人工智能导论第2章知识图谱
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人工智能导论-第2章 逻辑推理4 - 因果推理
有向无环图指的是一个无回路的有向图，即从图中任意一个节点出发经过任意条边，均无
法回到该节点。有向无环图刻画了图中所有节点之间的依赖关系。
DAG 可用于描述数据的生成机制。
这样描述变量联合分布或者数据生成机制的模型，被称为 “贝叶斯网络”。
结构因果模型定义
定义 2.15
结构因果模型：结构因果模型由两组变量集合和以及一组函数组成。其中，是根据
<
′ +′
,
′ +′
>
+′
。
+ ′
辛普森悖论表明，在某些情况下，忽略潜在的“第三个变量”（本例中性别就是用药与否
和恢复率之外的第三个变量），可能会改变已有的结论，而我们常常却一无所知。
从观测结果中寻找引发结果的原因、考虑数据生成的过程，由果溯因，就是因果推理
因果推理（Causal Inference）: Simpson’s Paradox (辛普森悖论)
女生
六个最大的院系中，4个院系女生录取率大于男生。
如果按照这样的分类，女生实际上比男生的录取率还高一点点。
女生更愿意申请那些竞争压力很大的院系（比如英语系），
但是男生却更愿意申请那些相对容易进的院系（比如工程学系）。
Peter J. Bickel, Eugene A. Hammel,O’Connell, J. W, Sex bias in graduate admissions: Data from
87
263
87
69
93
73
表2.4.2 以性别分组后的某组病人在
是否尝试新药以后的恢复情况
表2.4.1列出了某组病人在是否尝试新药以后的恢复情况：不用药病人的恢复率高于用药病人的恢
法回到该节点。有向无环图刻画了图中所有节点之间的依赖关系。
DAG 可用于描述数据的生成机制。
这样描述变量联合分布或者数据生成机制的模型，被称为 “贝叶斯网络”。
结构因果模型定义
定义 2.15
结构因果模型：结构因果模型由两组变量集合和以及一组函数组成。其中，是根据
<
′ +′
,
′ +′
>
+′
。
+ ′
辛普森悖论表明，在某些情况下，忽略潜在的“第三个变量”（本例中性别就是用药与否
和恢复率之外的第三个变量），可能会改变已有的结论，而我们常常却一无所知。
从观测结果中寻找引发结果的原因、考虑数据生成的过程，由果溯因，就是因果推理
因果推理（Causal Inference）: Simpson’s Paradox (辛普森悖论)
女生
六个最大的院系中，4个院系女生录取率大于男生。
如果按照这样的分类，女生实际上比男生的录取率还高一点点。
女生更愿意申请那些竞争压力很大的院系（比如英语系），
但是男生却更愿意申请那些相对容易进的院系（比如工程学系）。
Peter J. Bickel, Eugene A. Hammel,O’Connell, J. W, Sex bias in graduate admissions: Data from
87
263
87
69
93
73
表2.4.2 以性别分组后的某组病人在
是否尝试新药以后的恢复情况
表2.4.1列出了某组病人在是否尝试新药以后的恢复情况：不用药病人的恢复率高于用药病人的恢
人工智能导论-第二章对抗搜索
上限置信区间算法在MCTS中应用
上限置信区间（UCB）算法
UCB算法是一种多臂赌博机问题的解决方法，用于在探索和利用之间找到平衡。 在MCTS中，UCB算法被用于指导节点的选择过程。
应用方式
在MCTS的选择阶段，使用UCB算法计算每个子节点的得分，并选择得分最高 的子节点进行扩展和模拟。通过不断调整UCB公式中的参数，可以控制探索和 利用的权衡程度。
优化策略
为了进一步提高Alpha-Beta剪枝算法的效率，可以采用 一些优化策略，如启发式排序、迭代深化搜索等。其中 ，启发式排序是一种基于评估函数的节点排序方法，将 更有可能导致最优解的节点排在前面，从而提前找到最 优解并终止搜索；迭代深化搜索则是一种逐步增加搜索 深度的搜索方法，可以在有限的搜索深度内找到较好的 解。
常见剪枝技术
常见的剪枝技术包括深度优先剪枝、广度优先剪枝、启发式剪枝等。其中，启发 式剪枝是一种基于评估函数的剪枝方法，通过计算每个节点的评估值，提前排除 一些评估值较差的节点，从而减少搜索空间。
Alpha-Beta剪枝算法优化策略
Alpha-Beta剪枝原理
Alpha-Beta剪枝算法是一种基于极大极小值搜索的优化算 法，通过引入两个参数alpha和beta来限制搜索范围，从 而减少搜索空间。在搜索过程中ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ如果发现当前节点的值 已经小于或等于alpha（对于极大值节点）或大于或等于 beta（对于极小值节点），则可以提前终止对该节点的搜 索。
非零和博弈是指博弈中各方的收益和损失总和不为零的情况 。这种博弈更为普遍，因为现实生活中的许多情况都是非零 和的。非零和博弈算法需要考虑到博弈各方的可能合作，以 及利益分配的问题。
完全信息与非完全信息博弈算法
人工智能导论-第2章 逻辑推理3 - 知识图谱
目标谓词：ℎ ,
目标谓词只有一个正例ℎ(David, Mike)。
反例在知识图谱中一般不会显式给出，但可从知
识图谱中构造出来。如从知识图谱中已经知道
(David, James)成立，则ℎ(David,
James)可作为目标谓词的一个反例，记为
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 2
0.74
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ =
ෞ− =
1.32
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− =0
NA
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
ෞ+ = 1
ෞ− = 3
0.32
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 3
0.32
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
目标谓词只有一个正例ℎ(David, Mike)。
反例在知识图谱中一般不会显式给出，但可从知
识图谱中构造出来。如从知识图谱中已经知道
