識(shí)是人類對(duì)自然世界、人類社會(huì)、思維方式及運(yùn)動(dòng)規(guī)律的認(rèn)識(shí)與掌握；是人類在長(zhǎng)期的生活及社會(huì)實(shí)踐中、在科學(xué)研究及實(shí)驗(yàn)中積累起來的經(jīng)驗(yàn)；是人的大腦通過思維重新組合，把實(shí)踐中獲得的有關(guān)信息關(guān)聯(lián)在一起形成的信息結(jié)構(gòu)。信息之間有多種關(guān)聯(lián)形式，使用最廣泛的一種是用“如果……，則……”表示的關(guān)聯(lián)形式，它反映了信息間的因果關(guān)系。例如，人類經(jīng)過多年的觀察發(fā)現(xiàn)，每當(dāng)大雨即將來臨的時(shí)候，就會(huì)看到成群結(jié)隊(duì)的螞蟻在搬家（見左圖），于是就把“螞蟻搬家”和“大雨將至”這兩個(gè)信息關(guān)聯(lián)在一起，得到了相應(yīng)的知識(shí)，即如果螞蟻搬家，則大雨將至。在人工智能中，將前一種知識(shí)稱為事實(shí)，而把采用“如果……，則……”關(guān)聯(lián)起來所形成的知識(shí)稱為規(guī)則。螞蟻搬家

1．相對(duì)正確性在一定的條件和環(huán)境下，知識(shí)一般是正確的。其中，“一定的條件和環(huán)境”是保證知識(shí)正確性必不可少的前提。

在人工智能中，知識(shí)的相對(duì)正確性表現(xiàn)得更加突出。例如，在動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)中，如果僅識(shí)別虎、斑馬、長(zhǎng)頸鹿、鴕鳥、金錢豹等5種動(dòng)物，那么，知識(shí)“如果該動(dòng)物是鳥類，則該動(dòng)物是鴕鳥”就是對(duì)的。知識(shí)的特性2.1.2知識(shí)是人類對(duì)客觀世界認(rèn)識(shí)的結(jié)晶，并且長(zhǎng)期受到實(shí)踐的檢驗(yàn)。其特性包括相對(duì)正確性、不確定性、可表示性和可利用性。

2．不確定性現(xiàn)實(shí)世界是復(fù)雜的，知識(shí)并不只有“真”和“假”兩種狀態(tài)。因此知識(shí)在“真”與“假”之間還存在許多中間狀態(tài)。造成知識(shí)不確定性的原因主要有以下幾個(gè)方面。（1）由隨機(jī)性引起的不確定性。例如，拋硬幣，硬幣有正反兩面，哪面朝上是隨機(jī)的。（2）由模糊性引起的不確定性。例如，人個(gè)子的高與矮，其分界線是模糊的。（3）由不完全性引起的不確定性。例如，“盲人摸象”（見左圖），每位盲人只摸到了大象身體的一部分就對(duì)大象的樣貌做出結(jié)論，顯然盲人對(duì)大象的樣貌了解具有不完全性，因此，導(dǎo)致得出不確定的知識(shí)。（4）由經(jīng)驗(yàn)依賴引起的不確定性。例如，中醫(yī)診脈，其主要依據(jù)就是經(jīng)驗(yàn)。盲人摸象3．可表示性知識(shí)的可表示性是指知識(shí)可以用適當(dāng)?shù)男问奖硎境鰜?，如用語言、文字、圖像、符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這樣才能存儲(chǔ)和傳播。4．可利用性知識(shí)的可利用性是指知識(shí)可以被利用。人們每天都在利用自己掌握的知識(shí)解決各種問題。知識(shí)的分類2.1.3知識(shí)是人類世界特有的概念，從不同的角度可以將知識(shí)分成不同的類別，如表1、表2所示。分類角度類

別描

述例

子從作用范圍來劃分常識(shí)性知識(shí)人們普遍知道的知識(shí)，適用于所有領(lǐng)域猴子有尾巴領(lǐng)域性知識(shí)專業(yè)性的知識(shí)，面向某個(gè)具體領(lǐng)域，只有相應(yīng)專業(yè)的人員才能掌握并用其來求解領(lǐng)域內(nèi)的有關(guān)問題計(jì)算機(jī)中央處理器的核心部件包括運(yùn)算器和控制器分類角度類

別描

述例

子從確定性劃分確定性知識(shí)可指出其值為真或假的知識(shí)雪是白色的不確定性知識(shí)不精確的、不完全的、模糊的知識(shí)明天可能會(huì)下雨從知識(shí)結(jié)構(gòu)及表現(xiàn)形式劃分邏輯性知識(shí)反映人類邏輯思維過程的知識(shí)，一般具有因果關(guān)系，具有難以精確描述的特點(diǎn)如果你感覺喉嚨腫痛，則有可能是扁桃體發(fā)炎了形象性知識(shí)通過事物的形象建立起來的知識(shí)地球儀是圓形的從知識(shí)的作用劃分事實(shí)性知識(shí)用于描述領(lǐng)域內(nèi)有關(guān)概念、事實(shí)、事物的屬性及狀態(tài)等一年有12個(gè)月過程性知識(shí)與領(lǐng)域相關(guān)的知識(shí)，用于指出如何處理與問題相關(guān)的信息，以求得問題的解汽車維修技術(shù)控制性知識(shí)又稱為深層知識(shí)、元知識(shí)。用已有的知識(shí)進(jìn)行問題求解的知識(shí)，即關(guān)于知識(shí)的知識(shí)搜索策略表1知識(shí)的分類表2續(xù)知識(shí)表示（knowledgerepresentation）是將人類知識(shí)形式化或模型化。實(shí)際上，就是對(duì)知識(shí)的一種描述，或者說是一組約定，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)表示過程就是把知識(shí)編碼成某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的過程。從某種意義上，可以將知識(shí)表示視為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其處理機(jī)制的綜合，即知識(shí)表示=知識(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+知識(shí)的處理機(jī)制知識(shí)表示2.1.4

一般來說，同一知識(shí)可以有多種不同的表示形式，而不同的表示形式所產(chǎn)生的效果又可能不同。因此，在選擇知識(shí)表示方法時(shí)，應(yīng)從以下幾個(gè)方面進(jìn)行考慮。（1）所選知識(shí)表示方法是否能充分表示領(lǐng)域知識(shí)。（2）所選知識(shí)表示方法是否有利于對(duì)知識(shí)進(jìn)行使用。（3）所選知識(shí)表示方法是否便于知識(shí)的獲取、組織、維護(hù)和管理。（4）所選知識(shí)表示方法是否便于理解和實(shí)現(xiàn)。知識(shí)表示方法有很多，下面著重介紹一階謂詞邏輯表示法、狀態(tài)空間表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法。高手點(diǎn)撥某些領(lǐng)域結(jié)構(gòu)復(fù)雜，單一的知識(shí)表示方法無法充分表示該領(lǐng)域知識(shí)。此時(shí)，可以使用多種不同的知識(shí)表示方法表示該領(lǐng)域知識(shí)。例如，在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域中，由于一個(gè)部件一般由多個(gè)子部件組成，部件與子部件既有相同的屬性又有不同的屬性，即它們既有共性又有個(gè)性。在進(jìn)行知識(shí)表示時(shí)，應(yīng)該把這個(gè)特點(diǎn)反映出來。單用產(chǎn)生式表示法不能反映出知識(shí)間的這種結(jié)構(gòu)關(guān)系，單用框架表示法雖然可以反映出這種結(jié)構(gòu)關(guān)系，但是不能反映出知識(shí)間的產(chǎn)生式關(guān)系。此時(shí)，可以將產(chǎn)生式表示法和框架表示法結(jié)合起來使用。一階謂詞邏輯表示法02人工智能中涉及的邏輯可劃分為兩大類。一類是經(jīng)典命題邏輯和一階謂詞邏輯，統(tǒng)稱為經(jīng)典邏輯。因?yàn)樗鼈兊恼嬷抵挥小罢妗焙汀凹佟?，所以又稱為二值邏輯。另一類是泛指經(jīng)典邏輯外的那些邏輯，包括三值邏輯、多值邏輯和模糊邏輯等，統(tǒng)稱為非經(jīng)典邏輯。命題邏輯和謂詞邏輯是最先應(yīng)用于人工智能的兩種邏輯。它們?cè)谥R(shí)的形式化表示方面，特別是定理的自動(dòng)證明方面，發(fā)揮了重要作用。因此，在人工智能的發(fā)展史中占有重要的地位。

