人工智能第二章知识表示方法
答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态
和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：
从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。
问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一
个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问
题规约的实质：从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及
子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。
谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为
一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是
从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、
概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推
理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多
元关系，扩展后可以表示更复杂的问题2-2利用图2.3，用状态空间法规
划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。选择一个状态表示，
表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。710910D图2.3
2-3试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与
或图。
用四元数列(nA,nB,nC,nD)来表示状态，其中nA表示A盘落在第nA号柱
子上，nB表示B盘落在第nB号柱子上，nC表示C盘落在第nC号柱子上，nD表示D盘落在第nD号柱子上。初始状态为1111，目标状态为3333
如图所示，按从上往下的顺序，依次处理每一个叶结点，搬动圆盘，
问题得解。
2-4把下列句子变换成子句形式：(1)某y(On(某,y)→Above(某,y))
(2)某yz(Above(某,y)∧Above(y,z)→Above(某,z))(1)(ANY
某)(ANYy){On(某,y)Above(某,y)}
(ANY某)(ANYy){~On(某,y)ORAbove(某,y)}~On(某,y)ORAbove(某,y)
最后子句为
~On(某,y)ORAbove(某,y)
(2)(ANY某)(ANYy)(ANYz){Above(某,y)ANDAbove(y,z)Above(某,z)}
(命题联结词之优先级如下:否定→合取→析取→蕴涵→等价)
(ANY
某)(ANYy)(ANYz){~[Above(某,y)ANDAbove(y,z)]ORAbove(某,z)}~[Above (某,y)ANDAbove(y,z)]ORAbove(某,z)最后子句为
~[Above(某,y),Above(y,z)]ORAbove(某,z)
2-5用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。)
先定义基本的谓词
{(存在t)(存在y)[HMN(y)合取PERFORM(y,t)合取REQUIRE(t)合取CMP(某)合取PERFORM(某,t)]INTLT(某)}
2-8把下列语句表示成语义网络描述：
(1)Allmanaremortal.(2)Everycloudhaailverlining.(1)(2)(3)
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第二章知识表示方法 教学内容：本章讨论知识表示的各种方法，是人工智能课程三大内容（知识表示、知识推理、知识应用）之一，也是学习人工智能其他内容的基础。 教学重点：谓词逻辑法、语义网络法、状态空间法、问题归约法。 教学难点：语义网络法、状态描述与状态空间图示。 教学方法：课堂教学为主，同时结合《离散数学》等已学的内容实时提问、收集学生学习情况，充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。 教学要求：重点掌握用状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法来描述问题；解决问题；掌握几种主要方法之间的差别；并对其它几种表示方法有一般了解。 2.1 概述 ?主要内容： ?知识原则?