产生式法知识表示与问题求解

人工智能的主要内容和方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是50年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。

广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。

人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。

目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

一、AI的主要内容人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。

常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。

推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。

谓词逻辑是演绎推理的基础。

结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。

由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。

可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。

常用的知识表示方法知识表示方法是人工智能中一个非常重要的领域，其主要目的是设计一种计算机程序，使其能够利用已有的知识去推理、学习和解决新问题。

在现代人工智能系统中，有许多常用的知识表示方法，包括逻辑表示、产生式表示、框架表示、语义网络表示、神经网络表示、本体表示等等。

下面将分别对这些知识表示方法展开详细的描述。

1. 逻辑表示逻辑表示是指使用逻辑语句来描述知识的方式。

这种表示方法最早应用于人工智能领域，它使用命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式化逻辑体系来表达知识。

逻辑表示法的优点是表达简单直观，易于推理，而且能够容易地与其它知识表示方法相结合。

该方法的主要缺点是计算复杂度较高，不适用于大规模的知识表示。

2. 产生式表示产生式表示法是一种基于规则的知识表示方法，它通过一系列的规则来描述问题解决过程。

规则通常由条件和结果两部分组成，当条件满足时，就会执行规则，得到相应的输出结果。

产生式表示法的优点是表达简单易懂，适合大规模知识的表示和处理。

该方法的主要缺点是规则的编写和管理比较困难，而且可能出现死循环等问题。

3. 框架表示框架表示法是一种以对象为中心的知识表示方法，它通过描述事物的属性、关系、功能等方面来构建一个框架模型，从而达到表示知识的目的。

框架表示法的优点是具有良好的结构、易于维护和扩展。

该方法的主要缺点是无法处理复杂的关系和不确定性，而且不适用于处理嵌套结构。

4. 语义网络表示语义网络表示法是一种以图形为基础的知识表示方法，它通过节点和边的组合来描述概念、关系和属性等知识。

语义网络表示法的优点是视觉化表达直观，易于理解和调试，适用于复杂的知识系统。

该方法的主要缺点是不适用于大量数据的处理，因为图形结构比较复杂，计算开销较大。

5. 基于案例的表示基于案例的表示法是一种通过描述已有的实例来表达知识的方法，它将具体的案例作为基本单位，通过比较和分析不同案例之间的相似性和差异性来实现知识的表示和推理。

⼈⼯智能复习题及答案⼀、填空：1.⼈⼯智能的研究途径有⼼理模拟、⽣理模拟和⾏为模拟。

2.任意列举⼈⼯智能的四个应⽤性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。

3.⼈⼯智能的基本技术包括表⽰、运算、搜索归纳技术、联想技术。

4.谓词逻辑是⼀种表达能⼒很强的形式语⾔，其真值的特点和命题逻辑的区别是（10）。

5.谓词逻辑中，重⾔式（tautlogy）的值是（11）。

6.设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为（12）。

7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定，若证据A的可信度CF（A）=0，则意味着 13 ，CF（A）=-1，则意味着（14），CF（A）=1，则意味着（15）。

8.谓词公式G是不可满⾜的，当且仅当对所有的解释（16）。

9.谓词公式与其⼦句集的关系是（17）。

10.利⽤归结原理证明定理时，若得到的归结式为（18），则结论成⽴。

11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （19）。

12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （20）。

13.有谓词公式G，置换δ，则G·ε= （21），δ·ε= （22）。

14.有⼦句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU= （23）。

15.在归结原理中，⼏种常见的归结策略并且具有完备性的是（24），（25），（26）。

16.状态图启发式搜索算法的特点是（27）。

17.⼴度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是⼀个（28），深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是⼀个（29）。

18.产⽣式系统有三部分组成（30），（31）和推理机。

其中推理可分为（32）和（33）。

19.专家系统的结构包含⼈机界⾯、（34），（35），（36），（37）和解释模块。

20.在MYCIN推理中，对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（~A）=（38），CF（A1∧A2 ）=（39），CF（A1∨A2 ）= （40）。

