第二章知识表示课件

《第二章知识表示课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第二章知识表示课件（58页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、人工智能Artificial Intelligence,知识表示 Knowledge Representation,Agenda,知识和知识表示问题 非结构化方法 谓词逻辑方法 产生式系统 结构化方法 框架 语义网络,知识和知识表示问题,什么是知识 知识的特性 AI所关心的知识 知识的表示 知识表示方法的衡量 知识表示语言问题,什么是知识（1）,数据一般指单独的事实，是信息的载体，数据项本身没有什么意义，除非在一定的上下文中，否则没有什么用处。 信息由符号组成，如文字和数字，但是对符号赋予了一定的意义，因此有一定的用途或价值。 知识也是由符号组成，但是还包括了符号之间的关系以及处理这些符号的规

2、则或过程。 知识在信息的基础上增加了上下文信息，提供了更多的意义因此也就更加有用和有价值。 知识是随着时间的变化而动态变化的，新的知识可以根据规则和已有的知识推导出来。,什么是知识（2）,因此可以认为知识是经过加工的信息（Feigenbaum），它包括事实、信念和启发式规则（Hayes-Roth）。 关于知识的研究称为认识论（Epistemology），它涉及知识的本质、结构和起源。,知识的特性,相对正确性 在一定的条件及环境下，知识一般是正确的，可信任的 不确定性 由随机性引起的不确定性 由模糊性引起的不确定性 由不完全性引起的不确定性 由经验性引起的不确定性 可表示性和可利用性 知识是可以

3、表示出来的 知识是可以利用的,人工智能系统所关心的知识,一个Agent需要什么样的知识才可能具有智能呢？一般说来至少包括下面几个方面的知识 事实：是关于对象和物体的知识。 规则：是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系的知识，是动态的，常以“如果那么”形式出现。 元知识：是有关知识的知识，是知识库中的高层知识。例如包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。 常识性知识：泛指普遍存在而普遍认识了的客观事实一类知识，即指人们共有的知识。,知识表示（1）,知识表示就是研究用机器表示上述这些知识的可行性、有效性的一般方法，可以看作是将知识符号化并输入到计算机的过程和方法。 知识表

4、示在智能Agent的建造中起到关键的作用。可以说正是以适当的方法表示了知识，才导致智能Agent展示出了智能行为。,知识表示（2）,目前在知识表示方面主要有两种基本的观点 叙述性的观点：将知识的表示和知识的运用分开处理，在知识表示时不涉及如何运用知识的问题 过程性的观点：将知识的表示和知识的运用结合起来，知识包含于程序之中,知识表示方法的衡量,充分表示领域知识:首先考虑能不能充分表示领域知识.要能反应出领域的特点 有利于知识的利用:表示的目的是为了利用知识,求解问题 便于对知识的组织,维护和管理:便于今后的更新,维护,保证其一致性和完整性 便于理解和实现:容易让人理解并符合人的习惯.还有容易在

5、计算机上实现,知识表示语言问题（1）,智能agents对世界的建模方式一般有两种： 基于图标的方法：用图形或类似图形的方式对世界某些方面的模拟。基于图标的方法比较直接，有的时候可能更有效一些。 基于特征的方法：用文字或其他叙述的方法对世界某些特征的描述。基于特征的描述方法容易与别的系统进行信息交流和转换，并且易于修改和分解成不同的部分。 有的情况下，agents的自身知识和环境信息是很难用图标的方法进行模拟和表达的。所以一般在智能agents中，对那些难于表达的信息可以用公式表示为对特征值的约束，这些约束可以用来推断那些无法直接感知到的特征值。,知识表示语言问题（2）,智能agents中对自身

