人工智能课件第二章 知识表示(修改)

· 一阶谓词演算

标点符号、括号、逻辑联结词、常量符号集、变 量符号集、n元函数符号集、n元谓词符号集、量 词 合法表达式 (原子公式、合式公式)，表达式的 演算化简方法，标准式 (合取的前束范式或析取 的前束范式)
· 谓词演算

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语法元素 常量符号。 变量符号。 函数符号。 谓词符号。 联结词： ┐、∧、∨、→、 题相同) 。(和命
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3 项与公式

在 一 阶 谓 词 逻 辑 中 ， 称 Teacher(father(Wang)) 中 的 father(Wang)为项,项可定义如下: 定义：项可递归定义如下：


(1)单独一个个体是项 (包括常量和变量)。 (2)若f是n元函数符号，而t1,…,tn是项，则f(t1,…,tn) 是项。 (3)任何项仅由规则(1)(2)所生成。
P↔Q表示命题P、命题Q相互作为条件,即“如果 P,那么Q；如果Q,那么P”
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注意:可以用真值表的方法表明联结词的功能: ★
P
Q
¬P
P∧Q
P∨Q
P→Q
P↔Q
F
F
T
F
F
T
T
F
T T
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T
F T
T
F F
F
F T
T
T T
T
F T
F
F T
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2.2.2 谓词逻辑 1 语 法
量词： 全称量词、 存在量词。和 后面跟着的x叫做量词的指导变元。
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量词★ 全称量词 符号(x)P(x)：表示对于某个论域中的

产生式表示法：
产生式表示法又称为产生式规则（Production Rule）表示法。美国数学家波斯特（E.POST）在1934年首先提出“产生式”，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。
框架表示法：
以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架（frame），框架提供了一个结构，一种组织。
(三)任务实施
1、对于犯罪行为的新闻报道中都会提到犯罪意图、犯罪结果、证人指控等信息，这些信息可以用一个犯罪框架来表示。
2、试着构造一个描述学校图书馆的框架。
3、用产生式表示：如果一个人出现腹痛、腹泻及呕吐的症状，那么得肠胃炎的可能性有8成。
4、知识图谱在搜索引擎中的应用
（四）归纳总结
通过案例阅读，了解知识图谱的相关概念，知道知识图谱的简单应用。
信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后，正逐渐向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示，它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解知识、知识表示、知识图谱的概念
(三)任务实施
试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
（四）归纳总结
通过本节课的学习，了解知识图谱的表示方法。
五、六节归纳
知识图谱的应用：
（1）智能问答
（2）智能推荐
（3）金融领域
知识图谱的总结与展望：
虽然现在知识图谱很多，但大部分还处于初级阶段，只是侧重于简单事实，对于常识的覆盖十分有限，依然面临众多挑战和难题，如：知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、跨语言检索等。总体而言，知识图谱技术的落地应用前景是光明的，但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。

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2.2 问题规约法
梵塔问题归约图
•数据结构介绍
（111）（333）
•思考题：四圆盘问题
（111）（122） （122）（322）
（）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
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解题过程
将原始问题归约为一个较简单问题集合 将原始梵塔难题归约（简化）为下列子
难题
– 移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题 – 移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题 – 移动圆盘A和B至柱子3的双圆盘难题
详细过程参看下图
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2.2 问题规约法
解题过程（3个圆盘问题）
123
123
叫做从节点ni1至节点nik的长度为k的路径
代价 用c（ni，nj）来表示从节点ni指向节点nj
的那段弧线的代价。两点间路径的代价等于连
接该路径上各节点的所有弧线代价之和.
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图的显示说明 对于显式说明，各节点及其具
有代价的弧线由一张表明确给出。此表可能列出 该图中的每一节点、它的后继节点以及连接弧线 的代价
问题归约的实质：
–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，直至最后把初 始问题归约为一个平凡的本原问题集合。
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2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 （Problem Reduction Description）
梵塔难题
1
2
3
A B C
思考：用状态空间法有多少个节点？为什么？

智能决策支持系统
智能决策支持系统是一种基于知识的系统，用于辅助决策 者做出科学、合理的决策。知识表示在智能决策支持系统 中扮演着重要的角色，用于表示决策模型和数据。
智能决策支持系统的应用领域包括金融分析、市场预测、 资源管理、军事战略等。通过知识表示，智能决策支持系 统能够提供更加精准和全面的信息支持，提高决策效率和 准确性。
维护策略
定期审查和校验知识，发现并修正错 误和过时的知识，确保知识库的质量 和可靠性。
知识的可解释性与透明度
可解释性方法
利用知识图谱、语义网络等技术，将知识表示为易于理解的形式，方便人类理解和解释。
透明度提升
通过可视化技术、决策树和规则引擎等方式，展示系统决策和推理过程，提高系统的透明度和可审计 性。
知识的隐私与安全问题
隐私保护技术
采用匿名化、差分隐私等方法，保护用户隐私，防止数据泄露和滥用。
安全防护措施
加强知识库的访问控制和安全审计，防止未经授权的访问和恶意攻击，确保知识的完整 性和机密性。
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知识表示的案Βιβλιοθήκη 分析案例一：专家系统在医疗领域的应用
80%
诊断疾病
专家系统通过知识表示技术，将 医学知识和经验转化为计算机可 理解的形式，辅助医生进行疾病 诊断和治疗方案制定。
100%
药物研发
专家系统能够模拟药物研发过程 ，通过知识推理和优化算法，加 速新药的研发和筛选。
80%
病例分析
专家系统可以对大量病例进行分 析和归纳，提取出疾病发生、发 展和治疗的规律，为医生提供参 考和借鉴。
案例二：智能机器人在家庭服务中的应用
家务助手
智能机器人可以识别家庭环境 ，理解家庭成员的需求，完成 扫地、擦窗、做饭等家务任务 。