第二部分 知识表示方法问题求解(Problem solving)涉及许多研究领域，但知识表示是其三大基本功能之一。

本章主要讨论几中基本的知识表示方法技术，如状态空间表示法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法等方法。

2-1状态(state)空间表示法2-1-1 问题Q 的状态描述State:为描述某类不同事物间差异而引入的一组变量n q q q ,...,,10之有序集合。

即T n q q q Q ],...,[10=,其中，i q 表示状态分量或状态变量。

T nk k k k q q q Q ],...,[10=表示Q 的每一元素都赋予一个值之后的某种状态。

(1) 操作符/算符：是问题从一种状态变迁到另外一种状态的过程或手段。

如走步、过程、规则、算子、逻辑运算符号等。

(2) 问题状态空间：表示问题全部可能状态及其关系的图。

其构成由三部分构成（如图所示）(3) 15数码难题（15 puzzle problem ）Source et T arg 需要解决的问题如下： ① 问题的状态描述方法 ② 问题的初始状态描述 ③ 问题的目标状态描述④ 问题描述状态转换的操作算子及其对状态描述的作用 ⑤ 两种状态的比较原始问题描述：每次移动一步，只能移动跟空格相邻的数字单元。

是否能从状态1变成状态2？(S, F, G)2-1-2 问题的状态图示法（1）基本概念（2）能够表示的问题① 求解问题状态图中指定节点s（初始状态）与另一节点t （目标状态）之间的一条路径（或所有路径）。

② 求节点s与节点集合}{i t 中任一个节点之间的距离（最小距离，最大距离等）。

③ 求节点集合}{i s 中任一个节点与节点集合}{i t 中任一个节点之间的路径。

2-1-3 状态空间表示举例（从要解决的五个基本问题分析）例1 十五数码问题（表示如图2-1，可用矩阵形式表示）图 2-1 十五数码难题的部分状态图表示状态图：由若干（不一定是有限）节点的集合构成（有向图或无向图）。

1.人工智能是何时何地怎样诞生的？1956年夏季，来自数学，心理学，神经生理学，信息论和计算机方面的十位专家，在美国达特莫斯大学召开一次历时两个月的研讨会，讨论了关于机器智能的有关问题，会上达特莫斯大学的麦卡锡提议正式采用“人工智能”一词，标志人工智能学科的正式诞生。

2.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。

人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。

人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

3.人工智能的一般研究目标是什么？答：更好的理解人类智能，通过编写程序模仿和检验有关人类智能的理论。

创造有用的灵巧程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。

近期目标人工智能的近期目标是实现机器智能。

即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。

远期目标人工智能的远期目标是要制造智能机器。

具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。

4.人工智能的基本技术是什么？（1）知识表示技术：研究各种知识的形式化方法，并要求所采用的形式化方法能够便于知识在计算机中进行存贮、组织，便于问题求解中的检索、推理等操作。

（2）知识推理、计算和搜索技术：研究各种问题的求解规律，设计可机械执行的智能算子，用以实现问题求解过程。

（3）系统实现技术：它研究如何实现相关知识的计算机内部表示，将各种智能算子或求解过程转换为程序，对智能应用系统，还要特别考虑人机交互及界面的实现。

5.人工智能的应用领域博弈、自动定理证明、专家系统、模式识别、机器学习、计算智能、自然语言处理分布式人工智能、机器人6.什么是遗传算法，主要遗传操作有哪些？答：遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。

