人工智能ppt课件

控制型知识——有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、 判断、管理和决策的知识。
例：对于从北京到上海，是乘飞机还是坐火车的问题。
叙述型知识：北京、上海、飞机、火车、时间、费用。 过程型知识：乘飞机、坐火车。 控制型知识：乘飞机较快、较贵；坐火车较慢、较便宜。
第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
f3为猴子爬上台子
(x,x,0,z)(x,x,1,z)
f4为猴子拿到香蕉
(c,c,1,0)(c,c,1,1)
比较目标状态（S4）与初始状态（S0）的差异，来选择主操作。由 于S0与S4中的四个状态量都有差异，相应的操作为f1,f2,f3和f4，都可 选为主操作。因此，可将原问题变换为四个新问题，而新问题又可分
专一性排序——如某一规则条件部分规定的情况，比另一规则条件 部分规定的情况更有针对性，则这条规则有较高的优先级
规则排序——如规则编排的顺序就表示了启用的优先级，则称之为 规则排序
数据排序——把规则条件部分的所有条件按优先级次序编排起来， 运行时首先使用在条件部分包含较高优先级数据的规则。
P311 (f1) S0->S1
P312 (f2) S1->S2
第二章 知识表达技术
2．5 产生式系统
产生式系统(production system)
描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。这个 基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念
论域知识分为两部分：
1. 事实表示静态知识，如事物、事件和它们之间的关系 2. 产生式规则表示推理过程和行为，如动作，算子，变换等
格的数目间差值为2——>最后剩的必是同色两方格——>因同构问题无解，果 等价的原始问题无解。 同态问题：同态变换——序对<小黑格数，小白格数>。 初始状态：<2n2,2n2-2>， 目标状态：<0,0>。 分割操作：每操作，分割出一长方块，割去一白格和一黑格，使状态变量都减去 1。经过2n2-2次操作后，状态变为<2,0>，不可能达到<0,0>——>因同态问题
第二章 知识表达技术
2．5 产生式系统
规则解释（控制器）——根据有关问题的控制型知识，选择控制策略，将 规则与事实进行匹配，控制并利用知识进行推理并求解问题 通常从选择规则到执行操作分3步：
匹配、冲突消解和操作——由匹配器负责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。
知识模型变换
同构：问题的解答等价于原始问题的解答
同态：可使问题更加简化，易于求解
同构/同态变换
原始问题
难求解
原始解答
同构变换
(明确)
同构问题
同态变换
(简化)
同态问题
便于求解 易求解
等价
同构解答
蕴含
同态解答
第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
【例2．1】方格棋盘分割问题
原始问题:2n×2n方格盘，去掉对顶角上两方格，问能否将它分割为若干 1×2长方块？
2n
初始状态
2n
第一次分割
(a)原始问题
(b)同构问题
2 ，0 0 ，0
(c)同态问题
第二章 知识表达技术
2．2 知识表达技术
【例2．1】方格棋盘分割问题
原始问题:2n×2n方格盘，去掉对顶角上两方格，问能否将它分割为若干1×2长 方块？
直接求解:考察(2**(2n))**2种可能分割方案，且随着n增大，会“组合爆炸” 同构问题:方格相间着色,无论n为何值，对顶角上两方格同色，去掉后白格与黑
第二章 知识表达技术
2．5 产生式系统
产生式规则的形式与传统程序设计语言中条件语句非常相似，但实
际上两者之间存在根本的区别： 产生式规则左部表达的是一组复杂模式，而不仅仅是一个布尔表达式 规则之间控制流不象传统语言中从一条语句向其下一条语句传递，而
且满足条件的规则被激活但不一定立即执行，这将取决于产生式系统
第二章 知识表达技术
2．5 产生式系统
事实库——当前已知的知识信息数据，包括推理过程中形成的中间结论知 识，换句话说，它用于存储有关问题的状态、性质等事实的叙述型知 识，也称为综合数据库或工作存储器。数据是广义的 在事实库中的数据由规则解释（控制器），用来激活相应的规则。
规则集库——存储有关问题的状态转移、性质变化等规则的过程型知识， 或称“规则库” 产生式规则的一般形式可以表述为： P1,P2,…,PmC1,C2,…,Cn 每条产生式规则分为左部和右部两个部分，左部表示激活该产生式 规则的前提条件/规则前件，右部表示调用该产生式规则后所做的行为 部分/规则后件/结论。可简述成“条件-动作”对的形式。 对事实库的修改在产生式系统中扮演着推理的角色，正是由于事实 库内容的不断改变，才构成了由原始数据到结论的变换过程
