人工智能chapter2knowledge

DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring第二章知识表示知识与知识表示的概念一阶谓词逻辑表示法产生式表示法语义网络表示法框架表示法过程表示法2DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。知识与知识表示的概念知识的概念知识表示的概念3DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring2.1.1知识的概念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、关系、联系和运动等的认识经验：包括解决问题的微观方法：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知识的有代表性的定义：（1）Feigenbaum:知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息（2）Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成（3）Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式知识、信息、数据及其关系数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识常用的关联方式：if……then……什么是知识？4DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring按知识的性质：概念、命题、公理、定理、规则和方法按知识的作用域：常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。例如：专家经验。按知识的作用效果：事实性知识：用于描述事物的概念、定义、属性等；或用于描述问题的状态、环境、条件等。过程性知识：用于问题求解过程的操作、演算和行为的知识；用来指出如何使用那些与问题有关的事实性知识的知识；表示方式：产生式、谓词、语义网络等。控制性知识：(元知识或超知识)是关于如何使用过程性知识的知识；例如：推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。2.1.1知识的概念知识的类型5DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring按知识的层次表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识按知识的确定性确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定其真假表示：用可信度、概率等描述模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等表示：用可能性、隶属度来描述不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病按知识的等级零级知识：叙述性知识一级知识：过程性知识二级知识：控制性知识（元知识或超知识）2.1.1知识的概念6DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring知识表示的要求表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：表范围的广泛性领域知识表示的高效性对非确定性知识表示的支持程度可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括：对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率可实现性：要便于计算机直接对其进行处理可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构可维护性：便于对知识的增、删、改等操作自然性：符合人们的日常习惯可理解性：知识应易读、易懂、易获取等2.1.1知识的概念知识表示的含义及要求7DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring知识表示的观点陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便缺点：推理效率低、推理过程不透明过程性观点：知识寓于使用知识的过程中优点：推理效率高、过程清晰缺点：灵活性差、知识维护不便知识表示的方法逻辑表示法：一阶谓词逻辑产生式表示法：产生式规则结构表示法：语义网络，框架过程表示法：2.1.2知识表示的概念知识表示的观点及方法8DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring知识表示技术综述逻辑表示模式知识库性质表示优点缺点·提供逻辑公式集·操作是添加和删除逻辑公式。使用量词和逻辑连接符能作出有关对象、特征、场景和关系的陈述。例如X,人(X)→有(X,头)·记号简单--易于理解。·自然、精确、可塑、模块化。·具有理解形式语义的能力。·事实仅需表示一次。·证明过程的推理规则是有效的。·推导过程能使用自动定理证明技术。·难以表示过程性和启发式知识。·由于缺少结构上统一的规则,致使大型知识库难以管理。·有可能导致组合爆炸。