知识表示的作用?知识表示的功能 ?知识表示的性能?基本的知识表示方式 1 知识原则里南（D.B.Lenat）和费根鲍姆（E.A.Feigenbaum），IJCAI-10 一个系统展示高级的智能理解和行为，主要是因为拥有应用领域特有的知识：概念、事实、表示、方法、模型、隐喻和启发式。 ?特有——意指应用领域中有效地求解问题主要靠该领域特有的知识。 ?足够的约束来自特别知识——通用知识作用微弱，不能提供足够的约束。 ?系统拥有的知识和其性能（问题求解能力和效率）的关系，参见图3.1。 ?知识门槛： （1）使能门槛W——指知识量超过该门槛时，系统就拥有了为执行任务所需的最低限度知识。 （2）胜任门槛C——到达C点时成为某应用领域中求解问题的专家，胜任只有专家才能解决的问题求解任务。 （3）全能门槛E——.到了这个门槛，由于知识量的空前增加（丰富），使系统能解决该应用领域内的几乎所有问题，成为全能专家。 ?知识门槛的分析： ?知识量差异——达到C级，只需50~1000条规则；再加等量的规则，就可达E级。 ?智能体知识是逐步积累的，涉及到获取新知识、修正和学习。
《人工智能及其应用》 教学讲义 第二章知识表示技术
§2.1 知识表示的基本问题 人工智能是研究如何使机器具有人类智能的学科。人之所以具有智能，是因为人拥有知识。同样，要使机器具有智能，就必须使它拥有知识，拥有的知识越多，其智能就越高。但人类的知识大多是很抽象的，而且我们习惯于用自然语言表达，那么，如何使机器具有知识？这就是知识表示和知识获取。 一、知识与知识分类 什么是知识？从认识论的角度来看，知识就是人类认识自然界（包括社会和人）的精神产物，是人类进行智能活动的基础。 知识的分类方法很多，主要有三种： 1．按知识的性质分： ●叙述性知识：表示问题的状态、概念、条件、事实的知识。 ●过程性知识：表示问题求解过程中用到的各种操作、演算和行动等的知识。 ●控制性知识：表示问题求解过程中决定选用哪种操作、演算和行动等的知识。 2．按知识的层次分： ●零级知识：最基本层的知识，包括问题域内的事实、属性、定理、定义等，属问题求解的常 识性和原理性知识。 ●一级知识：第二层知识，启发式知识。可弥补零级知识的不足，提高求解效率。 ●二级知识：第三层知识，控制性知识。对低层知识起指导作用，组织和有效运用零级和一级 知识。 ●高层次知识：如回忆、综合、概括、抽象等，它们反映人的心理特征。 领域知识（问题领域内知识）：包括零级知识和一级知识。 元知识（知识的知识）：二级以上的知识。高级的、本原的知识。 3．按知识的来源分： ●共性知识：指问题域内有关事物、属性、概念、定义、定理、原理、理论、算法等的知识， 它们来自教科书和刊物，并已为领域专业人员所承认和接受。它描述问题的细节， 确保问题解的精确性，属深层知识。 ●个性知识：来自现场有经验的专业人员，包括大量的经验知识或启发式知识。它描述问题的 轮廓，知识严格性差，属浅层（表层）知识。 二、知识表示与知识表示方法 所谓知识表示，就是研究在机器中如何用最合适的形式对知识进行描述，使知识形式化、模型化，以便在机器中存储和使用知识。对于人们习惯的知识表示形式（如自然语言表示），机器不一定能接受，所以必须把人类知识变换成一定形式的机器内部的知识模型，为机器所接受。 由于对人类大脑中知识形成和知识结构的机制还没有全部研究清楚，因此没有通用的知识表示形式。目前，人们针对不同问题、不同领域，研究出多种知识表示方法。它们主要基于两种观点：
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。 基于案例的表示法的优点是实用性强，能够应对复杂的现实问题。缺点是数据获取和处理 比较困难，需要大量时间和精力进行案例的收集和分类整理。
第二章知识表示习题参考解答 2.3 练习题 2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法? 2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么? 2.3 在选择知识的表示方法时，应该考虑哪些主要因素? 2.4 一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点? 2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 2.6 设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 （2）他每天下午都去玩足球。 （3）太原市的夏天既干燥又炎热。 （4）所有人都有饭吃。 （5）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。 （6）要想出国留学，必须通过外语考试。 2.7 房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图2. 11所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图2.16所示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。 图2.11 猴子摘香蕉问题 2.8 对习题2.7中的猴子摘香蕉问题，利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划，使问题