人工智能知识表示的分类
人工智能知识表示主要分为以下几类：
1. 陈述性知识：也称为描述性知识，主要用于了解事物的概念、事实和对象等。

它通常以陈述性句子的形式表达，比程序性知识更简单。

2. 程序性知识：也称为命令式知识，是一种知道如何做某事的知识。

它包括规则、策略、程序、议程等，可以直接应用于各种任务。

3. 元知识：关于其他类型知识的知识，例如关于如何获取和使用知识的知识。

4. 启发式知识：基于专家经验的知识，通常用于特定领域或学科。

这些知识是基于以前的经验和对方法的了解的经验法则，虽然很好用，但不能保证绝对正确。

5. 结构化知识：是解决问题的基础知识，描述了各种概念之间的关系，例如事物的种类、部分和分组等。

此外，还有状态空间法、问题归约法、产生式表示法、框架表示法等多种知识表示方法。

这些方法在人工智能领域中都有广泛的应用，可以根据具体需求选择合适的知识表示方法。

产生式系统的组成产生式系统是人工智能领域中一种重要的知识表示和推理方法。

它由一组产生式规则组成，每条规则由前件和后件构成，表示了一种条件-动作对。

产生式系统通过匹配规则的前件，选择合适的规则并执行相应的动作，从而实现推理和问题求解的过程。

一、产生式系统的基本组成1.1 前件：前件是规则中的条件部分，用于描述问题的特征和条件。

在问题求解过程中，产生式系统会根据输入的问题描述和已知条件，匹配规则的前件，以确定适用的规则。

1.2 后件：后件是规则中的动作部分，用于描述问题求解的结果和推理的结论。

当规则的前件与当前问题描述匹配成功时，产生式系统会执行规则的后件，得到相应的结果或结论。

1.3 规则库：规则库是产生式系统中存储规则的地方，它由一组产生式规则组成。

规则库中的规则根据具体问题的特点和需求，经过人工设计和编写，用于描述问题的解决思路和推理过程。

1.4 控制策略：控制策略是产生式系统中的重要组成部分，它决定了规则的执行顺序和方式。

控制策略可以根据不同的问题和应用需求进行调整和优化，以提高系统的推理效率和准确性。

二、产生式系统的工作原理产生式系统的工作原理可以简单描述为以下几个步骤：2.1 初始化：产生式系统在开始工作之前，需要初始化系统的状态和规则库。

初始化包括设置系统的初始状态和加载规则库。

2.2 匹配规则：产生式系统根据当前问题描述和已知条件，匹配规则库中的规则的前件。

匹配可以基于规则的特征和条件进行，也可以基于问题描述和已知条件的匹配度进行。

2.3 选择规则：当有多条规则的前件与当前问题描述匹配成功时，产生式系统需要根据一定的策略选择合适的规则。

选择规则可以基于规则的优先级、匹配度等进行。

2.4 执行规则：选择合适的规则后，产生式系统执行规则的后件，得到相应的结果或推理结论。

执行规则可以包括修改系统状态、生成新的问题描述、输出结果等。

2.5 更新状态：在执行规则后，产生式系统会更新系统的状态和问题描述。

产生式表示法的应用产生式表示法（ProductionSystemRepresentation，PSR）是一种用来表示知识的一种表示技术，它将系统的知识表示为一组“规则”。