(David, James)成立，则ℎ(David,
James)可作为目标谓词的一个反例，记为
ෞ− = 0
NA
(, )
ෞ+ = 1
ෞ− = 2
0.74
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
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ෞ− =
1.32
e(, )
ෞ+ = 0
ෞ− =0
NA
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ෞ+ = 0
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ෞ+ = 1
ෞ− = 3
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ෞ+ = 0
ෞ− = 1
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ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
(, )
ෞ+ = 0
ෞ− = 1
NA
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ෞ+ = 0
知识图谱与知识工程
知识图谱：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”，可以 简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
已经构建好的知识图谱就像一个知识库，可以得到广首条记录就是 “曹操”
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
➢结构化数据
➢非结构化数据
➢实体命名识别（Name Entity Recognition）
➢关系抽取（Relation Extraction）
时代
广场
➢指代消解（Coreference Resolution）
这家酒店是我在纽 约最喜欢的希尔顿 酒店，它位于时代 广场附近的42街， 靠近所有的地铁、 百老汇演出场所， 毗邻少年奶酪蛋糕， 维吉尔烧烤等美食 餐厅。
难点 1、知识图谱技术案例
以匠心 致创新
2.3.1 知识工程概述
➢知识工程从大数据中挖掘知识， 可以弥合大数据机器学习底层特 征与人类认知的鸿沟。
➢知识图谱将信息表达成更接近 人类认知世界的形式，可以将内 容从符号转化为计算机可理解和 计算的语义信息，可以更好地理 解信息内容。
以匠心 致创新
2.3.2 知识图谱定义
附近
接近
百老汇 演出场事件
餐厅 位于
酒店
是
希尔顿 酒店
地点
机构
接近
接近
少年奶 酪蛋糕
维吉尔
烧烤 以匠心 致创新
2.3.4 知识图谱的存储
由于知识图谱的图结构特点，使用传统的关系型数据库存储大量的关系表，在做 查询的时候需要大量的表连接导致速度非常慢，所以知识图谱大部分采用的是图 数据库。
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
已经构建好的知识图谱就像一个知识库，可以得到广首条记录就是 “曹操”
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
➢结构化数据
➢非结构化数据
➢实体命名识别（Name Entity Recognition）
➢关系抽取（Relation Extraction）
时代
广场
➢指代消解（Coreference Resolution）
这家酒店是我在纽 约最喜欢的希尔顿 酒店，它位于时代 广场附近的42街， 靠近所有的地铁、 百老汇演出场所， 毗邻少年奶酪蛋糕， 维吉尔烧烤等美食 餐厅。
难点 1、知识图谱技术案例
以匠心 致创新
2.3.1 知识工程概述
➢知识工程从大数据中挖掘知识， 可以弥合大数据机器学习底层特 征与人类认知的鸿沟。
➢知识图谱将信息表达成更接近 人类认知世界的形式，可以将内 容从符号转化为计算机可理解和 计算的语义信息，可以更好地理 解信息内容。
以匠心 致创新
2.3.2 知识图谱定义
附近
接近
百老汇 演出场事件
餐厅 位于
酒店
是
希尔顿 酒店
地点
机构
接近
接近
少年奶 酪蛋糕
维吉尔
烧烤 以匠心 致创新
2.3.4 知识图谱的存储
由于知识图谱的图结构特点，使用传统的关系型数据库存储大量的关系表，在做 查询的时候需要大量的表连接导致速度非常慢，所以知识图谱大部分采用的是图 数据库。
人工智能导论-第2章知识表示和知识图谱
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。
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。
人工智能AI2章确定性知识系统共134页PPT资料
5
4.知识表示方法
知识表示方法也称知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。 知识表示的类型
按知识的不同存储方式： 陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；
知识本身和使用知识的过程相分离。 过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。 知识表示的基本方法 非结构化方法： 一阶谓词逻辑 产生式规则 结构化方法： 语义网络 框架 知识表示的其它方法 状态空间法和问题归约法。放在搜索中讨论。
估计新的概率，这种推理形式是我们将要在第5章中进行讨论的内容。 推理的机器实现
人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现 推理的那段程序。
根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也 有所不同。
9
2. 推理方法及其分类
推理方法解决的主要问题： 推理过程中前提与结论之间的逻辑关系； 不确定性推理中不确定性的传递问题。
y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为 可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。