从初始状态变化到目标状态。 2.9 产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？ 2.10 何谓产生式系统？它由哪几部分组成？ 2.11 产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？ 2.12 设有下列八数码难题： 在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移入到空位上，通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局（如图2.12所示）。请用产生式规则表示移动小方块的操作。 283123 1684 754765 S0S g 图2.12 习题2.12的图图2.13 习题2.13的图 2.13 推销员旅行问题： 设有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图2.13所示，推销员从城市A出发，去其它四城市各旅行一次，最后再回到城市A，请找出一条最短的旅行路线。用产生式规则表示旅行过程。 2.14 何谓语义网络？语义网络表示法的特点是什么？ 2.15 语义网络表示法与产生式表示法、谓词逻辑表示法之间的关系如何？ 2.16 用语义网络表示下列知识： （1）所有的鸽子都是鸟； （2）所有的鸽子都有翅膀； （3）信鸽是一种鸽子，它有翅膀，能识途。
第二章知识表示方法 人类的智能活动主要是获得并运用知识。知识是智能的基础，为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。但人类的知识需要用适当的模式表示出来，才能存储到计算机中并能够被运用 第一节知识与知识表示的概念 ●什么是知识 数据与信息 ?数据和信息这两个概念是不可以分开的，它们是有关联的。 ?数据：用一组符号及其组合表示的信息称为数据，泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示。例：27.6 53 ABCD 黎明 ?数据和信息之间的关系 ?数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合下的具体含义，即信息是数据的语义。 ?如：6个人（6是个数据，人是一种信息） 6本书（6是个数据，书是一种信息） ?对同一个数据，它在某一场合下可能表示这样一个信息，但在另一场合下却表示另一个信 息。 知识 ?知识：是把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。 ?知识是人们在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识 与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。信息之间有多种关联形式，最常见的且便于计算机利用的一种表达形式为：”如果……,那么……” 或”如果……,则……”，它反映了信息间的某种因果关系。例如把“大雁向南飞”与“冬天就要来临
了”这两个信息关联在一起，就得到了如下一条知识：如果大雁向南飞，则冬天就要来临了。 ?不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。 例如，“雪是白色的”是一条知识，它反映了“雪”与“颜色”之间的一种关系。又如“如果头痛且流涕，则有可能患了感冒”是一条知识，它反映了“头痛且流涕”与“可能患了感冒”之间的一种因果关系。 知识的特性 1、相对正确性 知识是否正确是有前提条件的如：1+1=2，但是它是在十进制前提下才是正确的 2、不确定性 ?例如：甲有一头秀发，乙是两鬓如霜。您认为甲一定是青年人，乙就是老年人吗？不能完 全确定，因为相反的事例是很多的。比如：当年的白毛女并不是老人，而现在的老人有一头黑发并不足奇。 ?造成知识具有不确定性的原因有哪些： ?由随机性引起的不确定性， (也就是说，这件事是随机发生的，比如说，抛硬币，是正面朝上还是反面朝上，不确定。随机事件只有发生的时候我们才知道。) ?由模糊概念、模糊关系所形成的知识是不确定的。（知识是有关信息关联在一起形成的信息结构，“信息”与“关联”是构成知识的两个要素。由于现实世界的复杂性，信息可能是精确的，也可能是不精确的、模糊的；关联可能是确定的，也可能是不确定的。比如说：人的个子高与个子矮，分界线是模糊的；再比如：如果张三跑得较快，那么他的跑步成绩就比较好，这里的“比较”、“成绩较好”都是模糊的） ?由不完全性引起的不确定性。（就是说，有些事我们还不是很清楚，所以不能确定。如：火星上没有水和生命其实是正确的，但我们对火星了解的不完全造成了人类对有关火星知识的不确定性） ?由经验性引起的不确定性。（在人工智能的重要研究领域专家系统中，知识都是由领域专家提供的，这种知识大都是领域专家在长期的实践及研究中积累起来的经验性知识。尽管领域专家能够得心应手地运用这些知识，正确地解决领域内的有关问题，但若让他们精确地表述