命題（proposition）是一個(gè)非真即假的陳述句。判斷一個(gè)句子是否為命題，首先應(yīng)該判斷它是否為陳述句，再判斷它是否有唯一的真值。例如，“中國(guó)的首都是北京”是陳述句且其真值唯一（為真），因此它是一個(gè)命題。沒有真假意義的語句不是命題，如感嘆句、疑問句等。例如，“我好開心啊”“你吃飯了嗎”等都不是命題。若命題的意義為真，稱它的真值為真，記作T（True）；若命題的意義為假，稱它的真值為假，記作F（False）。例如，“太陽從東邊升起”“一個(gè)星期有7天”都是真值為T的命題；“雪是黑色的”“海水是甜的”都是真值為F的命題。2.2.1命題邏輯提示一個(gè)命題的真值不能同時(shí)既為真又為假，但是可以在一種條件下為真，在另一種條件下為假。例如，還是那個(gè)“”的問題，在十進(jìn)制條件下，它是真值為T的命題；但在二進(jìn)制條件下，它是真值為F的命題。同樣，對(duì)于命題“今天是晴天”，要看當(dāng)天的實(shí)際情況才能確定其真值。命題有兩種類型，第一種是不能分解的簡(jiǎn)單陳述句表達(dá)的命題，稱為原子命題或簡(jiǎn)單命題。第二種是由連接詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和原子命題等復(fù)合構(gòu)成的命題，稱為復(fù)合命題。所有這些命題都有確定的真值。命題邏輯，就是研究命題和命題之間關(guān)系的符號(hào)邏輯系統(tǒng)，通常用大寫的英文字母表示命題，如P：長(zhǎng)城是中國(guó)古代偉大的建筑表示命題的符號(hào)稱為命題標(biāo)識(shí)符，如P就是命題標(biāo)識(shí)符。命題標(biāo)識(shí)符可以分為兩種。（1）命題常量，一個(gè)命題標(biāo)識(shí)符表示的命題是確定的。（2）命題變?cè)}標(biāo)識(shí)符只表示任意命題的位置信息。因?yàn)槊}變?cè)梢员硎救我饷}，所以它不能確定其真值，故命題變?cè)皇敲}。對(duì)于命題變?cè)?，只有把確定的命題代入后，它才可能有明確的真值。指點(diǎn)迷津命題邏輯表示法有較大的局限性，它對(duì)事物的描述無法反映事物的結(jié)構(gòu)及邏輯特征，也不能把不同事物的共同特征表述出來。例如，對(duì)于“老王是小明的老師”這一命題，用英文字母P表示。則無論如何也看不出老王和小明的師生關(guān)系。又如，對(duì)于“玫瑰是花”“百合是花”這兩個(gè)命題，用命題邏輯表示，也無法將兩者中都是花的共同特征通過形式化表示出來。于是，在命題邏輯的基礎(chǔ)上發(fā)展起來了謂詞邏輯。從某種程度上講，命題邏輯可看作是謂詞邏輯的一種特殊形式。謂詞（predicate）邏輯是基于命題中謂詞分析的一種邏輯。一階謂詞邏輯是謂詞邏輯中最直觀的一種。謂詞就是用于刻畫個(gè)體的性質(zhì)、狀態(tài)和個(gè)體之間關(guān)系的語言成分。例如，對(duì)于上一節(jié)提到的“玫瑰是花”“百合是花”這兩個(gè)命題，分別用符號(hào)P、Q表示，但是P和Q的謂語有共同的屬性，即“是花”。于是，引入一個(gè)符號(hào)表示“是花”，再引入一種方法表示個(gè)體的名稱，就能把“某某是花”這個(gè)命題的本質(zhì)屬性刻畫出來。故而，可以使用謂詞表示命題。2.2.2謂詞邏輯

個(gè)體是函數(shù)時(shí)，表示一個(gè)個(gè)體到另一個(gè)個(gè)體的映射。例如，命題“我的朋友是學(xué)生”，可表示為一元謂詞Students(friends(I))

；命題“小李的狗和小王的貓?jiān)谝黄鹜嫠！?，可表示為二元謂詞Play(dog(Li),cat(Wang))

。

其中friends(I）、dog(Li)

和cat(wang)

都是函數(shù)。

函數(shù)可以遞歸調(diào)用。例如，“小李的爺爺”可表示為father(father(Li))

。

2.2.3謂詞公式1．連接詞連接詞，又稱連詞。無論是命題邏輯還是謂詞邏輯，均可用連接詞把一些簡(jiǎn)單的命題連接起來構(gòu)成一個(gè)復(fù)合命題，用來表示較復(fù)雜的知識(shí)。常用的連接詞如表所示。簡(jiǎn)單命題有唯一的真值，由連接詞和簡(jiǎn)單命題構(gòu)成的復(fù)合命題也有唯一的真值。表2-3給出了由以上連接詞連接的命題的真值。這里需要注意，“蘊(yùn)涵”連接詞的后項(xiàng)取真值T（不管其前項(xiàng)的真值如何），或者其前項(xiàng)取真值F（不管其后項(xiàng)的真值如何），則蘊(yùn)涵取真值T，否則蘊(yùn)涵取真值F。也就是說，只有前項(xiàng)為真，后項(xiàng)為假時(shí)，蘊(yùn)涵才為假，其余都為真。謂詞邏輯真值表高手點(diǎn)撥“蘊(yùn)涵”與漢語中的“如果……，則……”是有區(qū)別的。漢語中“則”前后要有聯(lián)系，而命題中“則”前后可以毫無關(guān)系。例如，如果“珠穆朗瑪峰不是世界最高的山”，則“一天有24個(gè)小時(shí)”，可表示為，它是一個(gè)真值為T的命題。

在謂詞邏輯中，必須先考慮個(gè)體變?cè)秃瘮?shù)在個(gè)體域中的取值，然后才能針對(duì)變?cè)c函數(shù)的具體取值為謂詞指派真值。對(duì)于個(gè)體變?cè)秃瘮?shù)在個(gè)體域中取值的不同，一個(gè)謂詞公式的解釋可能有多個(gè)，因此，謂詞公式在不同的個(gè)體域中具有不同的性質(zhì)。對(duì)于每一個(gè)解釋，謂詞公式都可求出一個(gè)真值。2.2.4謂詞公式的性質(zhì)

1．永真性和永假性2．可滿足性和不可滿足性

3．等價(jià)性

謂詞公式的等價(jià)式4．永真蘊(yùn)涵

用一階謂詞邏輯表示知識(shí)的一般步驟如下。（1）定義謂詞及個(gè)體，確定每個(gè)謂詞及個(gè)體的確切意義。（2）根據(jù)要表達(dá)的事物或概念，為謂詞中的變?cè)x予特定的值。（3）根據(jù)語義用適當(dāng)?shù)倪B接符號(hào)將各個(gè)謂詞連接起來，形成謂詞公式。2.2.5一階謂詞邏輯表示知識(shí)設(shè)在一個(gè)房間內(nèi)，有一個(gè)機(jī)器人，一個(gè)壁櫥，一個(gè)積木塊，兩張桌子A和B。機(jī)器人在壁櫥的旁邊，且兩手空空。桌子A上放著積木塊，桌子B上是空的。機(jī)器人把積木塊從桌子A上轉(zhuǎn)移到桌子B上，然后回到壁櫥的旁邊，如圖所示。

請(qǐng)用一階謂詞邏輯來表示機(jī)器人轉(zhuǎn)移積木塊的過程。機(jī)器人轉(zhuǎn)移積木塊案例：機(jī)器人轉(zhuǎn)移積木塊2.2.6機(jī)器人在執(zhí)行每一操作之前，要先檢查是否滿足所需的先決條件，只有滿足先決條件，才執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。例如，機(jī)器人拿起桌子A上的積木塊這一操作，其先決條件是。對(duì)先決條件成立與否的驗(yàn)證可用歸結(jié)原理來完成的。機(jī)器人轉(zhuǎn)移積木塊高手點(diǎn)撥對(duì)此問題的求解，實(shí)際上就是要尋找一組機(jī)器人可執(zhí)行的操作，利用這組操作實(shí)現(xiàn)從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的轉(zhuǎn)變。機(jī)器人可執(zhí)行的操作可以分為先決條件和動(dòng)作兩部分。

