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1、人工智能陈昭炯,人工智能（Artificial Intelligence）基本原理(2),福州大学数学与计算机学院 陈昭炯 2018/9/14,人工智能陈昭炯,第二章 知识与知识表示,基本概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式规则表示法 框架表示法 语义网络表示法 其它知识表示法简介,人工智能陈昭炯,第二章 知识与知识表示,基本概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式规则表示法 框架表示法 语义网络表示法 其它知识表示法简介,人工智能陈昭炯,基本概念,什么是知识 数据：用一组符号及其组合对客观事物的数量、属性、位置及相互关系进行抽象表示 信息：数据在特定场合的解释成为信息 知识：将有关信息关联在一起所形成的
2、、反映客观事物间关系的信息结构 例：(100,155,173,95,90)(舒张压，收缩压，身高，体重，脉搏）舒张压95 or 收缩压160则为高血压；,人工智能陈昭炯,知识的其它定义（难以给出明确的定义只能从不同侧面加以理解）Feigenbaum：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。 知识库的观点：知识是某领域中所涉及的各有关方 面的一种符号表示。,基本概念,人工智能陈昭炯,基本概念,知识的特性 相对正确性 不确定性：随机性：男人个子比女人高模糊性：福州的夏天比较热不完
3、全性：恐龙的灭绝是由于地球历史上曾遭受过小行星的撞击 经验依赖：中医诊脉 可表示和利用,人工智能陈昭炯,基本概念,知识的分类 按使用范围： 常识性知识，领域性知识 按确定性划分：确定性知识，不确定知识 按结构及表现划分：逻辑性知识，形象化知识 按所起的作用划分： 事实性知识：采用直接表示的形式如：今天下雨 过程性知识：描述做某件事的过程领域相关，如：电视维修法控制性知识：搜索策略,人工智能陈昭炯,知识表示的五个规则,（1）知识表示是现实世界的一个最基本的代替物，用于思考和推理。 （2）知识表示是本体,是现实世界的同态模型 （3）知识表示是一个关于智能推理的不完整的理论。 （4）知识表示是一个能
4、进行思考的有效的计算环境。 （5）知识表示是一个描述现实世界的语言。,人工智能陈昭炯,基本概念,知识的表示：计算机可接受的用于描述知识的数据结构 类型 符号表示法：一阶谓词逻辑表示法，产生式规则表示法框架表示法 ，语义网络表示法 连接机制表示法：神经网络 原则 充分性：医疗（产生式），图形设计（框架） 便于利用 便于组织管理 便于理解实现,人工智能陈昭炯,基本概念,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,知识和元知识能否用统一的形式表示 是否可加入启发信息 过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然,AI问题的求
5、解是以知识表示为基础的。如何将已有知识以计算机可识别的形式加以有效合理的描述、存储和利用便是表示应解决的问题。,人工智能陈昭炯,第二章 知识与知识表示,基本概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式规则表示法 框架表示法 语义网络表示法 其它知识表示法简介,人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法最早，最精确,方法：1）定义谓词 2)用谓词公式表示 例1：刘欢比他父亲出名Well-known(x,y)：x比y出名； father(x)：x的父亲Well-known(Liuhuan, father(Liuhuan) 例2：高扬是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程Computer(x)：x是计算机系的学生； Li
6、ke(x,y)：x喜欢yComputer(Gao) Like(Gao,programming)Student(x,y): x是y系的学生Student(GAo,Computer) Like(Gao,programming) 例3：偶数除以2是整数E(x)：x是偶数；I(x)：x是整数； s(x)：x除以2(x)(E(x) I(s(x),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,例4：每个人都有父亲Person(x)：x是一个人；Hasfather(x,y)：x的父亲是 y(x y)(Person(x) Hasfather(x,y) Isa(x,y):x属于y类 ；(x y)(Isa(x,person
7、) Hasfather(x,y) 语法元素：(围绕对象及其关系来建立) 个体词：表作用对象（ Liuhuan， programming，s(x)等），常量， 变元，项，函数 谓词：表对象性质关系（ Well-known ，Computer等） 函数：个体域个体域（ s(x)， father(x)等） 量词： ， 联接词： ， 谓词与函数的区别:谓词值为“真”或“假”, 而函数的值是某个个体且通常一 一对应 谓词可以代表变化的情况：City(北京),真。 City(煤球)，假,人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,例5:机器人取物问题机器人将盒子从a桌上取走放在b桌上，然后回到原位c,谓词： 个体
