人工智能第二章49
人工智能柴玉梅版第二章知识整理
问题：指事件或事物的已知或当前状态与目标状态之间的有差异。
问题求解：指在一定的控制策略下，通过一系列的操作或运算来改变问题的状态，使之与目标状态接近或一直。
问题求解所需的知识（求解框架）：叙述性知识、描述客观事物的特点及关系。
过程性知识、通常是解决问题的操作步骤和过程的知识，也称为操作性知识。
控制性知识、求解问题的方法和技巧的知识，确定解决问题的策略。
知识表示:研究在计算机中如何用最合适的形式表示问题求解过程中所需要的各种知识，包括构成问题求解框架的全部知识。
常用的知识表示形式:状态空间图，与或图，谓词逻辑，产生式，框架，语义网络盲目搜索：无向导的搜索，也称穷举搜素。
在搜索过程中，没有任何背景知识作指导，不考虑任何与解有关的信息，随机地或按预先规定的顺序（如广度优先和深度优先）机械地生成树的节点，并判断是否为解，直到找到解或证明问题无解为止。
特点：搜索效率太低，所以在实际中往往是不可行的。
启发函数：通过函数计算来评价每种选择的价值大小，用以指导搜索过程。
启发式搜索：利用问题本身的“启发性信息”不断地改变或调整搜索的方向，使搜索朝着问题本身最希望的方向进行，加速问题的求解并找到最优解。
特点：重排OPEN表，选择最有希望的节点加以扩展。
启发式搜索—全局择优算法：也叫做最好优先搜索，在启发性知识导航下的广度优先搜索，在OPEN表中保留所有已生成而为考察的节点，对其中的每个节点x计算启发函数h（x）,从全部节点中选出最优节点进行扩展，而不管这个结点出现的搜索树的什么地方。
步1、把初始几点S。
放入OPEN表中，计算h(S。
)；步2、若OPEN表为空，则搜索失败，退出。
步3、否则，移出OPEN表中第一节点N放入CLOSED表中，并冠以序号n;步4、若目标结点S。
=N，则搜索成功，利用CLOSED表中的返回指针找出S。
到N的路径即为所求解，退出。
步5、若N不可扩展，则转步2；步6、否则，扩展N，计算N的每个子节点x的启发函数h(x)，并将N所有子节点x配以指向N的返回指针后放入OPEN表中，依据启发函数值h(x)对节点的计算，对OPEN表中所有节点按其启发函数值的大小以升序排列，转步2.局部择优：是启发性知识导航下的深度优先搜索，在OPEN表中保留所有已生成为为考察的节点，对其中新生成的每个子节点x计算启发函数h(x),从全部子节点中选出最优节点进行扩展，其选择下一个要考察的结点的范围是刚刚生成的全部子节点。
人工智能导论第二章补充精品PPT课件
• 本体存储查询工具和学习工具
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
21
建立本体
1、创建 新的项目
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
22
建立本体
2、创建类
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
23
建立本体
3、修改 类名
• 提出本体生命周期的概念来管理整个本体 的开发过程
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
18
本体的构建规则
一致性
语义网和本体
最小本体承诺
可扩展性 最小编码偏差
客观、明确
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
19
本体构建的步骤
• 本体需求分析 • 本体构建规划 • 获取本体信息 • 确定本体概念及关系 • 本体形式化编码 • 本体的评价 • 本体的演化 • 本体的表示等过程。
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
16
骨架法
语义网和本体
2020/10/23
人工智能导论 - 刘珊
17
语义网和本体
METHONTOLOGY框架方法
• 本体开发过程
– 项目管理活动 – 面向开发的活动：包括规格说明、概念化、形
式化和实现等步骤 – 支持活动：包括知识获取、知识评价、知识集
成、产生文档和配置管理等
语义网和本体
2020/10/23
1、顶级本体：最 普通
2、领域本体：特 定领域
3、任务本体：特 定任务或行为
4、应用本体：依 赖于特定领域或 任务
人工智能课后习题第2章 参考答案
第2章知识表示方法参考答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬(∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x上面是空的。
ON(x, y)：积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x)：积木x在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x。