人工智能第二章知识表示方法 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态 和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法： 从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。 问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一 个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问 题规约的实质：从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及 子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为 一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是 从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、 概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推 理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多 元关系，扩展后可以表示更复杂的问题2-2利用图2.3，用状态空间法规 划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。选择一个状态表示， 表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。710910D图2.3 2-3试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与 或图。
用四元数列(nA,nB,nC,nD)来表示状态，其中nA表示A盘落在第nA号柱 子上，nB表示B盘落在第nB号柱子上，nC表示C盘落在第nC号柱子上，nD表示D盘落在第nD号柱子上。初始状态为1111，目标状态为3333 如图所示，按从上往下的顺序，依次处理每一个叶结点，搬动圆盘， 问题得解。 2-4把下列句子变换成子句形式：(1)某y(On(某,y)→Above(某,y)) (2)某yz(Above(某,y)∧Above(y,z)→Above(某,z))(1)(ANY 某)(ANYy){On(某,y)Above(某,y)} (ANY某)(ANYy){~On(某,y)ORAbove(某,y)}~On(某,y)ORAbove(某,y) 最后子句为 ~On(某,y)ORAbove(某,y) (2)(ANY某)(ANYy)(ANYz){Above(某,y)ANDAbove(y,z)Above(某,z)} (命题联结词之优先级如下:否定→合取→析取→蕴涵→等价) (ANY 某)(ANYy)(ANYz){~[Above(某,y)ANDAbove(y,z)]ORAbove(某,z)}~[Above (某,y)ANDAbove(y,z)]ORAbove(某,z)最后子句为 ~[Above(某,y),Above(y,z)]ORAbove(某,z) 2-5用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。) 先定义基本的谓词 {(存在t)(存在y)[HMN(y)合取PERFORM(y,t)合取REQUIRE(t)合取CMP(某)合取PERFORM(某,t)]INTLT(某)}
人工智能中的知识表示方法 1.一阶谓词逻辑表示方法 2.产生式表示方法 3.语义网络表示方法 4.框架表示方法、 5.过程表示方法 除了以上五种表示方法，比较常用的还有以下几种表示方法：6.面向对象表示方法： 对象是有一组数据和该数据相关的操作构成的实体。 类由一组变量和一组操作组成，它描述了一组具有相同属性和操作的对象。每个对象都属于某一个类，每个对象都可由相关的类生成，类的生成过程就是例化。 面向对象的基本特征主要体现在模块性、封装性、继承性、多态性、易维护性等。 7.状态空间表示方法： 状态空间表示法是以状态和运算符为基础来表示和求解问题的一种方法。 （1）状态 描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构，一般用一组变量的有序组合表示。 （2）算符