先決條件直接用謂詞公式表示，而動(dòng)作通過動(dòng)作前后的狀態(tài)變化表示出來，即通過刪除和增加動(dòng)作發(fā)生前狀態(tài)表中的謂詞公式來描述相應(yīng)的動(dòng)作。狀態(tài)空間表示法03人工智能研究中運(yùn)用的問題求解方法多數(shù)是采用試探搜索方法。也就是說，問題求解方法多數(shù)是通過在某個(gè)可能的解空間內(nèi)尋找一個(gè)最優(yōu)解來求解問題的。這種基于解答空間的問題表示和求解方法就是狀態(tài)空間表示法，它是以狀態(tài)和操作符為基礎(chǔ)來表示和求解問題的。

2.3.1問題的狀態(tài)空間問題的狀態(tài)空間是一個(gè)表示該問題全部可能狀態(tài)及其關(guān)系的圖，它包含4種說明的集合，分別是所有可能的狀態(tài)集合S、操作符集合O、包含問題的初始狀態(tài)集合S0（是S的非空子集）及目標(biāo)狀態(tài)集合。因此，狀態(tài)空間可記為四元組。從初始狀態(tài)集合S0到目標(biāo)狀態(tài)集合的路徑稱為求解路徑。求解路徑上的操作符序列是狀態(tài)空間的一個(gè)解。例如，操作符序列使初始狀態(tài)S0轉(zhuǎn)換為目標(biāo)狀態(tài)G，則是待求解問題的一個(gè)解，如圖所示。

狀態(tài)空間的一個(gè)解狀態(tài)空間可用有向圖描述。圖的節(jié)點(diǎn)表示問題的狀態(tài)，圖的弧表示狀態(tài)之間的關(guān)系，也就是求解問題的步驟。初始狀態(tài)對(duì)應(yīng)于實(shí)際問題的已知信息，是圖中的根節(jié)點(diǎn)。

在問題的狀態(tài)空間描述中，尋找一種狀態(tài)轉(zhuǎn)換為另一種狀態(tài)的某個(gè)操作符序列就等價(jià)于在一個(gè)圖中尋找實(shí)現(xiàn)狀態(tài)轉(zhuǎn)換的某一路徑。2.3.2狀態(tài)空間的圖描述

狀態(tài)空間圖的描述狀態(tài)空間表示問題的一般步驟如下。（1）定義狀態(tài)的描述形式。（2）用所定義的狀態(tài)描述形式把問題的所有可能狀態(tài)都表示出來。（3）定義一組操作符，通過這組操作符可把問題從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)換為另一種狀態(tài)。（4）繪制狀態(tài)空間圖，尋找將問題從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)換為目標(biāo)狀態(tài)的操作符序列。2.3.3狀態(tài)空間表示問題假設(shè)有7個(gè)錢幣，任一選手只能將已分好的一堆錢幣分成兩堆個(gè)數(shù)不等的錢幣，兩位選手輪流進(jìn)行，直到每一堆都只有一個(gè)或兩個(gè)錢幣為止。哪個(gè)選手遇到不能分的情況就為輸。假設(shè)對(duì)方先走，請(qǐng)用狀態(tài)空間表示法確定我方必勝的策略。2.3.4案例：探尋必勝策略探尋必勝策略產(chǎn)生式表示法04產(chǎn)生式表示法，又稱產(chǎn)生式規(guī)則表示法，是由美國(guó)數(shù)學(xué)家波斯特（E.Post）于1943年提出的，如今已應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域中。1．確定性事實(shí)知識(shí)的產(chǎn)生式表示確定性事實(shí)知識(shí)可看成是斷言一個(gè)語言變量的值或是多個(gè)語言變量間關(guān)系的陳述句。語言變量的值或語言變量間的關(guān)系可以是一個(gè)詞，不一定是數(shù)字。例如，雪是白色的，其中雪是語言變量，其值是白色的；小花喜歡貓，其中小花和貓是兩個(gè)語言變量，兩者的關(guān)系值是喜歡。確定性事實(shí)知識(shí)一般用三元組表示（對(duì)象，屬性，值）或者（關(guān)系，對(duì)象1，對(duì)象2）例如，“雪是白色的”表示為（Snow,Color,White）

；“小花喜歡貓”表示為(Like,Xiaohua,Cat)

。2.4.1產(chǎn)生式的基本形式產(chǎn)生式通常用來描述事實(shí)、規(guī)則及它們的不確定性程度，適合于表示事實(shí)知識(shí)和規(guī)則知識(shí)。2．不確定性事實(shí)知識(shí)的產(chǎn)生式表示不確定性事實(shí)知識(shí)一般用四元組表示：（對(duì)象，屬性，值，置信度）或者（關(guān)系，對(duì)象1，對(duì)象2，置信度）其中，置信度代表該事實(shí)為真的相信程度，可用一個(gè)0到1之間的數(shù)來表示。例如，“這只狗的名字不太可能叫小白”表示為(Dog,Name,Xiaobai,0.2)

“杰克極有可能喜歡露絲”表示為(Love,Jack,Rose,0.9)

。

添磚加瓦產(chǎn)生式與謂詞邏輯中蘊(yùn)涵式的基本形式相同，但是蘊(yùn)涵式只是產(chǎn)生式的一種特殊情況，并且兩者之間存在很大的區(qū)別：（1）式中運(yùn)算范圍不同。蘊(yùn)涵式只包括邏輯蘊(yùn)涵，而產(chǎn)生式中除邏輯蘊(yùn)含外，還包括各種操作、規(guī)則、變換、算子、函數(shù)等。（2）知識(shí)表示范圍不同。蘊(yùn)含式只能表示確定性知識(shí)，其真值非真即假，而產(chǎn)生式不僅可以表示確定性知識(shí)，還可以表示不確定性知識(shí)。（3）匹配要求不同。對(duì)于蘊(yùn)涵式來說，其匹配要求是精確的，而在產(chǎn)生式中，匹配可以是精確的，也可以是不精確的，只要按某種算法求出的相似度落在預(yù)先指定的范圍內(nèi)就認(rèn)為是可匹配的。產(chǎn)生式系統(tǒng)是人工智能系統(tǒng)中常用的一種程序結(jié)構(gòu)，是一種知識(shí)表示系統(tǒng)。產(chǎn)生式系統(tǒng)把一組產(chǎn)生式放在一起，讓它們互相配合，協(xié)同工作，并且可以讓一個(gè)產(chǎn)生式生成的結(jié)論作為另一個(gè)產(chǎn)生式的已知事實(shí)使用，以求得問題的結(jié)論。一般來說，一個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)由規(guī)則庫、推理機(jī)和綜合數(shù)據(jù)庫三部分組成。它們之間的關(guān)系如圖所示。2.4.2產(chǎn)生式系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)關(guān)系

規(guī)則庫是用于描述相應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)的產(chǎn)生式集合。