这些规则可以成为机器学习和知识工程算法的基础，构建知识库，并采用逻辑表示引导机器推理。

目前，产生式表示法在人工智能，知识工程，自然语言理解，机器学习和基于知识的系统中得到了广泛的应用。

一识表示产生式表示法通常用来表示一些非结构化的知识，例如电脑桌面中的文件夹和文件。

它也可以用来表示一些结构化的知识，这样可以使其结构更加清晰。

它可以用来表示一些抽象的概念，例如像潜意识，情绪，预测和判断。

另外，它也可以用来表示一些与实际物体相关的知识，例如一些机器的运行情况。

产生式的优点是可以表达复杂关系，从而更好地捕捉复杂问题的知识。

它有助于在复杂的知识库中收集，分析和组织信息。

它也有助于将复杂的知识表达为更容易理解的形式，从而更好地应用于人工智能系统。

二产生式表示法的应用1.然语言理解产生式表示法可以用来表示语言语法和语义规则，以实现自然语言理解和对话系统。

它也可以用来分析和理解文本，因为文本也有若干的语法结构和语义规则。

2.式识别产生式表示法还可以用来识别图像，声音和视频等物体，其中包括人脸识别，声纹识别，语音识别和文本识别等。

它可以用来提取特征，构建模型，进行模式识别，并对模型进行验证和调整。

3.行程序产生式表示法还可以用来构建运行程序的框架，从而能够轻松快速地实现某些任务。

例如，在机器人控制系统中可以使用产生式表示法来实现物体的搜索和跟踪。

4.理产生式表示法可以用来实现机器推理，也可以用来构建命令式系统。

它可以用来分析数据，根据已有的规则推理出比较准确的结论，从而帮助人们更好地决策和解决问题。

三产生式表示法的优点产生式表示法的主要优点是用来表达知识的规则可以用比较少的简单表达式编写，可以更好地捕捉复杂的问题。

它还可以在复杂的知识库中进行收集，分析和组织信息，并可以将复杂的知识表达为更容易理解的形式。

知识表⽰之⼆——产⽣式规则表⽰法 产⽣式知识表⽰法是常⽤的知识表⽰⽅式之⼀。

它是依据⼈类⼤脑记忆模式中的各种知识之间的⼤量存在的因果关系，并以“IF-THEN”的形式，即产⽣式规则表⽰出来的。

这种形式的规则捕获了⼈类求解问题的⾏为特征，并通过认识--⾏动的循环过程求解问题。

⼀个产⽣是系统由规则库、综合数据库和控制机构三个基本部分组成。

产⽣式规则表⽰法具有⾮常明显的优点：⾃然性好，产⽣式表⽰⽤“IF-THEN ”的形式表⽰知识，这种表⽰与⼈类的判断性知识基本⼀致，直观，⾃然，便于推理；除了对系统的总体结构、各部分互相作⽤的⽅式及规则的表⽰形式有明确规定以外，对系统的其他实现细节都没有具体规定，这是设计者们在开发实⽤系统时具有较⼤灵活性，可以根据需求采⽤适当的实现技术，特别是可以把对求解问题有意义的各种启发式知识引⼊到系统中；表⽰的格式固定，形式单⼀，规则间相互独⽴，整个过程只是前件匹配，后件动作。

匹配提供的信息只有成功与失败，匹配⼀般⽆递归，没有复杂的计算，所以系统容易建⽴；由于规则库中的知识具有相同的格式，并且全局数据库可以被所有的规则访问，因此规则可以被统⼀处理；模块性好，产⽣式规则是规则中最基本的知识单元，各规则之间只能通过全局数据量发⽣联系，不能互相调⽤，增加了规则的模块性，有利于对知识的增加、删除和修改；产⽣式表⽰法既可以表⽰确定的知识单元，⼜可以表⽰不确定性知识；既有利于表⽰启发式知识，⼜可以⽅便地表⽰过程性知识；既可以表⽰领域知识，⼜可以表⽰元知识。

但是，产⽣式规则表⽰法也存在着下列缺点：推理效率低下：由于规则库中的知识都有统⼀格式，并且规则之间的联系必须以全局数据库为媒介，推理过程是⼀种反复进⾏的“匹配--冲突消除--执⾏”的过程。

⽽且在每个推理周期，都要不断地对全部规则的条件部分进⾏搜索和模式匹配，从原理上讲，这种做法必然会降低推理效率，⽽且随着规模数量的增加，效率低的缺点会越来越突出，甚⾄会出现组合爆炸问题。

人工智能的主要内容和方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是50年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。

广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。

人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。

目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

一、AI的主要内容人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。

常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。

推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。

谓词逻辑是演绎推理的基础。

结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。

由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。

可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。

有关“产生式表示法”的题目
产生式表示法通常用于描述事物间的因果关系。

有关“产生式表示法”的题目如下：1.基本的算术运算:
示例：求解x + y 的值，其中x = 3，y = 2。

产生式表示：P(x, y) → Q(x + y)
其中，P 表示输入条件，Q 表示输出结果。

2.迷宫求解:
示例：给定一个迷宫，如何找到从起点到终点的路径。

产生式表示：IF (当前位置是起点) AND (没有障碍物在前方) THEN (向前移动一步)
3.机器人的移动:
示例：一个机器人如何根据其传感器读数移动。

产生式表示：IF (前方有障碍物) AND (右侧没有障碍物) THEN (向右转)
4.知识推理系统:
示例：基于已知的事实，推导出新的信息。

产生式表示：IF (已知事实1 AND 已知事实2) THEN (推导出新的事实)。