引起状态中某些分量发生变化，从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。 （3）状态空间 由问题的全部状态以及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间。 空间状态表示方法的应用举例： 猴子与香蕉的问题 状态空间表示用四元组（W，x,y,z）其中：W-猴子的水平问题；x-当猴子在箱子顶上时取x=1；否则x=0；y-箱子的水平位置；z-当猴子摘到香蕉时取1，否则取0。 算符 （1）g oto(U)猴子走到水平位置U； （2）p ushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V； （3）c limbbox猴子爬上箱顶； （4）g rasp猴子摘到香蕉。 求解过程令初始状态为（a,0,b,0）。这时，goto(U)是唯一使用的操作，并导致下一状态（U，0，b，0）。现在有三个适用的操作，若把所有适用操作继续应用于每个状态，就能得到状态空间图。8.问题归约表示法： 问题归约法的基本思想是从目标出发进行逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子-子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。
《人工智能》 课程习题与部分解答 第1章 绪论 什么是人工智能? 它的研究目标是什么? 什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？ 第2章 知识表示方法 什么是知识？分类情况如何？ 什么是知识表示？不同的知识表示方法各有什么优缺点? 人工智能对知识表示有什么要求? 用谓词公式表示下列规则性知识： 自然数都是大于零的整数。 任何人都会死的。 [解] 定义谓词如下: N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→? )]()()[(x D x M x →? 用谓词公式表示下列事实性知识： 小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。 李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成? 它们各自的作用是什么? 可以从哪些角度对产生式系统进行分类? 阐述各类产生式系统的特点。 简述产生式系统的优缺点。 简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点？ 试构造一个描述你的卧室的框架系统。 试描述一个具体的大学教师的框架系统。 [解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师> 姓名：张宇 性别：男 年龄：32 职业：<教师> 职称：副教授 部门：计算机系 研究方向：计算机软件与理论 工作：参加时间：2000年7月 工龄：当前年份-2000 工资：<工资单> 把下列命题用一个语义网络表示出来 (1)树和草都是植物； (2)树和草都是有根有叶的； (3)水草是草，且生长在水中； (4)果树是树，且会结果； (5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
第2章知识表示方法部分参考答案 2.8 设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1) 有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： ( x )(P(x) ∧(L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (
x )( y) (A(y) ∧B(x)∧P(x)) (3) 新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： ( x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： (
x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5) 凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： ( x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer)) 2.9 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 A B C CA