規(guī)則庫中包含著將問題從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)換成目標(biāo)狀態(tài)（或解狀態(tài)）的那些變換規(guī)則。1．規(guī)則庫高手點(diǎn)撥規(guī)則庫是產(chǎn)生式系統(tǒng)求解問題的基礎(chǔ)，其知識(shí)是否完整、一致，表達(dá)是否準(zhǔn)確、靈活，對(duì)知識(shí)的組織是否合理等，將直接影響到系統(tǒng)的性能。因此，在建立規(guī)則庫時(shí)應(yīng)注意以下問題。（1）有效地表達(dá)領(lǐng)域內(nèi)的過程知識(shí)。規(guī)則庫中存放的主要是過程性知識(shí)，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)問題的求解。（2）對(duì)規(guī)則庫中的知識(shí)進(jìn)行合理的組織與管理，檢測(cè)并排除冗余及矛盾的知識(shí)，保持知識(shí)的一致性。（3）采用合理的結(jié)構(gòu)形式，可使推理避免訪問那些與當(dāng)前問題求解無關(guān)的知識(shí)，從而提高求解問題的效率。綜合數(shù)據(jù)庫又稱為事實(shí)庫、上下文、黑板等。它是一個(gè)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)，如問題的初始狀態(tài)、原始證據(jù)、推理中得到的中間結(jié)論及最終結(jié)論等。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，并把它推出的結(jié)論放入綜合數(shù)據(jù)庫中，作為后面推理的已知事實(shí)。顯然，綜合數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容是不斷變化的，是動(dòng)態(tài)的。2．綜合數(shù)據(jù)庫推理機(jī)是由一個(gè)或一組程序組成，負(fù)責(zé)整個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行，控制和協(xié)調(diào)規(guī)則庫與綜合數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)對(duì)問題的求解。推理機(jī)主要做以下4項(xiàng)工作。（1）匹配。按一定的策略從規(guī)則庫中選擇適當(dāng)?shù)囊?guī)則與綜合數(shù)據(jù)庫中的已知事實(shí)進(jìn)行匹配。（2）沖突消解。匹配成功的規(guī)則可能不止一條，這稱為發(fā)生了沖突。此時(shí)，推理機(jī)必須調(diào)用相應(yīng)的解決沖突策略進(jìn)行消解，以便從匹配成功的規(guī)則中選出一條執(zhí)行。（3）執(zhí)行。在執(zhí)行某一條規(guī)則時(shí)，如果該規(guī)則的后項(xiàng)是一個(gè)或多個(gè)結(jié)論，則把這些結(jié)論加入綜合數(shù)據(jù)庫中；如果規(guī)則的后項(xiàng)是一個(gè)或多個(gè)操作，則執(zhí)行這些操作。（4）檢查推理終止條件。隨時(shí)檢查綜合數(shù)據(jù)庫中是否包含了最終結(jié)論。3．推理機(jī)產(chǎn)生式系統(tǒng)求解問題的一般步驟如下。（1）初始化綜合數(shù)據(jù)庫，把問題的初始已知事實(shí)送入綜合數(shù)據(jù)庫中。（2）根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)建立規(guī)則庫。（3）若規(guī)則庫中存在尚未使用過的規(guī)則，而且它的前提可與綜合數(shù)據(jù)庫中的已知事實(shí)匹配，則轉(zhuǎn)第（4）步；若不存在這樣的事實(shí)，則轉(zhuǎn)第（6）步。2.4.3產(chǎn)生式系統(tǒng)求解問題（4）執(zhí)行當(dāng)前選中的規(guī)則，并對(duì)該規(guī)則做上標(biāo)記，把該規(guī)則執(zhí)行后得到的結(jié)論送入綜合數(shù)據(jù)庫中，如果該規(guī)則的結(jié)論部分指出的是某些操作，則執(zhí)行這些操作。（5）檢查綜合數(shù)據(jù)庫中是否已包含了問題的解，若已包含，則終止問題的求解過程；否則第（3）步。（6）要求用戶提供進(jìn)一步的關(guān)于問題的已知事實(shí)，若能提供，則轉(zhuǎn)第（3）步，否則終止問題的求解過程。（7）若規(guī)則庫中不再有未使用過的規(guī)則，則終止問題的求解過程。高手點(diǎn)撥在上述的第（5）步中，為了檢查綜合數(shù)據(jù)庫中是否包含問題的解，可采用如下兩種簡(jiǎn)單的處理方法。（1）把問題最終的結(jié)論全部列于一張表中，每當(dāng)執(zhí)行一條規(guī)則得到一個(gè)結(jié)論時(shí)，就檢查該結(jié)論是否包含在表中，若包含在表中，說明它就是最終結(jié)論，求得了問題的解。（2）對(duì)每條是最終結(jié)論的產(chǎn)生式規(guī)則做標(biāo)記，當(dāng)執(zhí)行到上述步驟中的第（4）步時(shí)，首先檢查該選中的規(guī)則是否帶有這個(gè)標(biāo)記，若帶有，則由該規(guī)則推出的結(jié)論就是最終結(jié)論，即求得了問題的解。

2.4.4案例：字符轉(zhuǎn)換語義網(wǎng)絡(luò)表示法05語義網(wǎng)絡(luò)最早是1968年由奎利恩（J.R.Quillian）在研究人類聯(lián)想記憶時(shí)提出的一種心理學(xué)模型，他認(rèn)為記憶是由概念間的聯(lián)系實(shí)現(xiàn)的。隨后在他設(shè)計(jì)的可教式語言理解器中又把它用作知識(shí)表示方法。1972年，赫伯特·西蒙正式提出了語義網(wǎng)絡(luò)的概念，討論了它與一階謂詞邏輯的關(guān)系，并將語義網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到了自然語言理解的研究中。語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及語義關(guān)系（或語義聯(lián)系）來表示知識(shí)的一種網(wǎng)絡(luò)圖。從圖論的觀點(diǎn)出發(fā)，語義網(wǎng)絡(luò)是一種帶標(biāo)識(shí)的有向圖。語義網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)間的弧組成。節(jié)點(diǎn)表示各種事物、概念、情況、屬性、狀態(tài)、事件和動(dòng)作等；弧表示它所連接的節(jié)點(diǎn)間的各種語義關(guān)系。節(jié)點(diǎn)和弧都必須帶有標(biāo)識(shí)，以便區(qū)分各種不同對(duì)象及對(duì)象間的各種語義關(guān)系。2.5.1語義網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)從結(jié)構(gòu)上來看，語義網(wǎng)絡(luò)一般由一些最基本的語義單元組成。這些最基本的語義單元稱為語義基元，可用如下三元組來表示。（節(jié)點(diǎn)1，弧，節(jié)點(diǎn)2）語義基元結(jié)構(gòu)的有向圖表示如圖1所示。其中，A和B分別代表節(jié)點(diǎn)，而R代表A和B之間的某種語義關(guān)系。當(dāng)把多個(gè)語義基元用相應(yīng)的語義關(guān)系關(guān)聯(lián)在一起時(shí)，就形成了一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖1語義基元結(jié)構(gòu)基本語義關(guān)系是構(gòu)成復(fù)雜語義關(guān)系的基本單元，也是語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)的基礎(chǔ)。一些基本的語義關(guān)系可以組合成任意復(fù)雜的語義關(guān)系。以下是一些經(jīng)常使用的基本語義關(guān)系。2.5.2基本的語義關(guān)系1．類屬關(guān)系類屬關(guān)系是指具有共同屬性的不同事物間的分類關(guān)系、成員關(guān)系或?qū)嵗P(guān)系，它體現(xiàn)的是具體與抽象、個(gè)體與集體的層次分類。例如，“是一只”“是一個(gè)”“是一種”等。常用的類屬關(guān)系有以下3種。（1）ISA（Is-A）表示一個(gè)事物是另一個(gè)事物的實(shí)例。例如，“鸚鵡是一只鳥”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖1所示。（2）AMO（A-Member-Of）表示一個(gè)事物是另一個(gè)事物的成員。例如，“李琦是學(xué)生會(huì)人員”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖2所示。（3）AKO（A-Kind-Of）表示一個(gè)事物是另一個(gè)事物的一種類型。例如，“鳥是動(dòng)物”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖3所示。圖1ISA關(guān)系實(shí)例圖2AMO關(guān)系實(shí)例圖3AKO關(guān)系實(shí)例高手點(diǎn)撥在類屬關(guān)系中，最主要的特征是屬性的繼承性，下層節(jié)點(diǎn)可以繼承上層節(jié)點(diǎn)的所有屬性。例如，“鸚鵡是一只鳥”，節(jié)點(diǎn)鳥的屬性是有羽毛和翅膀，節(jié)點(diǎn)鸚鵡的屬性是會(huì)模仿人說話。這一知識(shí)的語義網(wǎng)絡(luò)表示中，鸚鵡處于下層節(jié)點(diǎn)，鳥處于上層節(jié)點(diǎn)，因此，鸚鵡可以繼承鳥的屬性，即鸚鵡的屬性是有羽毛、翅膀和會(huì)模仿人說話。