6、知识和环境知识的表示一般放在所谓的知识库中，其中知识的每条表示称为一个语句（sentence），表示这些句子的语言称为知识表示语言。 智能agents所需要的知识表示语言是一种能够表达所描述对象特征中的约束和特征值的语言，以及可以进行必要推理的推理机制。,知识表示语言问题（3）,一个知识表示语言应该包括下面两部分：、 描述事物状态的形式系统（包括语法和语义）： 用于知识的表示。语言的语义确定了一个语句所指称的事实。事实是世界的一部分，而它们的表示必须要编码成某种形式，并物理地存储到agent中。 证明理论： 规则的集合，用于语句的演绎和推导。所有的推理机制都是基于事实的表示，而不是这些事实本身

7、。即与具体事实无关，只与事实的表示结构、形式有关。,自然语言 vs. 程序设计语言,程序设计语言（如C或Lisp）比较善于描述算法和具体的数据结构。但是对知识不完全的情况，即无法确定事情到底是怎么样的，只知道是或不是的某种可能性就不太方便了。不能表达这种不完全性的语言是表达能力不够的语言 自然语言（如中文或英语）表现能力丰富。但是自然语言更多地是为了满足人们的交流而不是表示。自然语言另一个的问题就是其不明确性 一个好的知识表示语言应该结合自然语言和程序设计语言的优点：表达能力强，而且语义清晰 逻辑是人们思维活动规律的反映和抽象，是到目前为止能够表达人类思维和推理的最精确和最成功的方法。它能够通

8、过计算机做精确的处理，而它的表达方式和人类自然语言又非常地接近。因此，用数理逻辑作为知识表示工具自然很容易为人们所接受。,Agenda,知识和知识表示问题 非结构化方法 谓词逻辑方法 产生式系统 结构化方法 框架 语义网络,产生式系统,概述 产生式系统的基本结构 产生式系统的匹配算法 冲突消解策略 产生式系统的推理方向 特点,概述,产生式系统首先由Post在符号逻辑中使用 任何数学或逻辑系统都能被写成某种产生式规则形式 BNF范式就是利用产生式规则形式定义的,产生式系统的基本结构（1）,产生式规则 条件 行动 前提 结论 “if P then Q” 注意：P和Q不一定总是用谓词表示 谓词逻辑中

9、的蕴含式和产生式 基本形式相同 蕴含式是产生式的一种特殊情况 蕴含式只能表示精确的知识,其真值只能是真或假,而产生式不仅能够表示精确知识,而且还可以表示不精确的知识 决定规则是否可用是用已有的事实与规则的前提匹配.蕴含式采用的是精确匹配.而产生式可采用精确匹配,也可以是不精确的 蕴涵式知识产生式规则的特殊形式,产生式系统的基本结构（2）,产生式系统的基本结构（3）,工作区 综合数据库识一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构,包括原有信息,中间结果,最终结果等. 规则的激活:当规则库中某条产生式的前提可与综合数据库中的某些已知事实匹配时,该产生式就被激活 综合数据库是不断更新和变化的,

10、是动态的 综合数据库也称为：上下文、黑板、工作区等,产生式系统的基本结构（4）,控制子系统 控制子系统负责整个产生式系统的运行 匹配器判断规则条件是否成立， 冲突消解器负责选择可调用的规则， 解释器负责执行规则的动作，并在满足结束条件时终止产生式系统的运行。 具体有： 匹配规则条件部分； 多于一条规则匹配成功时，选择哪条规则执行(点燃)； 如何将匹配规则的结论部分放入综合数据库（是直接添加到数据库中，还是替换其中的某些东西）； 决定系统何时终止；,产生式系统的基本结构（5）,识别-动作循环 （1）从规则库中寻找所有能够和工作区中已有事实相匹配的规则，并将这些规则加入到冲突集中 （2）若有多个规

11、则存在，则根据冲突消解策略由冲突集中选择一条规则执行。 （3）执行规则中的动作，根据动作向工作区中加入新的事实或删除旧的事实。,例1,八数码游戏(eight puzzle),游戏说明： 一个棋盘有9个方格，放了8个数（1-8）； 初始时，8个数随机放置； 数字移动规则：空格周围的数字可移动到空格中； 如果通过移动数字，达到一个目标状态，则游戏成功结束； 求一个走步序列; 问题：怎样用一个产生式系统描述并解决上述问题？,产生式系统的描述: 综合数据库：存放棋盘的状态。 棋盘的状态：8个数字在棋盘上的位置分布。 每走一步，状态就会发生变化； 存放棋盘的当前状态； 规则：规则是数字移动的方法。 空格