人工智能第二章 人工智能的数学基础
第2章 人工智能的数学基础
➢ 在用谓词表示客观事物时，谓词的语义 是由使用者根据需要人为地定义的。
➢ 当谓词中的变元都用特定的个体取代时， 谓词就具有一个确定的真值：T 或F。
第9页
第2章 人工智能的数学基础
谓词中包含的个体数目称为谓词的元数。 如：P（x）——一元谓词
P（x,y）——二元谓词 P(x1,x2,...,xn) ——n元谓词 在P(x1,x2,...,xn)中，若xi（i=1，..,n）都是个体常量、变
三、模糊集与隶属函数
第46页
第2章 人工智能的数学基础
第47页
第2章 人工智能的数学基础
一种确定隶属度的简单方法
第48页
第2章 人工智能的数学基础
四、模糊集的表示方法
第49页
第2章 人工智能的数学基础
第50页
第2章 人工智能的数学基础
第51页
第2章 人工智能的数学基础
五、模糊集的运算
第52页
第2章 人工智能的数学基础
第53页
第2章 人工智能的数学基础
六、模糊度
模糊度是模糊集的模糊程度的一种度量 。
第54页
第2章 人工智能的数学基础
第55页
第2章 人工智能的数学基础
七、模糊关系及其合成
第56页
第2章 人工智能的数学基础
第57页
第2章 人工智能的数学基础
第58页
在谓词逻辑中，由于公式中可能有个体常量、个体变元以及函数， 因此不能像命题公式那样直接通过真值指派给出解释，必须首先 考虑个体常量和函数在个体域中的取值，然后才能针对常量与函 数的具体取值为谓词分别指派真值。由于存在多种组合情况，所 以一个谓词公式的解释可能有很多个。对于每一个解释，谓词公 式都可求出一个真值（T 或F）。 下面首先给出解释的定义，然后用例子说明如何构造一个解释以 及如何根据解释求出谓词公式的真值。
(完整word版)人工智能导论课参考答案第2章
第2章知识表示方法部分参考答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬(∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x 上面是空的。
ON(x, y)：积木x 在积木y 的上面。
ONTABLE(x)：积木x 在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x 。
初识人工智能知到章节答案智慧树2023年海南软件职业技术学院
初识人工智能知到章节测试答案智慧树2023年最新海南软件职业技术学院第一章测试1.人类一直在利用计算工具帮助自己思考。
最原始的计算工具可以追溯到（）。
参考答案:小鹅卵石2.一般认为，地处因格兰威尔特郡索尔兹伯里平原上的史前时代文化神庙遗址——巨石阵是古人用于的设施（）。
参考答案:预测天文事件3.1900年，人们在希腊安提基特拉岛附近的罗马船只残骸上找到的机械残片被认为是（）。
参考答案:天体观测仪的残片4.据说在13世纪左右，想学加法和减法上德国的学校就足够了，但如果还想学乘法和除法，就必须去意大利才行。
这是因为当时（）。
参考答案:所有的数字都是用罗马数字写成的，使计算变得很复杂5.1821年，英国数学家兼发明家查尔斯•巴贝奇开始了第数学机器的研究，他研制的第一台数学机器叫（）。
参考答案:差分机6.1842年，巴贝奇请求艾达帮他将一篇与机器相关的法文文章翻译成英文。
艾达在翻译注释中阐述了关于一套机器编程系统的构想。
由此，艾达被后人誉为第一位（）。
参考答案:计算机程序员7.用来表示机器的robot一词源于（）。
参考答案:1920年卡雷尔•恰佩克的一出舞台剧8.最初，computer一词指的是（）。
参考答案:进行计算的人9.世界上第一台通用电子数字计算机是（）。
参考答案:ENIAC10.计算机科学家常常会谈及建立某个过程或物体的模型，“模型”指的是（）。
参考答案:能够表达事件运作的方式或规律的方程式第二章测试1.作为计算机科学分支的人工智能的英文缩写是（）。
参考答案:AI2.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门交叉学科，它涉及（）。
参考答案:自然科学、社会科学和技术科学3.人工智能定义中的“智能”涉及诸如等问题（）。
参考答案:意识4.下列关于人工智能的说法不正确的是（）。
参考答案:自1046年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用5.下列说法中错误的是（）。
高级人工智能-第二章-人工智能逻辑
21
谓词逻辑与命题逻辑的区别
➢ 谓词逻辑给出了原子语句的内部结构，将原子 公式看作是事物直接的关系；
➢ 它引入了“推广”(泛化)，加强了逻辑的表示 能力和推理能力。这样，我们可以说某种性质 对某个对象是成立的，或对所有的对象成立， 或不对任何对象成立。