包含關(guān)系也稱為聚集關(guān)系，是指具有組織或結(jié)構(gòu)特征的部分與整體之間的關(guān)系，它和類屬關(guān)系的最主要的區(qū)別就是包含關(guān)系一般不具備屬性的繼承性。常用的包含關(guān)系有Part-of、Member-of等，它表示一個(gè)事物是另一個(gè)事物的一部分，體現(xiàn)了部分與整體的關(guān)系。用包含關(guān)系連接的上下層節(jié)點(diǎn)的屬性可能是不相同的。例如，“輪胎是汽車的一部分”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。2．包含關(guān)系包含關(guān)系實(shí)例屬性關(guān)系是指事物和屬性之間的關(guān)系。常用的屬性關(guān)系有下列兩種。（1）Have表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)具有另一個(gè)節(jié)點(diǎn)所描述的屬性。例如，“鳥有翅膀”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖1所示。（2）Can表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)能做另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的事情。例如，“洗衣機(jī)可以洗衣服”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖2所示。3．屬性關(guān)系圖2Can關(guān)系實(shí)例圖1Have關(guān)系實(shí)例

時(shí)間關(guān)系是指不同事件發(fā)生的先后關(guān)系，節(jié)點(diǎn)間不具備屬性繼承性。常用的時(shí)間關(guān)系有Before、After等。

例如，“香港回歸之后，澳門也回歸了”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。4．時(shí)間關(guān)系時(shí)間關(guān)系實(shí)例

5．位置關(guān)系位置關(guān)系是指不同事物在位置方面的關(guān)系，節(jié)點(diǎn)間不具備屬性繼承性。常用的位置關(guān)系有Located-on、Located-under、Located-inside和Located-outside等，分別表示一物體在另一物體之上、之下、之中和之外，還有Located-at表示一物體在某一位置等。例如，“清華大學(xué)位于北京”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。位置關(guān)系實(shí)例

6．因果關(guān)系因果關(guān)系是指由于某一事物的發(fā)生而導(dǎo)致另一事物的發(fā)生，適合表示規(guī)則性知識(shí)。通常用If-then關(guān)系表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系，其含義是“如果……，則……”。

例如，“如果明天下雨，則出門需要帶雨傘”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。因果關(guān)系實(shí)例7．相近關(guān)系相近關(guān)系又稱為相似關(guān)系，是指不同事物在形狀、內(nèi)容等方面相似或接近。常用的相近關(guān)系有Similar-to和Near-to，分別表示一事物與另一事物相似和相近。

例如，“狗長(zhǎng)得像狼”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。相近關(guān)系實(shí)例8．組成關(guān)系組成關(guān)系是一種一對(duì)多的關(guān)系，用于表示某一事物由其他一些事物構(gòu)成，通常用Composed-of關(guān)系表示。Composed-of關(guān)系所連接的節(jié)點(diǎn)間不具備屬性繼承性。

例如，“整數(shù)由正整數(shù)、負(fù)整數(shù)和零組成”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。組成關(guān)系實(shí)例語義網(wǎng)絡(luò)除了可以描述事物本身之外，還可以描述事物之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。因此，通常把有關(guān)一個(gè)事物或一組相關(guān)事物的知識(shí)用一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)來表示。

例如，知識(shí)“蘋果樹是一種果樹，果樹又是樹的一種，樹有根和葉，而且樹是一種植物”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。2.5.3語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)有關(guān)蘋果樹的語義網(wǎng)絡(luò)表示（1）動(dòng)作的表示。

有些表示知識(shí)的語句既有發(fā)出動(dòng)作的主體，又有接受動(dòng)作的客體。此時(shí)，可以增加一個(gè)動(dòng)作節(jié)點(diǎn)用于指出動(dòng)作的主體和客體。例如，知識(shí)“我送給他一本書”中涉及的對(duì)象有“我”“他”和“書”，為了表示這個(gè)事實(shí)，增加一個(gè)動(dòng)作節(jié)點(diǎn)，即“送給”節(jié)點(diǎn)。該知識(shí)的語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。知識(shí)是復(fù)雜多樣的，下面著重介紹語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)的方法。帶有動(dòng)作節(jié)點(diǎn)的語義網(wǎng)絡(luò)表示1．動(dòng)作、情況和事件的表示（2）情況的表示。如果語句中的動(dòng)作表示了一些其他情況，如動(dòng)作作用的時(shí)間等，則需要增加一個(gè)情況節(jié)點(diǎn)用于指出各種不同的情況。例如，知識(shí)“請(qǐng)?jiān)?020年9月前歸還圖書”中只涉及一個(gè)對(duì)象“圖書”，而且這條知識(shí)表示了在2020年9月前歸還圖書這一情況。為了表示歸還的時(shí)間，可以增加一個(gè)“歸還”節(jié)點(diǎn)和一個(gè)“情況”節(jié)點(diǎn)，這樣不僅說明了歸還的對(duì)象是圖書，而且很好地表示了歸還圖書的時(shí)間。該知識(shí)的語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。帶有情況節(jié)點(diǎn)的語義網(wǎng)絡(luò)表示（2）情況的表示。如果語句中的動(dòng)作表示了一些其他情況，如動(dòng)作作用的時(shí)間等，則需要增加一個(gè)情況節(jié)點(diǎn)用于指出各種不同的情況。例如，知識(shí)“請(qǐng)?jiān)?020年9月前歸還圖書”中只涉及一個(gè)對(duì)象“圖書”，而且這條知識(shí)表示了在2020年9月前歸還圖書這一情況。為了表示歸還的時(shí)間，可以增加一個(gè)“歸還”節(jié)點(diǎn)和一個(gè)“情況”節(jié)點(diǎn)，這樣不僅說明了歸還的對(duì)象是圖書，而且很好地表示了歸還圖書的時(shí)間。該知識(shí)的語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。帶有情況節(jié)點(diǎn)的語義網(wǎng)絡(luò)表示（3）事件的表示。

如果要表示的知識(shí)可以看成是發(fā)生的一個(gè)事件，那么可以增加一個(gè)事件節(jié)點(diǎn)來描述這條知識(shí)。例如，知識(shí)“紅隊(duì)邀請(qǐng)藍(lán)隊(duì)進(jìn)行了一場(chǎng)籃球比賽，結(jié)局是紅隊(duì)以10∶7的成績(jī)獲勝”的語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。其中，增加了節(jié)點(diǎn)“籃球賽”表示事件。帶有事件節(jié)點(diǎn)的語義網(wǎng)絡(luò)表示（1）合取與析取的表示。

為了能表示知識(shí)中含有的合取與析取的語義關(guān)系，語義網(wǎng)絡(luò)表示法通過增加合取節(jié)點(diǎn)和析取節(jié)點(diǎn)來表示。例如，用語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)“參觀博物館的人員有男有女，有年老的，有年輕的”，如圖2-25所示。其中，A、B、C、D分別代表4種情況的參觀者。具有合取和析取關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)表示2．連詞和量詞的表示語義網(wǎng)絡(luò)可以表示含有“并且”“或者”“所有”“存在”等連接詞或量詞的復(fù)雜知識(shí)。（2）存在量詞和全稱量詞的表示。

在用語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)時(shí)，存在量詞可以直接用“是一種”“是一個(gè)”等語義關(guān)系表示；全稱量詞可以采用語義網(wǎng)絡(luò)分區(qū)技術(shù)表示，該技術(shù)也稱為分塊語義網(wǎng)絡(luò)，用來解決量詞的表示問題。例如，知識(shí)“每個(gè)學(xué)生都學(xué)習(xí)了一門外語”用語義網(wǎng)絡(luò)表示如圖所示。具有全稱量詞的語義網(wǎng)絡(luò)表示高手點(diǎn)撥在圖中，弧F由節(jié)點(diǎn)G指向子空間，代表G中的元素具有子空間表示的關(guān)系?；∮晒?jié)點(diǎn)G指向節(jié)點(diǎn)S，代表G中包含的變?cè)猄具有全稱量詞。在知識(shí)“每個(gè)學(xué)生都學(xué)習(xí)了一門外語”中，只有代表學(xué)生的變?cè)猄具有全稱量詞，因此，其語義網(wǎng)絡(luò)圖中僅有一條指向節(jié)點(diǎn)S的弧。若某個(gè)事實(shí)中存在多個(gè)具有全稱量詞的變?cè)?，則需要多條弧，且弧由表示知識(shí)的節(jié)點(diǎn)出發(fā)，指向表示具有全稱量詞變?cè)墓?jié)點(diǎn)。