一阶谓词逻辑评述表9DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring语义网络知识库性质表示优点缺点·由表示对象、对象性质、概念、事件、场景以及行为的结点和弧或链组成的有向图来描述。·修改是插入或删除对象以及操作。·一个有向图将对象自然地联系在关系当中。用途:·可用在很复杂的分类学推理领域中。·可用在对象、事件、场景及行为的特性及关系的领域中。·能简明准确地表示出重要的联系。·有关对象或概念的相关事实可由它们直接相连的结点推导出来,而不必遍历一个庞大的数据库。·用ISA和SUBSET链在网络层中建立特性继承关系。·容易作出有关继承分层的演绎推论。·利用对原始概述进行编号更容易建立状态和动作。·通过对网络进行操作所得的推理并非都能有效。·没有标准术语或约定解释语义。·需要强有力的组织原则指导搜索否则将限入无穷支路。·很难表示非物理连接的布尔关系。语义网络评述表10DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring过程表示和产生式系统知识库性质表示优点缺点·知识库是一些过程的集合。·通过添加/删除或修改例行子程序及其访问条件来完成对知识库的修改。将有关现实世界的知识包含在过程当中,而过程是一小段程序,它知道如何做特殊的事情,以及如何在定义良好的环境中开展工作,控制信息也和事实采用同样的表示方法。例如:当某个特定的情况发生时,将调用对应的子程序。·易于表示启发性知识。·能进行如缺省(条件)推理这样的广义逻辑推理。·具有模块化的优点。·当执行某动作的过程需立即更新数据库时,有时易于跟踪其变化并取得显著结果。·可通过模拟进行推理。·因为知识隐含在过程之中,所以难于纠正或改变。·控制信息也包含在过程之中,限制了选择的灵活性。过程(子程序)表示法评述表11DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring产生式系统(PS)表示法评述表知识库性质表示优点缺点·知识库是由规则构成·产生式规则可以划分为知识源的集合。·全局数据库(GDB)用来表示系统的状态。控制结构(规则解释)用来选择能激活和执行的规则。产生式规则有以下形式:情况--行为；前提--结论；如果--那么。·用途:可用于在特定情况下,提供怎样做的知识。·适合领域:1.当前任务是状态转换;2.知识松散;3.知识很容易从如何使用它的手段中分离出来;4.处理过程由一个不依赖于行为的集合表示。·模块化·信息可以很容易更新和删除。·自然·易于表示启发性知识。·易于跟踪由行为引起的改变。·可用作陈述性知识和过程性知识之间进行相互作用的控制机制。·在大系统中规则难以保持模块化。·对规则之间相互作用的限制可能导致降低效率。·程序执行效率低。·非透明性·知识和控制区分不明显。·在PR中,有关结构的知识是隐含表示的。·PR不太适合经常需要结构的和有因果关系的模型。·尚需解决一致性和完整性问题,缺乏形式化描述能力。12DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring框架知识库性质表示优点缺点知识库是一个有组织的框架的集合。·框架是一个复杂的数据结构,用以表示重复出现的原型事件。·框架为每个对象和关系提供槽(或空位)。·连接到每个框架上的信息有:----如何使用该框架;----发生意外情况怎么办;----缺省槽的值----附加必要的过程。·剧本是类框架结构,用以表示一连串重复的原型事件。·用途:适合描述重复性的事件和场景如:吃饭,标准化设备的鉴别,物景分析,写陈规的新闻报导,分析故事,自然语言理解,标准化规划等。·易于进行预期驱动进程的处理。·在一个给定的环境下能决定本身的应用能力,或选择其他适当的框架。·以一种集中注意力并且易于回顾,易于推理的方法组织知识。·许多真实情况在相当程度上脱离原型。·不容易归纳新的情况。框架评述表13DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring一阶谓词逻辑表示法逻辑是最早也是最广泛用于知识表示的模式知识的逻辑表达通常是指用一阶谓词逻辑来描述人工智能的问题求解知识14DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring命题演算XYX∧YX∨YX→Y~XX≡YTTTTTFTTFFTFFFFTFTTTFFFFFTTT命题联结词的真值表15DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring谓词演算用一阶谓词描述人的婚姻年龄关系个体：SUE，BOB，TWENTY，THIRTY谓词：married(X,Y)——X和Y结婚aged(X,Z)——X的年龄为Zmale(X)——X是男性其中：X，Y，Z是个体变元，它们的个体域是｛SUE，BOB，TWENTY，THIRTY｝；可以表示成一组合式谓词公式的合取形式：married(SUE,BOB)∧aged(SUE,TWENTY)∧aged(BOB,THIRTY)∧male(BOB)谓词演算使用两个量词:一个是全称量词：，彐16DepartmentofComputerScience&Technology,NanjingUniversityArtificialIntelligenceSpring例1:Thereisplayingcardthatisredandisajack彐Xplaying-card(X)∧jack(X)∧is-red(X)例2:每个人(X)有一个父亲(Y)“X彐Y〔person(X)→hasfather(X,Y)〕