1. 推理的概念
推理的心理过程
推理过程的心理形式 从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式： (1) 三段论推理，它是由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符
从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得 出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如 下人类推理的公式：
1.知识的概念 2.知识的类型 3.知识表示的概念 4.知识表示方法
4.知识表示方法
知识表示方法也称知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。 知识表示的类型
按知识的不同存储方式： 陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；
知识本身和使用知识的过程相分离。 过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。 知识表示的基本方法 非结构化方法： 一阶谓词逻辑 产生式规则 结构化方法： 语义网络 框架 知识表示的其它方法 状态空间法和问题归约法。放在搜索中讨论。
估计新的概率，这种推理形式是我们将要在第5章中进行讨论的内容。 推理的机器实现
人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现 推理的那段程序。
根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也 有所不同。
9
2. 推理方法及其分类
推理方法解决的主要问题： 推理过程中前提与结论之间的逻辑关系； 不确定性推理中不确定性的传递问题。
y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为 可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。
1. 推理的概念
推理的心理过程
推理过程的心理形式 从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式： (1) 三段论推理，它是由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符
从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得 出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如 下人类推理的公式：
1.知识的概念 2.知识的类型 3.知识表示的概念 4.知识表示方法
人工智能基础 第二章 知识表示与知识图谱
是一个学生。
• 2.产生式表示法 • 产生式表示法又称规则表示法，表示一种“条件—结果”形式，是
目前应用最多的一种知识表示方法，也是一种比较成熟的表示方法。 • 产生式表示法适用于表示具有因果关系的知识，其一般形式为：前
件→后件，前件为条件，后件为结果，由逻辑运算符AND、OR、 NOT组成表达式。
图2-5 经典图结构和多关系图
知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关 系（Relation）”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物， 比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某 种联系，比如人—“居住在”—北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归 是深度学习的“先导知识”等等。
属性值主要指对象指定属性的值。如 “面积”、“人口”、“首都”是几 种不同的属性， 960万平方公里是“面积”的属性值等。
现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图 谱里，如图2-6(a)所示，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司” 实体。人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。人和 公司之间的关系可以是“现任职”或者“曾任职”的关系。 类似的，一个 风控知识图谱可以包含“电话”、“公司”的实体，电话和电话之间的关 系可以是“通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话，
2.1 知识与知识表示
2.1.1 知识 2.1.2 知识表示 2.1.3 常用的知识表示方法
2.1.1 知识
• 机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不 是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类 更强，比如狗的嗅觉，机器一定程度也可以比人类更强。但认知 是人类的专属能力，也是机器实现人工智能的核心所在，知识的 价值就在于可以让机器在感知能力的基础上形成认知能力。
• 2.产生式表示法 • 产生式表示法又称规则表示法，表示一种“条件—结果”形式，是
目前应用最多的一种知识表示方法，也是一种比较成熟的表示方法。 • 产生式表示法适用于表示具有因果关系的知识，其一般形式为：前
件→后件，前件为条件，后件为结果，由逻辑运算符AND、OR、 NOT组成表达式。
图2-5 经典图结构和多关系图
知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关 系（Relation）”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物， 比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某 种联系，比如人—“居住在”—北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归 是深度学习的“先导知识”等等。
