知识表示1
人工智能导论课件(李俊丽)ch3 知识表示_1
包揽一切事物的集合称为全总个体域。
用谓词表示时，一般取全总个体域，然后再
采取使用限定谓词的方法指出每个个体变元的个
体域。
蕴含式
（1）对于全称量词： x(P(x) )
（2）对于存在量词： x(P(x) )
合取项
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辖域： （教材P97）
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紧接于量词之后被量词作用（即说明）的谓 词公式称为该量词的辖域。
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① STUDY (Zhang) LUCKY (Zhang)
② 定义谓词：HAVE(x, y):x有y； EAT（X，Y）：x吃y。
(x)(HAVE(x, rice) EAT(x, rice))
③ 定义谓词：PLAY(z, y, x):z 在x时间玩y。
(x)(PLAY (he, football, afternoon(x))
– 在AI系统中，对知识要给出一个清晰简洁的描 述很困难。
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3.1.1 知识的含义和结构
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• 费根鲍姆
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。
• 知识库观点
知识是某领域中所涉及的各有关
(Zhang and Li play tennis)
解：① 定义谓词： PLAY（x,y,z): x和y进行运动z 定义个体： Zhang（张三）；Li（李四）；
tennis（乒乓球） ② 将个体代入谓词中 PLAY(Zhang,Li,tennis)
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例2: (1) 马科斯是男人。 (2) 马科斯是庞贝人。 (3) 所有庞贝人都是罗马人。 (4) 每个罗马人都有一个父亲。
知识表示
框架
例子:
框架
例子:
ห้องสมุดไป่ตู้
框架
框架在简单环境下更为有效,如机器人视 觉例子:斜上方观察立方体
框架
框架描述:
框架
参数化框架描述:
框架
框架的特征: 1.每个框架有—个框架名(可带有参数) .每个框架有—个框架名(可带有参数) 2.每个框架有—组属性,每个称为一个槽,里面可以存 .每个框架有— 放属性值. 3.每个属性对其值有一定的类型要求,不同属性的类型 可以不一样 4.属性值可以是子框架调用,子框架调用可以带参数. 5.有些属性值是事先确定的,有些属性值在生成实例时 代入. 6.有些属性值在代人时需满足一定的条件.在不同属性 的属性值之间还有一些条件需要满足
知识的种类
——知识与信息不一样.知识是信息经过加工整理,解释,挑选和改造 ——知识与信息不一样.知识是信息经过加工整理,解释,挑选和改造 而形成的.( 而形成的.( Feigenbaum)
事实性知识.一般采用直接表示的形 式 . 如果事实性知识是批量的, 有规律的, 如果事实性知识是批量的 , 有规律的 , 则往往以表格,数据库等形式出现. 则往往以表格,数据库等形式出现. 过程性知识. 描述做某件事的过程, 过程性知识 . 描述做某件事的过程 , 使人 或计算机可以照此去做. 或计算机可以照此去做. 行为性知识. 不直接结出事实本身 , 行为性知识 . 不直接结出事实本身, 只给 出它在某方面的行为. 出它在某方面的行为 . 经常表示为某种数 学模型,如微分方程. 学模型,如微分方程.
框架
框架系统应实现如下功能: 描述: 每个框架实现系统应该提供一套设备,利用这些 设备可以建立和管理(查阅,修改,控制,……) 设备可以建立和管理(查阅,修改,控制,……) 对某类客观事物的一个描述.此描选可由一组互 相联,互相支持的框架构成.在建立单个框架时, 可以根据需要设置一组槽.规定每个槽的性质, 及槽与槽之间的关系.每个槽在框架中被认为是 无内部结构的,但当需要时,它本身又可扩充成 一个有内部结构的框架.