12、的移动: 如果空格左边有数字，则将左边的数字移到空格上； 如果空格右边有数字，则将右边的数字移到空格上； 如果空格上边有数字，则将上边的数字移到空格上； 如果空格下边有数字，则将下边的数字移到空格上；,例2,问题：设字符转换规则 ABC ACD BCG BEF DE 已知：A，B 求：F,一、综合数据库 x，其中x为字符 二、规则集,1，IF AB THEN C 2，IF AC THEN D 3，IF BC THEN G 4，IF BE THEN F 5，IF D THEN E,三、控制策略 顺序排队 四、初始条件 A，B 五、结束条件 Fx,求解过程,数据库可触发规则被触发规则,A，B,（1

13、）,（1）,A，B，C,（2）（3）,（2）,A，B，C，D,（3）（5）,（3）,A，B，C，D，G,（5）,（5）,A，B，C，D，G，E,（4）,（4）,A，B，C，D，G，E，F,1，IF AB THEN C 2，IF AC THEN D 3，IF BC THEN G 4，IF BE THEN F 5，IF D THEN E,冲突消解策略（1）,冲突消解过程，是指在进行模式匹配后，若同时有两条以上的规则为竞选规则，系统必须从中选择一条来执行的过程。 冲突消解策略按照是否利用问题的启发信息而划分为两类 盲目策略： 就近原则：最新激活的规则先执行 公平原则：先激活的规则先执行,冲突消解策略

14、（2）,利用启发信息的冲突消解策略利用问题求解的特点设计相应的序函数对规则排序，优先级高的规则先执行 规则静态排序原则 成功率高的产生式规则优先执行 按规则的针对性排序 规则动态排序原则 按性能/代价比排序。对每条规则，记录其成功率和失败率以及成功、失败时各自的计算开销 按规则可信度或权威性排序,产生式系统的推理方向 （1）,正向推理:从已知事实出发,通过规则库求得结论.也称为数据驱动方式,或从底向上的方式 反向推理:从目标出发.反向使用规则,求得已知事实,或称目标驱动,自顶向下. 双向推理:既自顶向下,又自底向上相结合得方法.直至某个中间界面两方向结果相符便成功结束.,产生式系统的推理方向

15、（2）,正向推理推理过程 (1)规则库中的规则与数据库中的事实进行匹配,得到匹配成功的规则集合 (2)从匹配规则集中选择一条规则作为使用规则 (3)执行使用规则的后件,将该规则的后件送入数据库. 重复上述过程直到达到目标 反向推理推理过程 (1)规则集合中的规则后件与目标事实进行匹配,得到匹配的规则集合 (2)从匹配规则集合中选择一条规则作为使用规则 (3)将使用规则的前件作为子目标 重复上述过程,直到各子目标均为已知事实成功结束,特点,优点 (1)自然性 (2)模块性 (3)有效性既可表示确定性知识,又可表示非确定性知识,既可表示启发式知识,又可表示过程性知识 (4)清晰性:格式固定,结构简

16、单,便于一致性,完整性检查 不足之处 效率不高:匹配-冲突消解-执行,并且可能产生组合爆炸 不能表达具有结构性的知识,Agenda,知识和知识表示问题 非结构化方法 谓词逻辑方法 产生式系统 结构化方法 框架 语义网络,结构化方法,与非结构化方法的比较： The KB can be easily represented by modular fashion. Explanation tracing in KBS becomes easier with structured models A structured model offers provision for representing monotonic, non-monotonic, and default logic on a common platform Many modules of the structural models can be make active concurrently.,框架表示法（1）,框架理论: 人们对现实世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结构存储在