属性值主要指对象指定属性的值。如 “面积”、“人口”、“首都”是几 种不同的属性， 960万平方公里是“面积”的属性值等。
现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图 谱里，如图2-6(a)所示，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司” 实体。人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。人和 公司之间的关系可以是“现任职”或者“曾任职”的关系。 类似的，一个 风控知识图谱可以包含“电话”、“公司”的实体，电话和电话之间的关 系可以是“通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话，
2.1 知识与知识表示
2.1.1 知识 2.1.2 知识表示 2.1.3 常用的知识表示方法
2.1.1 知识
• 机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不 是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类 更强，比如狗的嗅觉，机器一定程度也可以比人类更强。但认知 是人类的专属能力，也是机器实现人工智能的核心所在，知识的 价值就在于可以让机器在感知能力的基础上形成认知能力。
人工智能之知识图谱
人工智能之知识图谱Research Report of Knowledge Graph目录图表目录 (4)摘要 (6)1.概念篇 (7)1.1.知识图谱概念和分类 (7)1.1.1.知识图谱的概念 (7)1.1.2.知识图谱的分类 (3)1.2.知识工程发展历程 (3)1.3.知识图谱的知识图谱 (6)2.技术人才篇 (10)2.1.知识表示与建模 (11)2.1.1.知识表示模型 (11)2.1.2.知识表示学习 (12)2.1.3.知识表示与建模人才介绍 (12)2.2.知识获取 (19)2.2.1.实体识别与链接 (19)2.2.2.实体关系学习 (20)2.2.3.事件知识学习 (21)2.2.4.知识获取人才介绍 (22)2.3.知识融合 (29)2.3.1.本体匹配 (30)2.3.2.实例匹配 (30)2.3.3.知识融合人才介绍 (30)2.4.知识图谱查询和推理计算 (36)2.4.1.知识推理 (36)2.4.2.知识存储和查询 (37)2.4.3.知识查询与推理人才介绍 (38)2.5.知识应用 (44)2.5.1.典型应用 (44)2.5.2.通用和领域知识图谱 (45)2.5.3.知识应用人才介绍 (46)2.6.高引学者及论文介绍 (51)2.6.1.高引学者介绍 (51)2.6.2.高引论文介绍 (56)2.7.会议奖项介绍 (57)3.应用篇 (67)3.1.通用知识图谱应用 (67)3.2.3.企业商业 (70)3.2.4.创业投资 (71)3.2.5.生物医疗 (72)4.趋势篇 (73)参考文献 (76)附录 (78)图表目录图 1 知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph 知识图谱 (9)图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9 知识表示与建模领域全球知名学者h-index 分布图 (15)图10 知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11 知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12 知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13 知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14 知识获取领域全球知名学者h-index 分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16 知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17 知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18 知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19 知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20 知识融合领域全球知名学者h-index 分布图 (32)图21 知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22 知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23 知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24 知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25 知识查询与推理领域全球知名学者h-index 分布图 (40)图26 知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27 知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28 知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29 知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30 知识应用领域全球知名学者h-index 分布图 (48)图31 行业知识图谱应用 (68)图32 电商图谱Schema (69)图33 大英博物院语义搜索 (70)图34 异常关联挖掘 (70)图35 最终控制人分析 (71)图36 企业社交图谱 (71)图37 智能问答 (72)图38 生物医疗 (72)图39 知识图谱领域近期热度 (75)图40 知识图谱领域全局热度 (75)表1 知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3 常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