人工智能[第二章知识表示方法]山东大学期末考试知识点复习
第二章知识表示方法 1．1 知识及其表示 1．知识、信息和数据 数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵有不同的信息。信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。不同格式的数据蕴涵的信息多少也不一样，比如，图像数据所蕴涵的信息量就大，而文本数据所蕴涵的信息量就少。 信息在人类生活中占有十分重要的地位，但是，只有把有关的信息关联到一起的时候，它才有实际的意义，一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。知识是人们在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。 因此，知识、信息和数据是3个层次的概念。有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息，而把有关的信息关联到一起，经过处理过程就形成了知识。知识是用信息表达的，信息则是用数据表达的，这种层次不仅反映了数据、信息和知识的因果产生关系，也反映了它们不同的抽象程度。人类在社会实践过程中，其主要的智能活动就是获取知识，并运用知识解决生活中遇到的各种问题。 2．知识的特性与分类 知识具有以下特性：相对正确性；不确定性；可表示性；可利用性。
人工智能知识表示方法 摘要： 1.人工智能的发展背景与知识表示方法的定义 2.常见的人工智能知识表示方法及其特点 3.知识表示方法在人工智能应用中的重要作用 4.我国在人工智能知识表示方法研究的发展现状与展望 5.结论与展望 正文： 随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为我国乃至全球的研究热点。人工智能的发展离不开有效的知识表示方法，知识表示方法是人工智能领域的基础性技术。本文将从以下几个方面探讨人工智能知识表示方法：发展背景、常见知识表示方法、作用、我国研究现状与展望。 一、人工智能的发展背景与知识表示方法的定义 人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，经历了几次高潮与低谷。知识表示方法是人工智能领域的一个重要问题，旨在研究如何将人类或其他形式的知识表达出来，使得计算机能够理解和处理这些知识。知识表示方法是实现人工智能的关键技术之一，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域。 二、常见的人工智能知识表示方法及其特点 在人工智能领域，有许多常见的知识表示方法，如谓词逻辑、框架语义、语义网络等。这些知识表示方法各自具有以下特点：
1.谓词逻辑：是一种形式化逻辑，可以表达复杂的推理关系，但在表示实时动态知识方面存在局限。 2.框架语义：是一种基于框架的知识表示方法，适用于表示结构性较强的事物关系，但在表达复杂动态知识时有一定困难。 3.语义网络：是一种基于图模型的知识表示方法，可以表示实体及其关系，但在表达高层次抽象知识方面存在挑战。 三、知识表示方法在人工智能应用中的重要作用 知识表示方法在人工智能应用中起到了至关重要的作用，如： 1.自然语言处理：知识表示方法有助于实现计算机对自然语言的理解和生成，使得人工智能系统能够与人类进行自然交流。 2.计算机视觉：知识表示方法在图像识别、目标检测等方面发挥着关键作用，使得计算机能够更好地理解和处理视觉信息。 3.机器学习：知识表示方法有助于提高机器学习模型的表达能力和泛化性能，从而提高人工智能系统的智能水平。 四、我国在人工智能知识表示方法研究的发展现状与展望 近年来，我国在人工智能知识表示方法研究方面取得了显著成果，涌现出一批具有国际影响力的研究成果。然而，与发达国家相比，我国在理论研究、技术应用和国际合作等方面仍有一定差距。未来，我国应加大投入，加强人才培养，推动产学研结合，以实现人工智能知识表示方法研究的跨越式发展。 五、结论与展望 总之，人工智能知识表示方法是人工智能领域的基础性和关键性技术。随着人工智能技术的不断发展和应用，知识表示方法也将面临更多挑战和机遇。
人工智能中的知识表示技术 近年来，人工智能技术的发展引起了人们的极大兴趣，而知识 表示技术是其中不可或缺的一部分。随着计算机科学、机器学习 和自然语言处理技术的不断完善，知识表示技术也随之不断发展，成为了人工智能领域的重要研究方向。 一、知识表示的概念及意义 知识表示是指用一定的方式来捕捉、表达和存储知识的方法和 技术。在人工智能领域中，知识表示技术被广泛应用于机器学习、自然语言处理、决策支持系统等方面。通过对现实世界中的知识 进行建模和表达，计算机可以模拟人类的智能行为，实现自动化 的推理、决策和学习。 二、知识表示技术的分类 1.符号表示 符号表示是最早的知识表示方法，也是最为传统的一种方法。 它以符号、规则和推理为基础，将知识表示为规则、逻辑公式或