3．語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)的步驟語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)的一般步驟如下。（1）確定問題中所有對(duì)象和各對(duì)象的屬性。（2）確定所討論對(duì)象間的關(guān)系。（3）根據(jù)語義網(wǎng)絡(luò)中所涉及的關(guān)系，對(duì)語義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)及弧進(jìn)行整理，包括增加節(jié)點(diǎn)、增加弧和歸并節(jié)點(diǎn)等。（4）將各對(duì)象作為語義網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，各對(duì)象間的關(guān)系作為網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的弧，連接形成語義網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)有動(dòng)物貓、狗、豬、羊，它們都是哺乳動(dòng)物。斯芬克斯貓是貓，但是它沒有毛。松獅是狗，長(zhǎng)得像獅子。野豬是豬，但是生活在森林中。

山羊和綿羊都是羊，但是山羊頭上長(zhǎng)著角，綿羊沒有，綿羊能產(chǎn)羊毛，但是山羊不能。2.5.4案例：動(dòng)物分類解：（1）知識(shí)中涉及的對(duì)象有動(dòng)物、貓、狗、豬、羊、哺乳動(dòng)物、斯芬克斯貓、貓毛、松獅、獅子、野豬、森林、山羊、綿羊、羊角、羊毛等。（2）分析對(duì)象之間的關(guān)系。動(dòng)物和哺乳動(dòng)物，哺乳動(dòng)物和貓、狗、豬及羊，貓和斯芬克斯貓，狗和松獅，豬和野豬，羊和山羊及綿羊之間的關(guān)系都屬于“是一種”的關(guān)系，用AKO來表示。斯芬克斯貓和貓毛之間是一種屬性關(guān)系，（3）整理語義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和弧，連接形成語義網(wǎng)絡(luò)，如圖所示。動(dòng)物分類的語義網(wǎng)絡(luò)表示框架表示法061975年美國(guó)著名的人工智能學(xué)者馬文·明斯基在論文中提出了框架理論。他從心理學(xué)的證據(jù)出發(fā)，認(rèn)為人的知識(shí)是以框架結(jié)構(gòu)寄存在人腦中的。當(dāng)人們面臨新的情況，或?qū)栴}的看法有重要變化時(shí)，總是從自己的記憶中找出一個(gè)合適的框架，然后根據(jù)細(xì)節(jié)加以修改補(bǔ)充，從而形成對(duì)新事物的認(rèn)識(shí)?？蚣鼙硎痉ㄊ且环N結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法，現(xiàn)已在多種系統(tǒng)中得到了應(yīng)用?？蚣埽╢rame）是一種描述對(duì)象屬性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是由若干個(gè)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。其中，對(duì)象代表一個(gè)物體、事件或概念等。一個(gè)框架由若干個(gè)被稱為“槽”（slot）的結(jié)構(gòu)組成，每個(gè)槽又可根據(jù)實(shí)際情況劃分為若干個(gè)“側(cè)面”（facet）。一個(gè)槽用于描述所論述對(duì)象某一方面的屬性，一個(gè)側(cè)面用于描述相應(yīng)屬性的一個(gè)方面。槽和側(cè)面所具有的屬性值分別稱為槽值和側(cè)面值。2.6.1框架的一般結(jié)構(gòu)用框架表示知識(shí)的系統(tǒng)中一般含有多個(gè)框架，一個(gè)框架一般又含有多個(gè)不同槽和不同側(cè)面，因此，分別用不同的框架名、槽名及側(cè)面名表示。

無論是對(duì)框架、槽或側(cè)面，都可以為其附加上一些說明性的信息，如一些約束條件，用于指出什么樣的值才能填入到槽和側(cè)面中?？蚣芤话憬Y(jié)構(gòu)的表示形式如表所示?？蚣芤话憬Y(jié)構(gòu)的表示形式<框架名>槽名1：側(cè)面名11側(cè)面值111，側(cè)面值112，…，側(cè)面值11p1

側(cè)面名12側(cè)面值121，側(cè)面值122，…，側(cè)面值12p2

…

側(cè)面名1m側(cè)面值1m1，側(cè)面值1m2，…，側(cè)面值1mpm槽名2：側(cè)面名21側(cè)面值211，側(cè)面值212，…，側(cè)面值21p1

側(cè)面名22側(cè)面值221，側(cè)面值222，…，側(cè)面值22p2

…

側(cè)面名2m側(cè)面值2m1，側(cè)面值2m2，…，側(cè)面值2mpm…

槽名n：側(cè)面名n1側(cè)面值n11，側(cè)面值n12，…，側(cè)面值n1p1

側(cè)面名n2側(cè)面值n21，側(cè)面值n22，…，側(cè)面值n2p2

…

側(cè)面名nm側(cè)面值nm1，側(cè)面值nm2，…，側(cè)面值nmpm約束：約束條件1

約束條件2

…

約束條件n高手點(diǎn)撥槽值或側(cè)面值既可以是數(shù)值、字符串、布爾值，也可以是滿足某個(gè)給定條件時(shí)要執(zhí)行的動(dòng)作或過程，還可以是另一個(gè)框架的名字，以實(shí)現(xiàn)一個(gè)框架對(duì)另一個(gè)框架的調(diào)用，表示框架之間的橫向聯(lián)系。約束條件是任選的，當(dāng)不指出約束條件時(shí)，表示沒有約束。例如，下表描述了優(yōu)質(zhì)商品的框架。該框架中有3個(gè)槽，槽名分別是“商品名稱”“生產(chǎn)廠商”和“獲獎(jiǎng)情況”，分別描述了“優(yōu)質(zhì)商品”的3種屬性。其中，“獲獎(jiǎng)情況”槽又包含了3個(gè)側(cè)面，分別是“獲獎(jiǎng)等級(jí)”“頒獎(jiǎng)部門”和“獲獎(jiǎng)時(shí)間”。對(duì)于側(cè)面“獲獎(jiǎng)時(shí)間”，用“單位”指出了該側(cè)面值的標(biāo)準(zhǔn)限制，要求所填的時(shí)間必須按照“年/月/日”的順序填寫?？蚣苊?lt;優(yōu)質(zhì)商品>商品名稱：生產(chǎn)廠商：獲獎(jiǎng)情況：獲獎(jiǎng)等級(jí)：頒獎(jiǎng)部門：獲獎(jiǎng)時(shí)間：?jiǎn)挝唬?月/日）優(yōu)質(zhì)商品框架對(duì)于上述框架，當(dāng)把具體的信息填入槽或側(cè)面后，就得到了一個(gè)實(shí)例框架。例如，把某一款優(yōu)質(zhì)商品的信息填入優(yōu)質(zhì)商品框架中，就可得到該款商品的框架表示，如下表所示。優(yōu)質(zhì)商品框架框架名：<優(yōu)質(zhì)商品>商品名稱：旺旺小小酥生產(chǎn)廠商：旺旺公司獲獎(jiǎng)情況：獲獎(jiǎng)等級(jí)：一等頒獎(jiǎng)部門：食品安全局獲獎(jiǎng)時(shí)間：2020/9/1框架表示知識(shí)的一般步驟如下：（1）分析待表示知識(shí)中的對(duì)象及其屬性，合理設(shè)置框架中的槽。（2）考察各對(duì)象間的各種聯(lián)系。使用一些常用的名稱或根據(jù)具體需要定義一些表達(dá)聯(lián)系的槽名，來描述上下層框架間的聯(lián)系。常用的槽名有ISA槽、AKO槽、INSTANCE槽和Part-of槽等。（3）對(duì)各層對(duì)象的槽和側(cè)面進(jìn)行合理的組織安排，避免信息描述的重復(fù)。2.6.2框架表示知識(shí)以下是一則關(guān)于地震的新聞報(bào)道，請(qǐng)用框架表達(dá)這段報(bào)道。今天，一次強(qiáng)度為里氏8.5級(jí)的強(qiáng)烈地震襲擊了下斯洛文尼亞地區(qū)，造成25人死亡和5億美元的財(cái)產(chǎn)損失。下斯洛文尼亞地區(qū)主席說，多年來，靠近薩迪壕金斯斷層的重災(zāi)區(qū)一直是一個(gè)危險(xiǎn)地區(qū)，這是本地區(qū)發(fā)生的第3號(hào)地震。解：（1）確定新聞中的對(duì)象及其屬性。本報(bào)道中的對(duì)象是地震3，關(guān)于地震的關(guān)鍵屬性是地震發(fā)生的地點(diǎn)、時(shí)間、傷亡人數(shù)、財(cái)產(chǎn)損失數(shù)量、震級(jí)、斷層情況。（2）將有關(guān)數(shù)據(jù)填入相應(yīng)的槽中，如下表所示。地震框架2.6.3案例：新聞報(bào)道框架名：<地震3>地點(diǎn)：下斯洛文尼亞時(shí)間：今天傷亡人數(shù)：25財(cái)產(chǎn)損失：5億美元震級(jí)：8.5斷層：薩迪壕金斯PleaseAddYourTitleHereinsertyourdesiredtexthere感謝觀看THANKS人工智能原理篇確定性推理第三章本章導(dǎo)讀知識(shí)表示方法能夠?qū)⒅R(shí)以某種模式表示出來并存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，而計(jì)算機(jī)真正的智能是其具有思維能力，即能運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行推理來求解問題。本章從推理的概念入手，介紹確定性推理的方式，包括自然演繹推理和歸結(jié)演繹推理。學(xué)習(xí)目標(biāo)熟悉推理的概念、方式及分類。理解推理方向和沖突消解策略。掌握自然演繹推理和歸結(jié)演繹推理的推理方法，并能夠使用它們求解問題。目錄