第二章 知识的表示
动物识别系统
规则1 规则2 规则3 3 规则4 如果 那么 如果 那么 如果 那么 如果 那么 该动物有毛发 它是哺乳动物 该动物能产乳 它是哺乳动物 该动物有羽毛 它是鸟类动物 该动物能飞行 它能生蛋 它是鸟类动物
规则5
如果 那么 如果
规则6
规则7
那么 如果 那么 如果
规则8
该动物是哺乳动物 它吃肉 它是食肉动物 该动物是哺乳动物 它长有爪子 它长有利齿 它眼睛前视 它是食肉动物 该动物是哺乳动物 它长有蹄 它是有蹄动物 该动物是哺乳动物 它反刍 那么 它是有蹄动物,并且是偶蹄动物
3. Set_Down(x) 条件:At(robot,x) ∧Table(x) ∧Holds(robot,box) 动作:删除 Holds(robot,box) 增加 On(box,x) ∧ Empty(robot)
注:在执行动作前先要检查条件是否满足
At(robot,c) Empty(robot) On(box,a) Table(a) Table(b) Goto(x,y)---c/x,a/y At(robot,a) Empty(robot) On(box,a) Table(a) Table(b) Pick_Up(x)---a/x
r1不匹配 r2匹配——该动物是哺乳动物,加入综合数 据库
该动物身上有深色斑点,有长勃子,有长腿, 产乳,有蹄,,加入综合数据库 该动物身上有深色斑点,有长勃子,有长腿, 产乳,有蹄,是哺乳动物,有蹄动物 r11匹配——该动物是长颈鹿
2.3 框架表示法
规则13
如果
规则14
那么 如果
规则15
那么 如果 那么
该动物是鸟类 它不会飞 它有长颈 它有长腿 它的颜色是黑色和白色相杂 它是鸵鸟 该动物是鸟类 它不能飞行 它能游水 它的颜色是黑色和白色 它是企鹅 该动物是鸟类 它善于飞行 它是海燕
人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 1-37
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2.2.3 谓词公式
3.谓词公式
定义2.2 可按下述规则得到谓词演算的谓词公式：
(1)单个谓词是谓词公式，称为原子谓词公式。 (2)若A是谓词公式，则﹁A也是谓词公式。 (3)若A，B都是谓词公式，则A∧B，A∨B，A→B，
A B也都是谓词公式。
(4)若A是谓词公式，则 ( x) A，( x)A也是谓词公式
词演算表达式的每个常量、变量、谓词和函数符号的 指派。
Friends (george, x) Friends (george, susie) T Friends (george, kate) F
对于每一个解释，谓词公式都可求出一个真值（T 或F）。
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2.2.4 谓词公式的性质
2.谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
： 三元谓词 Works (Smith, IBM,
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engineer)
2.2.2 谓词
（2）个体是变元（变量）：没有指定的一个或者一组个
体。
“x<5” ：Less(x, 5)
3 个体是函数：一个个体到另一个个体的映射。 ▪ “小李的父亲是教师”：Teacher (father (Li) )
4 个体是谓词 ▪ “Smith作为一个工程师为IBM工作”：
知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，一 种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
选择知识表示方法的原则：
1 充分表示领域知识。 2 有利于对知识的利用。 3 便于对知识的组织、维护与管理。 4 便于理解与实现。
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第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
✓ 2.2 一阶谓词逻辑表示法
2
AI(知识表示1)
表示方法 —逻辑表示法 —逻辑表示法
形式推理过程： (1) ∀x(S(x) →C(x)) (2) S(a) →C(a) (3) S(a) (4) C(a) [前提1] [全称固化] [前提2] [(2)、(3)及假言推理]
表示方法 —逻辑表示法
(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))
表示方法 —逻辑表示法
参考答案: (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))
结果为C(a) 推理过程在第3章中介绍。
表示方法 —逻辑表示法 —逻辑表示法
思考：用谓词表达式写出下列命题：