8、域： At(y,z)：y在z附近 x：a,b On(w,x)：w在x上面 y：robot Table(x)：x是桌子 z：a,b,c Empty(y)：y手中为空 w：box Holds(y,w)：y拿着w,人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,初始态S0: At(robot,c), On(box,a), Table(a) ,Table(b) ,Empty(robot) 目标态Sg: At(robot,c), On(box,b), Table(a), Table(b),Empty(robot)行为谓词： 1)Goto(x,y)：从x处走到y处条件： At(robot,x) 操作：删除At(rob
9、ot,x) ，加入At(robot,y) 2)Pick-up(x)：在x处拿起盒子条件： At(robot,x) Table(x) On(box,x) Empty(robot) 操作：删除On(box,x) Empty(robot) ，加入Holds(robot,box),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,行为谓词： 3)Set-down(x)：在x处放下盒子条件： At(robot,x) Table(x) Holds(robot,box)操作：删除Holds(robot,box)，加入On(box,x) Empty(robot) 执行过程：检查条件，逐个匹配At(robot,c) At(r
10、obot,a) At(robot,a)On(box,a) Goto(c,a) On(box,a) Pick-up(a) Table(a) Table(a) Table(a) Table(b) Table(b) Goto(c,b) Table(b) Goto(a,b) Holds(robot,box)Empty(robot) Empty(robot) Goto(a,c),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,At(robot,a) Goto(a,b) At(robot,a) Set-down(a) Table(a) Table(a) Table(b) Goto(a,c) Table(b) Goto
11、(b,a) Holds(robot,box) Set-down(a) Holds(robot,box) Goto(b,c) At(robot,b) Goto(b,c) At(robot,c) Table(a) Table(a) Table(b) Goto(b,a) Table(b) Empty(robot) Pick-up(b) Empty(robot) On(box,b) On(box,b),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,例6：修道士与野人问题 S0：河左岸有3个Missionaries和3个Cannibals,1条boat 条件：1）M和C都会划船，船一次只能载2人2）在任一岸上，M
12、人数不得少于C的人数，否则被吃 目标：安全抵达对岸 基本谓词： Ge(x,y,s)：状态s 下，xy ； Boat(z,s)：状态s时，船在z岸 Safety(z,x,y,s)：在z岸状态s下， xy或x=0 个体域： x,y：0,1,2,3 x：M的人数 y：C的人数 z：L,R,人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,行为谓词： Across(d,x,x1,y,y1,s,s) d：+,-船划行的方向，：L到R，：R到L x,x1：当前岸上已有和欲载的M人数 s,s：原有/新状态 y,y1：当前岸上已有和欲载的C人数(d=+) Safety(L, x-x1,y-y1, s) Safety(R,
13、3-x+x1,3-y+y1, s) (Boat(L,s) Boat(R,s) (d=-) Safety(R, x-x1,y-y1, s) Safety(L, 3-x+x1,3-y+y1, s) (Boat(R,s) Boat(L,s) (Ge(2, x1+y1,s) Ge(x1+y1,1,s) ),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,S0：Boat(L, S0) Across Boat(R, S1) Safety(L,3,3, S0) Safety(L,3,2, S1) Safety(R,0,0, S0) d=+;x=3,y=3, Safety(R,0,1, S1) 1x1+y12(1,0),(1,1),(2,0) (0,1) Boat(R, S1) (0,2) Safety(L,3,1, S1) Safety(R,0,2, S1) Sg： Boat(R, Sg) Safety(L,0,0, Sg) Safety(R,3,3, Sg),