141推理概述自然演繹推理歸結(jié)演繹推理010203推理概述01推理的概念3.1.1推理是指從已知事實(shí)出發(fā)，按照某種策略，運(yùn)用已掌握的知識(shí)，推導(dǎo)出其中蘊(yùn)含的事實(shí)性結(jié)論或歸納出某些新的結(jié)論的過程。推理所用的事實(shí)可分為兩種，一種是推理前用戶提供的與求解問題有關(guān)的初始證據(jù)；另一種是推理過程中所得到的中間結(jié)論，這些中間結(jié)論可以作為進(jìn)一步推理的證據(jù)。通常，智能系統(tǒng)的推理過程由推理機(jī)來完成。所謂推理機(jī)就是智能系統(tǒng)中用來實(shí)現(xiàn)推理的那些程序。1．按推理的邏輯基礎(chǔ)分類按推理的邏輯基礎(chǔ)分類，推理可分為演繹推理、歸納推理和默認(rèn)推理。（1）演繹推理是從已知的一般性知識(shí)出發(fā)，推出蘊(yùn)含在已知知識(shí)中的適合于某種個(gè)別情況的結(jié)論。它是一種從一般到個(gè)別的推理方式。演繹推理是人工智能系統(tǒng)中的一種重要的推理方式，它的一般模式是三段論式。三段論式包含3個(gè)部分，即大前提、小前提和結(jié)論。①大前提是已知的一般性知識(shí)或推理過程得到的判斷。②小前提是關(guān)于某種具體情況或某個(gè)別事實(shí)的判斷。③結(jié)論是由大前提推出的，并適合于小前提的新判斷。3.1.2推理方式及分類人類的智能活動(dòng)有多種思維方式，相應(yīng)地，對(duì)人類智能進(jìn)行模擬的人工智能也有多種推理方式。下面從不同的角度對(duì)推理方式進(jìn)行分類。（2）歸納推理是從大量特殊事例出發(fā)，歸納出一般性結(jié)論的推理過程。它是一種由個(gè)別到一般的推理方式。對(duì)于歸納推理，按照所選事例的廣泛性可分為完全歸納推理和不完全歸納推理。①完全歸納推理是指在進(jìn)行歸納時(shí)需要考察相應(yīng)事物的全部對(duì)象，并根據(jù)這些對(duì)象是否具有某種屬性，從而推出該類事物是否具有此屬性。例如，計(jì)算機(jī)質(zhì)量檢測(cè)時(shí)，如果對(duì)每一臺(tái)計(jì)算機(jī)都進(jìn)行檢測(cè)，且質(zhì)量都合格，就可以推出“計(jì)算機(jī)質(zhì)量合格”的結(jié)論。②不完全歸納推理是指在進(jìn)行歸納時(shí)只考察相應(yīng)事物的部分對(duì)象，就得出關(guān)于該事物的結(jié)論。例如，隨機(jī)抽取部分計(jì)算機(jī)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，如果這部分計(jì)算機(jī)都合格，則可以推出“計(jì)算機(jī)質(zhì)量合格”的結(jié)論。知識(shí)庫演繹推理與歸納推理的區(qū)別如下：演繹推理是在已知領(lǐng)域內(nèi)的一般性知識(shí)的前提下，通過演繹證明一個(gè)結(jié)論的正確性或者求解一個(gè)具體問題。由演繹推理推出的結(jié)論實(shí)際上早已蘊(yùn)含在一般性知識(shí)中。演繹推理只不過是將已有事實(shí)揭露出來，因此它不能增殖新知識(shí)。歸納推理所推出的結(jié)論是沒有包含在前提內(nèi)容中的，這種由個(gè)別事物或現(xiàn)象推出一般性知識(shí)的過程，是增殖新知識(shí)的過程。例如，一位計(jì)算機(jī)維修員從書本學(xué)習(xí)知識(shí)到通過大量實(shí)例積累經(jīng)驗(yàn)，是一種歸納推理方式。計(jì)算機(jī)維修員運(yùn)用這些一般性知識(shí)去維修計(jì)算機(jī)的過程則屬于演繹推理。（3）默認(rèn)推理又稱為缺省推理，是在知識(shí)不完全的情況下假設(shè)某些條件已經(jīng)具備所進(jìn)行的推理。也就是說，在進(jìn)行推理時(shí)，如果對(duì)某些證據(jù)不能證明其不成立的情況下，先假設(shè)它們是成立的，并將它們作為推理的依據(jù)進(jìn)行推理。例如，要編制人工智能課程的測(cè)試題，但是不知道參加測(cè)試的計(jì)算機(jī)系學(xué)生是否都會(huì)編程，則默認(rèn)計(jì)算機(jī)系學(xué)生都會(huì)編程，因此，可以推出“這份人工智能課程的測(cè)試題中可以含有編程題”。高手點(diǎn)撥在使用默認(rèn)推理方式進(jìn)行推理的過程中，如果加入的新知識(shí)或所推出的中間結(jié)論與已有知識(shí)發(fā)生矛盾，則說明前面有關(guān)證據(jù)的假設(shè)是不正確的，這時(shí)就需要撤銷原來的假設(shè)及由此假設(shè)所推出的所有結(jié)論，重新按照新情況進(jìn)行推理。2．按推理時(shí)所用知識(shí)的確定性分類按推理時(shí)所用知識(shí)的確定性分類，推理可分為確定性推理和不確定性推理。（1）確定性推理是指推理時(shí)所使用的知識(shí)都是確定的，推出的結(jié)論也都是確定的，而且它們的真值非真即假，不會(huì)有第三種情況出現(xiàn)。（2）不確定性推理是指推理時(shí)所用的知識(shí)不都是確定的，推出的結(jié)論也是不確定的，它們的真值會(huì)位于真與假之間。添磚加瓦經(jīng)典邏輯推理是最先提出的一類推理方式，是根據(jù)經(jīng)典邏輯的規(guī)則進(jìn)行的一種推理。經(jīng)典邏輯主要包括命題邏輯和一階謂詞邏輯，它們的真值都是確定的。因此，經(jīng)典邏輯推理是一種確定性推理。非經(jīng)典邏輯推理是基于非經(jīng)典邏輯的規(guī)則進(jìn)行的一種推理。非經(jīng)典邏輯主要包括三值邏輯、多值邏輯和模糊邏輯等，它們的真值都是不確定的。因此，非經(jīng)典邏輯推理是一種不確定性推理。3．按推理過程中是否會(huì)出現(xiàn)反復(fù)的情況分類按推理過程中所推出的結(jié)論是否單調(diào)地增加，或者按推理過程所得到的結(jié)論是否越來越接近最終目標(biāo)分類，推理可分為單調(diào)推理和非單調(diào)推理。（1）單調(diào)推理是指在推理的過程中隨著推理的向前推進(jìn)及新知識(shí)的加入，推出的結(jié)論呈單調(diào)增加的趨勢(shì)，并且結(jié)論越來越接近最終目標(biāo)。單調(diào)推理在推理的過程中不會(huì)出現(xiàn)反復(fù)的情況，如基于經(jīng)典邏輯的演繹推理。（2）非單調(diào)推理是指在推理過程中由于新知識(shí)的加入，不僅沒有加強(qiáng)已推出的結(jié)論，反而否定了它，使得推理退回到前面的某一步，然后重新開始推理。非單調(diào)推理一般在知識(shí)不完全的情況下發(fā)生，如默認(rèn)推理。4．按推理過程中是否運(yùn)用啟發(fā)性知識(shí)分類按推理過程中是否運(yùn)用與問題有關(guān)的啟發(fā)性知識(shí)分類，推理可分為啟發(fā)式推理和非啟發(fā)式推理。（1）如果在推理過程中，運(yùn)用了與問題有關(guān)的啟發(fā)性知識(shí)，如解決問題的策略、技巧及經(jīng)驗(yàn)等，以加快推理過程，求得問題最優(yōu)解，則稱這種推理過程為啟發(fā)式推理。