2020/4/10
史忠植 高级人工智能
22
逻辑程序设计
可以推出任何永真式。
Gő20d20e/4l/1完0 备性定理：一史忠阶植逻高级辑人工是智能完备的
15
可判定性
可判定的
可判定的(decidable)，如果存在 一个算法对逻辑中的任一公式 A，可确定⊢ A是否成 立。否则，称为是不可判定的(undecidable) 。
对该系统的定理做出肯定的判断，但对非定理的公 式过程未必终止，因而未必能作出判断。这时称逻 辑是半可判定的。
(4) 人类的知识与人类的活动是息息相关的，人类正是在各 种活动和行为中获得知识的。因此，行为或者动作的概念在智能 系统中是一个关键的概念。动作的概念与一般逻辑中的静态的概 念很不相同，它是一个动态的概念，动作的发生影响着智能系统 的性质。对于动作的考虑，给人工智能界带来了许多难题，如框 架问题、量词问题等等。为了刻划动作的概念，人们引进了一些 新的逻辑体系来刻划它。
◆(A (B A))
◆((A (B C)) ((A B) (A C))) ◆(((¬A))(¬B) (B A)) 推理规则:分离规则(modus ponens，MP规则)
A, A B
2020/4/10
B 史忠植 高级人工智能
20
谓词逻辑(一阶逻辑)
• Frege谓词演算
语言: ¬，，，，(，)；常元，变元，函词，谓词；公式
人工智能第2章
(2) pushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V，即有
第 二 章 知 识 表 示 与 推 理
应当注意的是，要应用算符pushbox(V)，就要求产生式规 则的左边，猴子与箱子必须在同一位置上，并且，猴子不 是在箱子顶上。这种强加于操作的适用性条件，叫做产生 式规则的先决条件。
第 二 章 知 识 表 示 与 推 理
高 级 人 工 智 能
2. 状态空间表示详释
让我们先用数码难题(puzzle problem)来说明状态空间表示的概 念。由15个编有1至15并放在4×4方格棋盘上的可走动的棋子组成。 棋盘上总有一格是空的，以便可能让空格周围的棋子走进空格，这也 可以理解为移动空格。初始棋局和目标棋局对应于该下棋问题的初始 状态和目标状态。 如何把初始棋局变换为目标棋局呢？问题的解答就是某个合适的 棋子走步序列，如“左移棋子12，下移棋子15，右移棋子4，…”等等 。 十五数码难题最直接的求解方法是尝试各种不同的走步，直到偶 然得到该目标棋局为止。这种尝试本质上涉及某种试探搜索。从初始 棋局开始，试探(对于一般问题实际上是由计算机进行计算和执行的)由 每一合法走步得到的各种新棋局，然后计算再走一步而得到的下一组 棋局。这样继续下去，直至达到目标棋局为止。把初始状态可达到的 各状态所组成的空间设想为一幅由各种状态对应的节点组成的图。这 种图称为状态图。图中每个节点标有它所代表的棋局。首先把适用的 算符用于初始状态，以产生新的状态；然后，再把另一些适用算符用 于这些新的状态；这样继续下去，直至产生目标状态为止。
第 二 章 知 识 表 示 与 推 理
所谓过程式表示就是将有关某一问题领域的知识，连同如何使用 这些知识的方法，均隐式地表达为一个求解问题的过程。它所给出的 是事物的一些客观规律，表达的是如何求解问题。知识的描述形式就 是程序，所有信息均隐含在程序中，因而难于添加新知识和扩充功能 ，适用范围较窄。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人爬山过程，是利用关于每一个状态的局部知识
构造全局性解的过程。在盲人爬山过程中，无论
爬到哪一点，他总沿着坡度最陡的方向向上爬，
这是局部性的知识，尽管他事先对爬山路线并不
了解，但只要按照这个原则向上爬，就一定能爬
到某一山顶，于是确定了一条从山脚到山顶的爬
山路线，也可以说构造出一个具有某种意义下全
13 局性的解。
283 164 75
123 84 765
图2.1 八数码难题的初始状态与目标状态
7
5/7/2020
八数码难题的产生式系统表示
综合数据库：以状态为节点的有向图。
状态描述： 3×3矩阵
产生式规则：
IF<空格不在最左边>Then<左移空格>；
IF<空格不在最上边>Then <上移空格> ；
IF<空格不在最右边>Then <右移空格> ；
9
5/7/2020
三、产生式系统的基本过程
步骤4是不确定的，只要求选出一条可用的规则
R，至于这条规则如何选取，却没有具体说明。
选取规则所依据的原则称为控制策略。
多数人工智能系统控制策略的信息并不足以在
第4步选出最合用的规则，因此，控制策略便成了一
个搜索过程。
高效的系统需要被求解问题足够的知识，以便在
一般来说，同一知识可以有多种不同的表示形式，而 不同表示形式所产生的效果又可能不一样。
1
5/7/2020
常用的知识表示方法
非结构化方法
– 逻辑表示法 – 产生式系统
