人工智能 知识表示

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1、1人工智能人工智能知识表示知识表示22.1 知识与知识表示的概念知识与知识表示的概念2.1.1 知识的概念知识的概念2.1.2 知识表示的概念知识表示的概念3知识的概念知识的概念知识的一般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知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识认识和和经验经验 认识：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：经验：包括解决问题的包括解决问题的微观方法：微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等如步骤、操作、规则、过程、技巧等 宏观方法：宏观方法：如战略、战

2、术、计谋、策略等如战略、战术、计谋、策略等 知识的有代表性的定义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、关系和过程组成知识由特定领域的描述、关系和过程组成 （3）Heyes-Roth：知识知识=事实事实+信念信念+启发式启发式 知识、信息、数据及其关系知识、信息、数据及其关系 数据数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息 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是数据的

3、关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识 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：常用的关联方式： if then 42.1.1 知识的概念知识的概念 知识的类型知识的类型按知识的性质按知识的性质 概念、命题、公理、定理、规则和方法概念、命题、公理、定理、规则和方法按知识的作用域按知识的作用域 常识性知识：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。通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。 （每人说一个每人说一个）领域性知识：领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。面向某个具体专

4、业领域的知识。例如：例如：专家经验。专家经验。阿姆斯特朗和奥尔德林阿姆斯特朗（左）、柯林斯（中）和奥尔德林（右）102.1.1 知识的概念知识的概念 知识的类型知识的类型按知识的作用效果按知识的作用效果 事实性知识：事实性知识：用于描述事物的概念、定义、属性等；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。或用于描述问题的状态、环境、条件等。过程性知识：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；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：表示方式

5、：产生式、语义网络等。产生式、语义网络等。控制性知识：控制性知识：( (元知识或超知识元知识或超知识) ) 是关于如何使用过程性知识的知识；是关于如何使用过程性知识的知识； 例如：例如：推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。112.1.1 知识的概念知识的概念 知识的类型知识的类型(2/2)按知识的层次按知识的层次 表层知识：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：深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论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

6、确定性按知识的确定性 确定性知识：确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识可以说明其真值为真或为假的知识 不确定性知识：不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识包括不精确、模糊、不完备知识 不精确：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、概率等描述表示：用可信度、概率等描述 模糊：模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等 表示：用可能性、隶属度来描述表示：用可能性、隶属度来描述 不完备：不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病解决问题时

7、不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病 按知识的等级按知识的等级 零级知识：零级知识：叙述性知识叙述性知识 一级知识：一级知识：过程性知识过程性知识 二级知识：二级知识：控制性知识（元知识或超知识）控制性知识（元知识或超知识）122.1.2 知识表示的概念知识表示的概念 知识表示的含义及要求知识表示的含义及要求 什么是知识表示什么是知识表示 是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种 结构。其表示方法不唯一。结构。其表示方法不唯一。 知识表示的要求知识表示的要求 表示能力：表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括

8、：能否正确、有效地表示问题。包括： 表范围的广泛性表范围的广泛性 领域知识表示的高效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对非确定性知识表示的支持程度 可利用性：可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括：可利用这些知识进行有效推理。包括： 对推理的适应性：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：对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率知识表示要有较高的处理效率 可实现性：可实现性：要便于计算机直接对其进行处理要便于计算机直接对其进行处理 可组织性：可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识

9、结构可以按某种方式把知识组织成某种知识结构 可维护性：可维护性：便于对知识的增、删、改等操作便于对知识的增、删、改等操作 自然性：自然性：符合人们的日常习惯符合人们的日常习惯 可理解性：可理解性：知识应易读、易懂、易获取等知识应易读、易懂、易获取等132.1.2 知识表示的概念知识表示的概念 知识表示的观点及方法知识表示的观点及方法 知识表示的观点知识表示的观点陈述性观点：陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离知识的存储与知识的使用相分离优点：优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便缺点：缺点：推理效率低、推理过程不透明推理效率低、推理过

10、程不透明过程性观点：过程性观点：知识寓于使用知识的过程中知识寓于使用知识的过程中优点：优点：推理效率高、过程清晰推理效率高、过程清晰缺点：缺点：灵活性差、知识维护不便灵活性差、知识维护不便知识表示的方法知识表示的方法逻辑表示法：逻辑表示法：一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑产生式表示法：产生式表示法：产生式规则产生式规则结构表示法：结构表示法：语义网络，框架语义网络，框架过程表示法：过程表示法：14第第2章章 知识表示知识表示2.1 知识表示与知识表示的概念知识表示与知识表示的概念 2.2 产生式表示法产生式表示法 2.3 语义网络表示法语义网络表示法 2.4 框架表示法框架表示法 2.5 过程表示法过

