人工智能讲座—知识表示.pptVIP

人工智能 慕晨 chdmuc@163.com 密码：111111 本章的内容与目标 了解知识与知识表示的概念 掌握产生式知识表示，并利用产生式规则进行推理 能够运用语义网络进行知识表示 能够运用框架进行知识表示 介绍其他几种知识表示方法 1、概述 1、概述 智能体的一般结构 传感器：感知外部环境 执行器：根据指令控制智能体的行为 学习元件：知识的获取 知识库：知识的形式化描述 推理决策元件：根据环境与知识做出决策 类人思考与认知模型 生物学 心理学 计算机科学 1、概述 知识的概念： Feigenbaum:知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息 Bernstein:知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的 Hayes-roth:知识是事实、信念和启发式规则 知识是人类对于客观世界的认识的表达，是以某种结构化的方式表示的概念、事件和过程 1、概述 知识的相对正确性 环境 时间 条件 目标 … 人类不断发现新知识，替代旧知识，推动历史的前进 1、概述 令人困扰的知识 节俭是美德 人生的苦是因为有欲望 见义勇为 鬼神 ······ 1、概述 知识的分类 根据内容分类： 原理性知识：对客观事实、原理的认识的知识 方法性知识：如何利用客观规律去解决问题的知识 根据形式分类 显式知识：能够直接表达和处理的知识 隐式知识：不能够直接表达和处理的知识 根据性质分类 理论性知识： 经验性知识： 1、概述 知识的分类 根据表达的内容分类 事实性知识：描述一般性的事实 大多数知识都属于事实性知识 过程性知识：描述完成某一件事的过程步骤 如：某药品的疗程和用法 游泳 元知识：有关知识的知识。 如：HELP文档 1、概述 构成系统知识集合所必需的基本知识元素 事实：基本知识单元 分类、属性、关系、各种事实等等 规则：有关行动、动作的具有因果关系的知识 控制：多个行动同时激活时，需要排列其优先顺序 元知识：对规则的解释、说明、校验等知识，有时与控制重叠 1、概述 知识表示 知识表示是研究用计算机表示知识的可行性、有效性的一般方法。 它既是一种数据结构，又是一种处理机制 知识表示 = 知识的数据结构 + 知识的处理机制 知识表示的方法 谓词逻辑 产生式规则 语义网络 框架 1、概述 知识表示方法的选取 表达充分性，具备确切表达有关领域中各种知识的能力； 推理有效性，能够与高效率的推理机制密切结合，支持系统的控制策略； 知识和元知识的一致，知识和元知识是不同层次的知识，使用统一的表示方法可以简化知识处理； 操作维护性，便于知识更新和知识库的维护； 理解透明性，便于人类理解，易读、易懂，便于知识的获取。 1、概述 知识表示方法的分类 谓词逻辑表示 优点 结构清晰，有效地分离了知识和处理知识的程序； 一阶谓词逻辑具有完备的逻辑推理算法； 可以保证知识库中新旧知识在逻辑上的一致性和演绎所得结论的正确性； 不依赖于任何具体领域，通用性好 缺点 难以表达不确定性知识和启发性知识 推理方法在事实较多时易于出现组合爆炸， 推理过程冗长、效率低。 1、概述 产生式表示：用“if… then”表示知识间的因果关系 优点 自然性好，“If…then”的形式与人类的判断性知识基本一致，便于推理; 便于引入各种启发式知识 格式固定，形式简单，规则间相互独立，便于统一处理，模块性好。 缺点 推理效率低下 难以表现规则间的关系，难以表现结构和层次关系 1、概述 语义网络表示：利用节点和带标记的边构成有向图描述事件、概念、状况、动作及客体之间的关系。 优点 直观地表现了各节点之间的联系 体现了人类思维的联想过程，便于将自然语言转换成语义网络 具有广泛的表示范围和强大的表示能力 一种结构化的知识表示法 缺点 推理规则不明了，不能充分保证结论的严格性和有效性 一旦节点个数太多，网络结构复杂，推理就难以进行 不便于表达判断性知识 1、概述 框架表示法：一种描述固定情况的数据结构，便于表示知识的内部结构以及知识间的关系 优点 与人类的思维和问题求解过程相似 表达能力强，层次结构丰富，能够有效的组织知识 可以利用过去获得的知识对未来的情况进行预测，因此可以通过框架来认识某一类事物 缺点 难以保证问题求解的可行性和推理过程的严密性 许多实际情况与原型存在较大的差异，适应能力不强 各子框架的数据结构如果不一致，会造成推理的困难。 1、概述 知识表示观 知识表示与推理机分离 知识表示与推理一体 当前的发展方向 混合知识表示 面向对象的知识表示 2、产生式表示 2、产生式表示 产生式表示的起源 1943，美国数学家 Post