1、并非每个实数都是有理数 2、没有不犯错误的人 3、尽管有人聪明，但未必所有人都聪明 4、小李比他父亲长得高 5、自然数都是大于零的整数
表示方法 —逻辑表示法 —逻辑表示法
参考答案：
1、 2、 3、 4、 5、 ¬(∀x)(R(x) →Q(x)) ¬(∃x(M(x) ∧ ¬F(x))) ∃x(M(x) ∧ P(x)) ∧ ¬(∀x(M(x) →P(x))) Higher(li,father(li)) ∀x(N(x) →GZ(x) ∧ I(x))
第二章 知识表示方法(1)
第二章知识表示方法人类的智能活动主要是获得并运用知识。
知识是智能的基础，为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。
但人类的知识需要用适当的模式表示出来，才能存储到计算机中并能够被运用第一节知识与知识表示的概念●什么是知识数据与信息➢数据和信息这两个概念是不可以分开的，它们是有关联的。
➢数据：用一组符号及其组合表示的信息称为数据，泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示。
例：27.6 53 ABCD 黎明➢数据和信息之间的关系⏹数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合下的具体含义，即信息是数据的语义。
⏹如：6个人（6是个数据，人是一种信息） 6本书（6是个数据，书是一种信息）⏹对同一个数据，它在某一场合下可能表示这样一个信息，但在另一场合下却表示另一个信息。
知识➢知识：是把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
⏹知识是人们在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。
信息之间有多种关联形式，最常见的且便于计算机利用的一种表达形式为：”如果……,那么……” 或”如果……,则……”，它反映了信息间的某种因果关系。
例如把“大雁向南飞”与“冬天就要来临了”这两个信息关联在一起，就得到了如下一条知识：如果大雁向南飞，则冬天就要来临了。
➢不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
例如，“雪是白色的”是一条知识，它反映了“雪”与“颜色”之间的一种关系。
又如“如果头痛且流涕，则有可能患了感冒”是一条知识，它反映了“头痛且流涕”与“可能患了感冒”之间的一种因果关系。
知识的特性1、相对正确性知识是否正确是有前提条件的如：1+1=2，但是它是在十进制前提下才是正确的2、不确定性⏹例如：甲有一头秀发，乙是两鬓如霜。
您认为甲一定是青年人，乙就是老年人吗？不能完全确定，因为相反的事例是很多的。
比如：当年的白毛女并不是老人，而现在的老人有一头黑发并不足奇。
知识表示方法
第2章知识表示方法基本概念与本章引言知识的一般概念：知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、联系等的认识经验：包括解决问题的微观方法和宏观方法微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等eg：“if大雁向南飞，then冬天就要来临了。
”这样一条知识就是人们经过长期的观察，将“大雁向南飞”与“冬天来临”这两条信息关联在一起。
“雪是白色的”反映雪与颜色的一种关系。
知识表示：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
本章引言：以知识和符号操作为基础的智能系统，其问题的求解都需要某种对解答的搜索。
在搜索过程开始之前，必须先将问题表示出来。
表示问题的方法，可能涉及状态空间、问题归约、语义网络、框架或谓词公式，或者把问题表示为一条要证明的定理，或者采用结构化方法等。
对于传统人工智能问题，任何复杂的求解技术都离不开两方面的内容：1.表示 2.搜索。
对于同一问题可以有多种不同的表示方法，这些表示具有不同的表示空间，问题表示的优劣，对求解结果及求解效率影响甚大。
2.1状态空间表示状态空间法概念：问题求解是个大课题，它涉及归约，推断，决策、规划、常识推理、定理证明和相关过程等核心概念。
在分析了人工智能研究中运用的问题求解方法之后，就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索方法的。
也就是说，这些方法是通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题的。
这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
2.1.1问题状态描述首先对状态和状态空间下个定义：1.状态（state）：状态是为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0，q1，…，q n的有序集合，矢量形式如下：式中每个元素q i(i=0，1，…，n)为集合的分量，称为状态变量。
关于1的知识点