11、程表示法152.3 语义网络表示法语义网络表示法2.3.1 语义网络的基本概念语义网络的基本概念 2.3.2 事务和概念的语义网络表示事务和概念的语义网络表示 2.3.3 情况和动作的语义网络表示情况和动作的语义网络表示 2.3.4 逻辑关系的语义网络表示逻辑关系的语义网络表示 2.3.5 语义网络的求解过程语义网络的求解过程 2.3.6 语义网络表示法的特征语义网络表示法的特征语义网络是奎廉语义网络是奎廉(J.R.Quillian) 1968年在研究人类联想记忆时提出的一种年在研究人类联想记忆时提出的一种 心理学模型，认为记忆是由概念间的联系实现的。随后，奎廉又把它用作心理学模型，认为记忆是

12、由概念间的联系实现的。随后，奎廉又把它用作 知识表示。知识表示。1972年，西蒙在他的自然语言理解系统中也采用了语义网络表年，西蒙在他的自然语言理解系统中也采用了语义网络表 示法。示法。1975年，亨德里克年，亨德里克(G.G.Hendrix)又对全称量词的表示提出了语义网又对全称量词的表示提出了语义网 络分区技术。络分区技术。162.3.1 语义网络的基本概念语义网络的基本概念 什么是语义网络什么是语义网络(1/2)什么是语义网络什么是语义网络 语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。 结点代表实体结点代表实体，表示各种事物、概

13、念、情况、属性、状态、事件、动作等；，表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等； 弧代表语义关系弧代表语义关系，表示它所连结的两个实体之间的语义联系，它必须带有标，表示它所连结的两个实体之间的语义联系，它必须带有标 识。识。 语义基元语义基元 语义网络中最基本的语义单元称为语义基元，可用三元组表示为：语义网络中最基本的语义单元称为语义基元，可用三元组表示为： （结点（结点1，弧，结点，弧，结点2） 基本网元基本网元 指一个语义基元对应的有向图指一个语义基元对应的有向图 例如：例如：若有语义基元（若有语义基元（A, R, B），其中，），其中，A、B分别表示两个结点，分别表示两个结点，

14、R表示表示A 与与B之间的某种语义联系，则它所对应的基本网元如下图所示：之间的某种语义联系，则它所对应的基本网元如下图所示：ABR172.3.1 语义网络的基本概念语义网络的基本概念 什么是语义网络什么是语义网络(2/2)语义网络的简单例子语义网络的简单例子 例例用于一网络表示“鸵鸟是一种鸟”用于一网络表示“鸵鸟是一种鸟”语义网络与产生式对应的表示能力语义网络与产生式对应的表示能力 事实的表示：事实的表示： 例：“雪的颜色是白的”例：“雪的颜色是白的”规则的表示：规则的表示： 例：规则例：规则R的含义是“如果的含义是“如果A 则则B ”鸵鸟鸵鸟鸟鸟是一种是一种雪雪白白颜色颜色ABR182.3.

15、1 语义网络的基本概念语义网络的基本概念 基本的语义关系基本的语义关系(1/6)实例关系：实例关系： ISA 体现的是体现的是“具体与抽象”“具体与抽象”的概念，含义为“是一个”，表示一个事物是另一的概念，含义为“是一个”，表示一个事物是另一 个事物的一个实例。例个事物的一个实例。例分类关系：分类关系： AKO 亦称泛化关系，体现的是亦称泛化关系，体现的是“子类与超类”“子类与超类”的概念，含义为“是一种”，表示的概念，含义为“是一种”，表示 一个事物是另一个事物的一种类型。例一个事物是另一个事物的一种类型。例成员关系：成员关系： A-Member-of 体现的是体现的是“个体与集体”“个体与

16、集体”的关系，含义为“是一员”，表示一个事物是另一的关系，含义为“是一员”，表示一个事物是另一 个事物的一个成员。例个事物的一个成员。例上述关系的主要特征上述关系的主要特征 最主要特征是最主要特征是属性的继承性属性的继承性，处在具体层的结点可以继承抽象层结点的所，处在具体层的结点可以继承抽象层结点的所 有属性。如以上例子有属性。如以上例子鸟鸟动物动物AKO凤姐凤姐整容学会整容学会A-Member-of人人李天一李天一ISA192.3.1 语义网络的基本概念语义网络的基本概念 基本的语义关系基本的语义关系(2/6)属性关系属性关系指事物和其属性之间的关系。常用的属性关系有：指事物和其属性之间的关系。常用的属性关系有：Have：含义为“有”，表示一个结点具有另一个结点所描述的属性含义为“有”，表示一个结点具有另一个结点所描述的属性Can：含义为含义为 “能”、“会”，表示一个结点能做另一个结点的事情“能”、“会”，表示一个结点能做另一个结点的事情例如：“鸟有翅膀”例如：“鸟有翅膀”Age: 含义为含义为