S1=(b,b,0,0) S3=(c,c,1,0) 其中S0为初始状态，S4为目标状态
第二章 知识表达技术
2．4 与/或图表达法
【例2．3】猴子和香蕉问题
允许的操作集为：
F={f1,f2,f3,f4}
其中： f1(u)为猴子走到u处
(w,x,0,z)(u,x,0,z)
f2(v)为猴子推台子到v处 (x,x,0,0)(v,v,0,0)
2. 冲突解决——当有一条以上规则的条件部分和当前事实库相匹配时， 就需要决定首先使用哪一条规则，这称为冲突解决
3. 操作——执行规则的操作部分，经操作以后，当前事实库将被修改。 然后，其它的规则有可能被使用，即进入下一循环
第二章 知识表达技术
2．5 产生式系统
如：设有以下两条美式足球的规则：
规则R1
无解，蕴含着其原始问题也无解
第二章 知识表达技术
2．3 状态空间表达
状态用来表示系统状态,事实等叙述型知识的一组变量或数组 Q=[q1,q2,…qn]t
操作是用来表示引起状态变化的过程型知识的一组关系或函数 F:{f1,f2,…fm}
状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题 的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：
R2规则：如进攻方在前三次进攻中前进的距离少于10码，而进攻的位置又 在离对方球门线30码距离之内，那么就可以射门(field goal)
如果当前事实库包含事实“fourth dawn”和“short yardage”以及“within 30 yards”？？？
第二章 知识表达技术
2．知识与理论知识 智能表现在：
知识的获取能力
知识的处理能力 知识的运用能力
知识：是人们对自然现象的认识和从中总结出来的规律、经验
第二章 知识表达技术
2．1 知识的概念与含义
知识模式 K = F+R+C
K表示知识项(Knowledge items)
F表示事实(Facts)——人类对客观世界、客观事物的 状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系的描 述
这类系统的知识库主要用于存储规则，因此又把此类系
统称为基于规则的系统(rule-based system)
第二章 知识表达技术
2．5 产生式系统
产生式系统的基本结构 一个产生式系统包含事实库、规则集和规则解
释（控制器）三部分
控制器 匹配排序 冲突裁决
规则集 激发树 元规则
匹配 检索
事实库 知识匹配 相关检索
S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的 状 态,GS,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描 述)
从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：
O1
O2
O3
Ok
S0S1S2……G
其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)
1. 匹配——当前事实库内容与规则条件部分匹配。如果两者完全匹配， 则把这条规则称为触发规则。当按规则的操作部分去执行时，称这条 规则为启用规则。被触发的规则不一定总是启用规则，因为可能同时 有几条规则的条件部分被满足，需解决冲突步骤中来解决。在复杂的 情况下，在事实库和规则的条件部分之间可能要进行近似匹配
2．4 与/或图表达法
【例2．3】猴子和香蕉问题 状态空间法:四元数组描述：S=(w,x,y,z) 其中：w：猴子所处水平位置 x：台子所在水平位置 y：猴子是否在台子上（y=1:在;y=0:不在） z：猴子是否能拿到香蕉（z=1:拿到;z=0:没拿到） 可能出现的状态如下：
S0=(a,b,0,0) S2=(c,c,0,0) S4=(c,c,1,1)
的冲突消解策略，这也是区分传统程序与产生式系统行为特征的关键
逻辑程序中的语句可以视作产生式规则的一种特殊形式
在产生式系统中，一条规则仅描述前提条件与行为之间的静态关 系，因此，规则的正确性应当独立地得到保证。这就是规则的自含性， 正是由于产生式规则的自含性特点，才使得知识的表示与控制的分离 成为可能。
人 工 智 能(2)
第二章 知识表达技术
课程的基本内容与要求
知识的概念与含义，知识类型和知识模型的变换； 重点介绍几种常用的知识表达法——状态空间表示法、与/或图表
示法、产生式系统、知识的逻辑表达方法、语义网络、框架表达法、 特征表表达法和面向对象的表达法。
掌握知识表达的基本概念，学会划分知识的类型和理解知识模型变 换在解决人工智能问题的过程中的作用与意义；
规则 R2
IF fourth dawn
IF fourth dawn
short yardage
short yardage
THEN punt
within 30 yards(from the goal line)