关于1的知识点一、1的基本概念1是自然数中最小的正整数，也是整数学中最基本的数字之一。
它表示一个单位、一个事物的个数或数量。
1是仅有的一个奇数同时也是一个素数，它除了能被自己整除外，没有其他的因数。
二、1的性质1^1 = 1，1的1次方等于1本身。
这意味着任何数的1次方都等于1。
例如，2^1 = 2，3^1 = 3等等。
1是任何数的乘法单位元素。
任何数与1相乘，结果都等于原来的数本身。
例如，1 * 4 = 4，1 * 7 = 7等等。
1是任何数的除法单位元素。
任何数除以1都等于原来的数本身。
例如，4 / 1 = 4，7 / 1 = 7等等。
1是加法的单位元素。
任何数加上1，结果都比原来的数大1。
例如，3 + 1 = 4，8 + 1 = 9等等。
1是减法的单位元素。
任何数减去1，结果都比原来的数小1。
例如，6 - 1 = 5，9 - 1 = 8等等。
三、1的应用1在数学和科学中有着广泛的应用。
以下是一些常见的例子：1用于计数。
在日常生活中，我们经常使用1来表示一个单位、一个事物的个数。
例如，我有1个苹果。
1用于比例和比率。
当表示比例或比率时，经常会使用1作为基准。
例如，比例可以写为1：2，表示一个部分与另一个部分的关系。
1用于几何中的直线。
在几何学中，直线由无限多个点组成，而这些点可以通过一个点和斜率来唯一确定一条直线。
1的斜率被定义为1/1，表示从一个点向右移动一个单位后向上移动一个单位。
1用于代数中的单位向量。
在向量代数中，单位向量是长度为1的向量，通常用于表示方向。
例如，i表示沿x轴正向，j表示沿y轴正向。
1用于计算机科学中的二进制。
在二进制系统中，1代表一个二进制位的值为1。
四、1的象征意义除了其数学和科学上的应用，1在文化和象征意义上也具有重要的地位。
以下是一些例子：1作为团结的象征。
当我们举起一根手指时，表示我们的团结和一致，这也是为什么1经常与团队、合作和团结相关联。
1作为开始的象征。
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知识的定义
什么是知识？ 知识的作用？
Hale Waihona Puke 知识-策略-智能2/76
获取信息的功能由感觉器官完成，传递信息的功能 由神经系统完成，处理信息和再生信息的功能由思 维器官完成，施用信息的功能由效应器官完成。
目标 信息 传递信息 处理信息 知识 再生信息 智能 策略 信息 智能行为 问题与环境 施用信息 传递信息 智能 策略 信息
概述
人工智能研究中最基本的问题之一
在知识处理中总要问到：“如何表示知识？”， “知识是用什么来表示的?”。怎样使机器能懂， 能对之进行处理，并能以一种人类能理解的方 式将处理结果告诉人们。 在 AI 系统中，给出一个清晰简洁的描述是很困 难的。有研究报道认为。严格地说 AI 对知识表 示的认真、系统的研究才刚刚开始。
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概述
知识的种类
…….. 实例性知识：只给出一些实例，知识藏在实例中。
类比性知识: 即不给出外延，也不给出内涵，只给 出它与其它事物的某些相似之处 如：比喻、谜语
元知识：有关知识的知识。最重要的元知识是如何 使用知识的知识，如何从知识库中找到想要的知识。
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概述
知识的要素
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表示方法
概述 直接表示 逻辑表示 产生式规则表示 法 语义网络表示法
框架表示法 脚本方法 过程表示 混合型知识表示方法 面向对象的表示方法
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表示方法 —概述
表示方法可以分成2类
替代表示法
局部表示类：最充分也是正统 AI 最经常 使用的 分布表示法：对局部表示法在智能行为 表述尚不够充分而作的补充。
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表示方法
概述 直接表示 逻辑表示 产生式规则表示 法 语义网络表示法
框架表示法 脚本方法 过程表示 混合型知识表示方法 面向对象的表示方法
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表示方法
概述 直接表示 逻辑表示 产生式规则表示 法 语义网络表示法
框架表示法 脚本方法 过程表示 混合型知识表示方法 面向对象的表示方法
客体 信息
客体 信息 获取信息 客体信息
智能中的“信息-知识-策略”关系
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概述
知识的种类
事实性知识：采用直接表示的形式 如：凡是猴子都有尾巴 过程性知识：描述做某件事的过程 如：电视维修法 行为性知识：不直接给出事实本身，只给出它 在某方面的行为 如：微分方程、（事物的内涵） ……..