知识图谱的形式。符号表示方法具有可解释性强、理论基础牢固等优点，但也存在局限性，难以处理模糊、不确定和大规模数据等问题。 2.连接主义 连接主义是基于神经网络的知识表示方法，其特点是利用神经元之间的连接关系来表示知识。连接主义方法可以有效处理大规模数据和模糊性问题，但是其可解释性较差，难以对知识进行显式展示和调整。 3.语义网 语义网是基于web技术的一种知识表示方法，通过对web资源进行语义注释和链接，形成一个全局性的知识图谱。语义网具有可扩展性、协作性等优点，在搜索引擎、智能推荐等方面被广泛应用。 三、知识表示技术的应用
1.自然语言处理 自然语言处理是将计算机与人类语言进行交互的技术，而知识表示技术是自然语言处理的关键。通过采用知识表示技术，计算机可以理解和表达自然语言的含义，实现自动问答、文档摘要等功能。 2.智能推荐 智能推荐是对用户个性化需求的预测和推荐，知识表示技术也在其中发挥了重要作用。将各种信息进行语义建模和链接，构建一个相关性图谱，利用知识表示技术进行学习和推理，实现更为优秀的推荐效果。 3.智能医疗 在智能医疗领域，知识表示技术也有着广泛的应用。例如，通过对患者病历信息进行语义建模和链接，利用知识表示技术实现病情分析、诊断和治疗方案的推荐等。
知识表示方法 一、引言 （）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考和学习的领域。在中，知识表示方法是一项关键技术，它用于存储、组织和操 作各种类型的知识。本文将介绍几种常用的知识表示方法及其优缺点。 二、逻辑推理 逻辑推理是一种基于逻辑规则的知识表示方法。它将知识表示 为逻辑语句，通过推理规则进行推导和推理。逻辑推理具有形式化、准确和可靠的特点，但对于处理不确定性和复杂度较高的问题有一 定局限性。 1、命题逻辑 命题逻辑是一种简单的知识表示方法，它基于真值逻辑和布尔 代数。命题逻辑包括命题符号、逻辑连接词和推理规则，可以表示 复杂的命题和逻辑关系。 2、一阶谓词逻辑 一阶谓词逻辑扩展了命题逻辑，引入了对象、属性和关系等概念。它可以表示更加复杂的逻辑关系，包括量词、函数和谓词。
3、非经典逻辑 非经典逻辑是对传统逻辑的扩展和改进，用于处理不确定性和 模糊性问题。常见的非经典逻辑包括模糊逻辑、默认逻辑和多值逻 辑等。 三、网络表示 网络表示是一种基于图的知识表示方法，将知识表示为节点和 边的网络结构。网络表示方法可以表示实体和关系之间的拓扑结构，用于构建知识图谱和语义网络等。 1、语义网络 语义网络是一种最早的网络表示方法，它将实体表示为节点， 将关系表示为边。语义网络可以用于表示概念关系、语义关系和实 体属性。 2、本体论 本体论是一种基于本体的知识表示方法，它建立了实体之间的 层次和关系。本体论可以用于构建丰富的知识模型，支持语义推理 和知识发现。 3、图神经网络
图神经网络是一种基于深度学习的知识表示方法，它将图结构作为输入，并通过神经网络进行表示学习。图神经网络可以学习节点和边的嵌入表示，用于图分类、节点分类和预测等任务。 四、框架表示 框架表示是一种基于框架的知识表示方法，它将知识表示为事实、槽位和约束的框架结构。框架表示可以用于表示领域知识、推理规则和行为策略等。 1、语义网格 语义网格是一种基于框架的知识表示方法，它将知识表示为描述事实和槽位的网格结构。语义网格可以用于表示复杂的概念关系和语义关系。 2、产生式规则 产生式规则是一种基于规则的知识表示方法，它将知识表示为条件和操作的规则。产生式规则可以用于表示推理规则、专家系统和规则引擎等。 3、代理体系结构 代理体系结构是一种基于框架的知识表示方法，它将知识表示为代理和动作的体系结构。代理体系结构可以用于表示智能代理的知识和行为策略。
_知识表示 1. 简介 1.1 定义 在领域中，知识表示是指将现实世界的事物、概念和关系转化为计算机可以理解和处理的形式。 1.2 目的 知识表示旨在构建一个可用于推理、学习和问题求解等任务的表达方式，以便让计算机具备类似于人类思维过程一样进行分析与决策。 2. 常见方法及技术 2.1 符号逻辑（Predicate Logic） - 概述：使用谓词来描述对象之间的关系，并通过规则对这些谓词进行操作。常用语言包括Prolog。 - 应用场景：符号逻辑主要应用于专家系统、自然语言处理等领域。 2.2 图结构（Graph-based Representation）
- 概述：利用图论模型来存储并展示各种实体之间复杂而动态变化着得联系。节点代表实体或者事件,边代表它们之间存在某种类型/属性上的连接. - 应用场景: 图结构广泛应该网络搜索引擎(如Google Knowledge Graph) 和社交网络分析. 3.本体论 (Ontology) - 概述：本体是一种对于某个领域中概念和关系的形式化描述，以便计算机能够理解并进行推理。常用语言包括OWL、RDF等。 - 应用场景: 本体论主要应用于知识图谱构建与维护,智能搜索引擎. 4. 知识表示学习 4.1 带标签数据（Supervised Learning） - 概述：通过给定输入和输出样例来训练模型，并利用该模型预测新的未见过的实例。 - 应用场景：带标签数据适合处理分类问题，如垃圾邮件检测、情感分析等。 4.2 半监督学习 (Semi-Supervised Learning)