结构化方法
– 框架 – 语义网络
QA3,STRIPS,DART,MOMO DENDRAL，MYCIN
过程式知识表示法
2
5/7/2020
设爬山函数CF(S) ：不在目标位的数码个数的 负值。
28 3
初始状态S0 1 6 4
7
5
123
8 4 目标状态Sg
765
CF(S0)＝ - 4 CF(Sg)＝ 0
状态描述S：3阶方阵
4条产生式规则使用顺序：空格左、上、右、下移。
15
5/7/2020
例：八数码难题，不可撤回式控制
控制策略：处于任一状态S，系统根据爬 山函数选择一条规则使得这条规则作用 于 S 时，获得的下一状态爬山函数不减 少且最大（亦即距离目标状态最少）。
16
5/7/2020
例：八数码难题 不可撤回式控制
283 164 75
283 14 765
23 1 8 4 -3 765
-4
-3
123 84 765
123 84
765
23 1 8 4 -2 765
0
17
-1
5/7/2020
不可撤回控制策略的优点
1. 只记录当前一个节点，空间复杂性很低。 2. 若能找到解，则速度很快。
知识表示
知识是一切智能行为的基础，也是软件智能化的重要 研究对象。要使软件具有智能，就必须使它具有知识， 而要使软件具有知识，首先必须解决知识的表示问题。
所谓知识表示实际上就是对知识的一种描述，即用一 些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数 据结构。所谓知识表示过程就是把知识编码成某种数 据结构的过程。
步骤4选出一条最合用的规则。第三章，第四章
10
5/7/2020
产生式系统的特点
一、模块性强。综合数据库、规则集和控制系统相
对独立，程序的修改更加容易。
二、各产生式规则相互独立，不能互相调用，增加
一些或删去一些产生式规则都十分方便。
三、产生式规则的形式与人们推理所用的逻辑形式
十分接近，人们具有的知识转换成产生式规则
5/7/2020
一、不可撤回的控制策略
爬山函数：定义在整个综合数据库上的实数值函数， 目标状态有最大的函数值。
目 标：爬到山顶。 控制策略：应用爬山函数选一规则，使得所选下一状态的 爬山函数值不减少且最大（有两个相同的最大值时任选一 个；若无这样的规则，则终止爬山过程）。
14
5/7/2020
例：八数码难题，不可撤回式控制
18
5/7/2020
不可撤回控制策略的局限性
多数情况下找不到解。原因： (a) 爬山函数有多个局部极大值
例如： 123 74 865
125 74
863
目标 0
5
5/7/2020
一、产生式系统的定义
控制系统：
（1）选择规则： 对同一个状态的多个可用规则排序。
（2）检验状态描述是否满足终止条件。 如果满足终止条件，则终止产生式系统的运行，并用使Leabharlann 过的规则序列构造出问题的解。6
5/7/2020
二、产生式系统的例
八数码难题 由8个标有1－8的棋子和一个3×3的棋盘 组成。把8个棋子放在棋盘里，形成一个初始状态，然 后移动棋子，想办法达到规定的目标状态。在移动棋 子时，只能把棋子移进相邻的空格中。
很容易，产生式规则也容易被人们读懂。
DENDRAL和MYCIN都采用了产生式系统的结构。
11
5/7/2020
2.2 控制策略
产生式系统的控制策略分为两类： 不可撤回的控制策略 试探性控制策略：回溯方式和图搜索方式
12
5/7/2020
一、不可撤回的控制策略（瞎子爬山法）
➢基本思想
采用不可撤回控制方式的解题过程类似于盲
第二章 产生式系统
2.1 产生式系统概述 一、产生式系统的定义 产生式系统是人工智能系统中常用的一种程序 结构，是一种知识表示系统。 通常由以下三部分组成：
综合数据库 产生式规则集 控制系统
3
5/7/2020
一、产生式系统的定义
综合数据库：存放问题的状态描述的数据结构。
Note: ➢综合数据库不是常规意义的数据库，是一种数据结构。 一般数据库所存数据的结构很简单，通常只有数值与字
IF<空格不在最下边>Then <下移空格> 。
控制系统：
选择规则:按左、上、右、下的顺序移动空格。
8
终止条件：匹配5/7成/202功0 。
三、产生式系统的基本过程
Procedure PRODUCTION 1. DATA←初始状态描述 2. until DATA 满足终止条件，do： 3. begin 4. 在规则集合中，选出一条可用于DATA的规则R 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6. End
符串；综合数据库的数据可以很复杂，其中状态描述可
以为常规的各种数据结构，如表、数组、字符串、集合、
矩阵、 树、图等等。
➢综合数据库是动态变化的。
4
5/7/2020
一、产生式系统的定义
产生式规则形式： IF前提条件 THEN操作
当规则的前提条件被某一状态描述满足时， 就对该状态施行规则所指出的操作。