（2）如果在推理過程中，不運(yùn)用啟發(fā)性知識(shí)，只按照一般的控制邏輯進(jìn)行推理，則稱這種推理過程為非啟發(fā)式推理。推理方向用來確定推理的驅(qū)動(dòng)方式，包括數(shù)據(jù)（證據(jù)）驅(qū)動(dòng)和目標(biāo)驅(qū)動(dòng)。所謂數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是指推理過程從初始證據(jù)開始直到目標(biāo)結(jié)束；而目標(biāo)驅(qū)動(dòng)則是指推理過程從目標(biāo)開始進(jìn)行反向推理，直到出現(xiàn)與初始證據(jù)相吻合的結(jié)果。按照推理方向不同，推理可分為正向推理、逆向推理和混合推理。3.1.3推理方向正向推理是一種從已知事實(shí)出發(fā)，正向使用推理規(guī)則的推理方式，它是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的推理方式，又稱為前項(xiàng)鏈推理或自底向上推理。正向推理的基本思路如下。（1）從用戶提供的初始已知事實(shí)出發(fā)，在知識(shí)庫KB中找出當(dāng)前適用的知識(shí)，構(gòu)成知識(shí)集KS。（2）按某種沖突消解策略從KS中選出一條知識(shí)進(jìn)行推理，并將推出的新事實(shí)加入數(shù)據(jù)庫DB中，作為下一步推理的已知事實(shí)。（3）在知識(shí)庫中選取可適用知識(shí)進(jìn)行推理，如此重復(fù)這一過程，直到求得了問題的解或者知識(shí)庫中再無可適用的知識(shí)為止。1．正向推理正向推理的過程可用如左圖所示的算法描述。（1）將用戶提供的初始已知事實(shí)送入數(shù)據(jù)庫DB中。（2）檢查DB中是否已經(jīng)包含了該問題的解，若有，則求解結(jié)束，并成功退出，否則執(zhí)行下一步。（3）根據(jù)DB中的已知事實(shí)，掃描知識(shí)庫KB，檢查KB中是否含有可適用（即可與DB中已知事實(shí)匹配）的知識(shí)，若有則轉(zhuǎn)到（4），否則轉(zhuǎn)到（6）。（4）把KB中所有的適用知識(shí)都選出來，構(gòu)成可適用的知識(shí)集KS。（5）若KS不為空，則按某種沖突消解策略從中選出一條知識(shí)進(jìn)行推理，并將推出的新知識(shí)加入DB中，然后轉(zhuǎn)到（2）；若KS為空，則轉(zhuǎn)到（6）。（6）詢問用戶是否可進(jìn)一步補(bǔ)充新事實(shí)，若可以補(bǔ)充，則將補(bǔ)充的新事實(shí)加入DB中，然后轉(zhuǎn)到（3），否則表示求不出解，失敗退出。逆向推理是一種以某個(gè)假設(shè)為出發(fā)點(diǎn)，反向運(yùn)用推理規(guī)則的推理方式，它是一種目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的推理方式，又稱為反向鏈推理或自頂向下推理。逆向推理的基本思路如下：（1）選定一個(gè)假設(shè)（目標(biāo)）。（2）尋找支持該假設(shè)的證據(jù)，若所需的證據(jù)都能找到，則原假設(shè)成立；若無論如何都找不到所需要的證據(jù)，則說明原假設(shè)不成立，需要另作新的假設(shè)。2．逆向推理逆向推理的過程可用如左圖所示的算法描述。（1）提出要求證的假設(shè)。（2）檢查該假設(shè)是否已在數(shù)據(jù)庫DB中，若在，則該假設(shè)成立，退出推理或者對(duì)下一個(gè)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證；否則，轉(zhuǎn)到下一步（3）。（3）判斷假設(shè)是否是證據(jù)，即它是否為應(yīng)由用戶證實(shí)的原始事實(shí)。若是，則咨詢用戶，否則，轉(zhuǎn)到（4）。（4）在知識(shí)庫KB中尋找有可能導(dǎo)出該假設(shè)的知識(shí)，形成適用的知識(shí)集合KS，然后轉(zhuǎn)到（5）。（5）從KS中選出一條知識(shí)，并將知識(shí)運(yùn)用的條件作為新的假設(shè)，然后轉(zhuǎn)到（2）?；旌贤评硎前颜蛲评砗湍嫦蛲评斫Y(jié)合起來使用以解決較復(fù)雜問題的方法。當(dāng)問題中出現(xiàn)已知事實(shí)不充分、正向推理推出的結(jié)論可信度不高或用戶希望得到更多的結(jié)論等情況時(shí)，通常需要采用混合推理?；旌贤评矸譃?種類型，即先正向后逆向混合推理、先逆向后正向混合推理和雙向混合推理。（1）先正向后逆向混合推理是指先正向推理，從已知事實(shí)出發(fā)推出部分結(jié)論，然后再用逆向推理對(duì)這些結(jié)論進(jìn)行證實(shí)或提高它們的可信度，其推理過程如圖所示。3．混合推理（2）先逆向后正向混合推理是指先逆向推理，從假設(shè)出發(fā)推出一些中間假設(shè)，然后再用正向推理對(duì)這些中間假設(shè)進(jìn)行證實(shí)，其推理過程如圖所示。（3）雙向混合推理是指正向推理與逆向推理同時(shí)進(jìn)行，并在推理過程中的某一步完美銜接在一起的推理。3．混合推理高手點(diǎn)撥雙向混合推理中，一方面根據(jù)已知事實(shí)進(jìn)行正向推理，但并不能推導(dǎo)出最終目標(biāo)；另一方面從某假設(shè)出發(fā)進(jìn)行逆向推理，但并不能推至原始事實(shí)，而是讓由正向推理所得到的中間結(jié)論恰好與逆向推理所要求的證據(jù)相遇，此時(shí)推理結(jié)束。逆向推理時(shí)所作的假設(shè)就是推理的最終結(jié)論。在推理過程中，系統(tǒng)要不斷地用自己當(dāng)前已知的事實(shí)與知識(shí)庫中的知識(shí)進(jìn)行匹配，匹配過程中會(huì)出現(xiàn)3種情況。（1）已知事實(shí)不能與知識(shí)庫中的任何知識(shí)匹配成功。（2）已知事實(shí)恰好只與知識(shí)庫中的一個(gè)知識(shí)匹配成功。（3）已知事實(shí)可與知識(shí)庫中的多個(gè)知識(shí)匹配成功，或者有多個(gè)已知事實(shí)都可與知識(shí)庫中某一知識(shí)匹配成功，或者有多個(gè)已知事實(shí)可與知識(shí)庫中的多個(gè)知識(shí)匹配成功。3.1.4沖突消解策略如果推理過程中，出現(xiàn)情況（3），即不僅有知識(shí)匹配成功，而且有多個(gè)知識(shí)匹配成功，則稱為發(fā)生了沖突。按一定的策略從匹配成功的多個(gè)知識(shí)中選出一個(gè)知識(shí)用于當(dāng)前推理的過程稱為沖突消解。

解決沖突時(shí)所用的策略稱為沖突消解策略。目前已有多種沖突消解策略，其基本思想都是對(duì)知識(shí)進(jìn)行排序。常用的沖突消解策略有以下幾種。（1）按就近原則排序，即把最近使用過的規(guī)則賦予較高的優(yōu)先級(jí)。（2）按已知事實(shí)的新鮮性排序。一般認(rèn)為新鮮事實(shí)是對(duì)舊知識(shí)的更新和改進(jìn)，因此，后生成的事實(shí)比先生成的事實(shí)具有較高的優(yōu)先級(jí)。（3）按匹配度排序。在不確定性推理時(shí)，匹配度不僅