- 概述: 利益已有少量(相较总数) 样品被打上了正确类别后, 使用这些信息去估计剩下大部分没有label 的样品. - 应当使用范围 : 当我们很难获得足够多可靠严格准确label时候 , 可采取半监督方式 5.附件： [在此处添加相关附件] 6.法律名词及注释: a）(): 是指由程序控制而不需要直接干涉的计算机系统，这些程序可以通过学习和适应来执行任务。 b）知识表示(Knowledge Representation): 是指将现实世界的事物、概念和关系转化为计算机可以理解和处理的形式。
人工智能柴玉梅版第二章知识整理 问题：指事件或事物的已知或当前状态与目标状态之间的有差异。问题求解：指在一定的控制策略下，通过一系列的操作或运算来改变问题的状态，使之与目标状态接近或一直。 问题求解所需的知识（求解框架）：叙述性知识、描述客观事物的特点及关系。过程性知识、通常是解决问题的操作步骤和过程的知识，也称为操作性知识。控制性知识、求解问题的方法和技巧的知识，确定解决问题的策略。 知识表示:研究在计算机中如何用最合适的形式表示问题求解过程中所需要的各种知识，包括构成问题求解框架的全部知识。 常用的知识表示形式:状态空间图，与或图，谓词逻辑，产生式，框架，语义网络 盲目搜索：无向导的搜索，也称穷举搜素。在搜索过程中，没有任何背景知识作指导，不考虑任何与解有关的信息，随机地或按预先规定的顺序（如广度优先和深度优先）机械地生成树的节点，并判断是否为解，直到找到解或证明问题无解为止。 特点：搜索效率太低，所以在实际中往往是不可行的。 启发函数：通过函数计算来评价每种选择的价值大小，用以指导搜索过程。 启发式搜索：利用问题本身的“启发性信息”不断地改变或调整搜索的方向，使搜索朝着问题本身最希望的方向进行，加速问题的求解并找到最优解。特点：重排OPEN表，选择最有希望的节点加以扩展。 启发式搜索—全局择优算法：也叫做最好优先搜索，在启发性知识导航下的广度优先搜索，在OPEN表中保留所有已生成而为考察的节点，对其中的每个节点x计算启发函数h（x）,从全部节点中选出最优节点进行扩展，而不管这个结点出现的搜索树的什么地方。 步1、把初始几点S。放入OPEN表中，计算h(S。)； 步2、若OPEN表为空，则搜索失败，退出。
人工智能知识表示LT
R1：IF 某动物是哺乳动物AND 是食肉动物AND 是黄褐色AND 身上有斑点THEN 该动物是金钱豹 R2：IF某动物是哺乳动物AND 是食肉动物AND 是黄褐色AND 身上有黑色条纹THEN 该动物是老虎 R3：IF 某动物是有蹄类动物AND 有长脖子AND 有长腿AND 身上有暗斑点THEN 该动物是长颈鹿 R4：IF 某动物是有蹄类动物AND 身上有黑色条纹THEN 该动物是斑马 R5：IF 该动物是鸟AND有长脖子AND 有长腿AND不会飞AND有黑白两色THEN 该动物是鸵鸟 R6：IF 某动物是鸟AND会游泳AND不会飞AND有黑白两色THEN 该动物是企鹅 R7：IF 某动物是鸟AND会游泳AND善于飞THEN 该动物是海鸥 R8：IF动物是哺乳动物AND 嚼反动物THEN 该动物是有蹄类动物 R9：IF 某动物有毛发THEN 该动物是哺乳动物 R10：IF 某动物有奶THEN该动物是哺乳动物 R11：IF 某动物有羽毛THEN 该动物是鸟 R12：IF 某动物会飞AND 会下蛋THEN该动物是鸟 R13：IF 某动物吃肉THEN 该动物是食肉动物 R14：IF 某动物有犬齿AND 有爪子AND 眼盯前方THEN该动物是食肉动物 R15：IF 某动物是哺乳动物AND 有蹄子THEN该动物是有蹄类动物 图3 动物识别系统的推理链
已知有斑点、长脖子、长腿、有奶、有蹄子 正向推理：R10-->R8-->R3 反向推理：假设R1到R7的某个结论成立，逐个与现有事实匹配 正反向混合推理：正向推理，有斑点-->豹子或长颈鹿；根据其他事实反向推理 优点缺点 自然性效率不高，组合爆炸 模块性不能表达具有结构性的知识 有效性 清晰性 表1 产生式表示法的特点 4. 产生式表示法的适用范围 1) 由许多相对独立的知识元组成的领域知识，彼此间关系不密切，不存在结构关系 2) 具有经验型及不确定性的知识，而且相关领域对这些知识没有严格、统一的理论 3) 领域问题的求解过程可被表示为一系列相对独立的操作，而且每个操作可被表示为一条或多条产生式规则 人工智能——面向对象表示法 1. 面向对象基本概念 1) 对象：客观世界中的任何事物 2) 类：一组相似对象的抽象 3) 封装：对象之间除了互递消息之外，不再有其它的联系