知识和元知识能否用统一 的形式表示 是否加入启发信息 过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。如何将 已获得的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地 描述、存储、有效地利用便是表示应解决的问题。
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概述
知识表示研究的特点
智能行为特有的灵活性。“常识问题”不能 概括为一类简洁的理论，是大量小理论的集 合。 AI的任务受到计算装置的约束。这导致了所 采用的“表示”必须同时满足“刻画智能现 象”与“计算装置可以接受”，这两个有时 是矛盾的条件。
直接表示法：
正在引起越来越多 AI 研究者的注意。（不 可完全独立：考虑到“任何表示方法必须 被计算机所接受” 这个先决条件，直接表 示需要借助局部或部分表示形式。）
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表示方法 —概述
表示方法
替代表示 分布表示
直接表示
局部表示
过程性表示 语义网络表示 框架表示 脚本表示
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陈述性表示 逻辑表示 产生式表示
知识表示的定义
知识表示研究用机器表示知识的可行性、 有效性的一般方法。 知识表示是理智推理的部分理论。 知识表示是有效计算的载体 知识表示是交流的媒介（如语义网络）
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概述
选取知识表示的因素
表示范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效的算法 能否表示不精确知识 能否模块化
事实：事物的分类、属性、事物间关系、科
学事实、客观事实等。（最低层的知识）
规则：事物的行动、动作和联系的因果关系
知识。（启发式规则）。
控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪
一个动作来执行的知识。（技巧性）
元知识：高层知识。怎样实用规则、解释
规则、校验规则、解释程序结构等知识。
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概述
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表示方法 —逻辑表示法
在不同的知识之间建立联系
如：Human(x) → Lawed(x)， 人人都受法律管 制，x是同一个人。 Commit(x) → Punished(x)， x不一定是人也可 以是动物。 而，{[Human(x) → Lawed(x)]→[commit(x) → Punished(x)]}， 意为如果由于某个x是人而受法律管制，则这个 人犯了罪就一定要受到惩罚。
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表示方法 —直接表示
但，长期以来直接表示没有得到长足发 展。
计算机对直接表示的信息难以处理。 直接表示难以表示定量信息（语言设计 失败） 直接表示不能描述自然世界的全部信息
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表示方法 —直接表示
近几年直接表示有所发展，因为，现在认 识到，可以用其它媒体表示的方法去补充 直接表示的不足。——将被发展成多媒体。 引申的研究是临场AI与临境技术。近几年AI 对自主智能系统研究（的失望，导致对建 立人机一体智能系统的尝试。这样系统所 需环境的要求是直接表示兴起的原因之一。
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表示方法 —直接表示
1963年由Gelernter提出的。用于基于传统欧氏 几何证明的几何定理证明器。
它的输入是对前提和目标的陈述以及图示（图 示是用一系列坐标来表示的）。 在证明过程中，证明器把图示作为启发式信息， 排除在图示中不正确的子目标。从而大大地减 少了搜索空间。 但……..
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信息学科中的知识
信息科学有机体系的分支学科：
信息获取(感知与表示)、 信息传输(通信与存储)、 信息处理(计算与认知)、 信息再生(综合与决策)、 信息执行(控制与显示)
知识成为由信息到智能的中介。 知识的表示方法主要分为
结构化方法，包括逻辑方法和产生式方法 非结构化方法，包括语义网络和框架等。 知识表示=数据结构+处理机制 ？
表示方法
概述 直接表示 逻辑表示 产生式规则表示 法 语义网络表示法
框架表示法 脚本方法 过程表示 混合型知识表示方法 面向对象的表示方法
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表示方法
概述 直接表示 逻辑表示 产生式规则表示 法 语义网络表示法
框架表示法 脚本方法 过程表示 混合型知识表示方法 面向对象的表示方法