人工智能概论课件 第2章 知识表示(导论)
▪ 谓词名 P：刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
（1）个体是常量：一个或者一组指定的个体。
▪ “老张是一个教师”：一元谓词 Teacher (Zhang) ▪ “5>3” ：二元谓词 Greater (5, 3) ▪ “Smith作为一个工程师为IBM工作”：
三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
命题逻辑表示法：无法把它所描述的事物的结构及逻辑特 征反映出来，也不能把不同事物间的共同特征表述出来。
P：老李是小李的父亲
P：李白是诗人 Q：杜甫也是诗人
13
2.2.2 谓词
谓词的一般形式： P (x1, x2,…, xn)
▪ 个体 x1, x2,…, xn ：某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念；
（3）∧： “合取”（conjunction）——与。
“我喜欢音乐和绘画”： Like (I, music) ∧ Like (I, painting)
16
2.2.3 谓词公式
1. 连接词（连词） （4）→：“蕴含”(implication)或 “条
件”(“如co果nd刘iti华on跑)。得最快，那么他取得冠军。” ：
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示对于个体域中的任何两个个体x
和y，x与y都是朋友。
20
2.2.3 谓词公式
全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。 例如：
▪ ( x)( y)(Employee(x) → Manager(y, x)) :
“每个雇员都有一个经理。”
▪ ( y)( x)(Employee(x) → Manager(y, x)):
30
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法
（1）个体是常量：一个或者一组指定的个体。
▪ “老张是一个教师”：一元谓词 Teacher (Zhang) ▪ “5>3” ：二元谓词 Greater (5, 3) ▪ “Smith作为一个工程师为IBM工作”：
三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
命题逻辑表示法：无法把它所描述的事物的结构及逻辑特 征反映出来，也不能把不同事物间的共同特征表述出来。
P：老李是小李的父亲
P：李白是诗人 Q：杜甫也是诗人
13
2.2.2 谓词
谓词的一般形式： P (x1, x2,…, xn)
▪ 个体 x1, x2,…, xn ：某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念；
（3）∧： “合取”（conjunction）——与。
“我喜欢音乐和绘画”： Like (I, music) ∧ Like (I, painting)
16
2.2.3 谓词公式
1. 连接词（连词） （4）→：“蕴含”(implication)或 “条
件”(“如co果nd刘iti华on跑)。得最快，那么他取得冠军。” ：
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示对于个体域中的任何两个个体x
和y，x与y都是朋友。
20
2.2.3 谓词公式
全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。 例如：
▪ ( x)( y)(Employee(x) → Manager(y, x)) :
“每个雇员都有一个经理。”
▪ ( y)( x)(Employee(x) → Manager(y, x)):
30
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法
《人工智能应用概论》课件第2章-知识表示
5.信息到知识和图形数据库阶段 Quillian于1968年提出了语义网络（Semantic Network）的概念，在研究人类联想记忆时提出， 认为记忆是由概念之间的联系来实现的。Simmon于1970年正式提出语义网络，并论证了语义网 络与一阶谓词逻辑的关系，认为语义网络是一种以网格格式表达人类知识构造的形式，使用相 互连接的点和边来表示知识，节点表示对象、概念，边表示节点之间的关系
2 2.1.2知识的特征
特征
相对正确性—知识是人类对客观世界认识的结晶， 并且受到长期实践的检验。因此，在一定的条件 及环境下，知识是正确的。（看图识字）
不确定性—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。（打雷一定下雨吗？）
2 2.1.2 知识的特征
2 2.2.1知识表示具体实现
系统规则库： R1: IF 有毛发 THEN 哺乳动物 R2: IF 分泌乳汁 THEN 哺乳动物 R3: IF 有羽毛 THEN 鸟类 R4: IF 会飞 AND 会下蛋 THEN 鸟类 R5: IF 吃肉 THEN 食肉动物 R6: IF 有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 食肉动物 R7: IF 哺乳动物 AND 有蹄 THEN 有蹄类动物 R8: IF 哺乳动物 AND 反刍动物 THEN 有蹄类动物 R9: IF 哺乳动物 AND 食肉动物 AND 黄褐色 AND 身上黑色斑点 THEN 金钱豹 R10: IF 哺乳动物 AND 食肉动物 AND 黄褐色 AND 身上黑色条纹 THEN 老虎 R11: IF 有蹄类动物 AND 长脖子 AND 长腿 AND 身上黑色斑点 THEN 长颈鹿 R12: IF 有蹄类动物 AND 身上黑色条纹 THEN 斑马 R13: IF 鸟类 AND 长脖子 AND 长腿 AND 不会飞 AND 黑白二色 THEN 鸵鸟 R14: IF 鸟类 AND 会游泳 AND 不会飞 AND 黑白二色 THEN 企鹅 R15: IF 鸟类 AND 会飞 THEN 信天翁
2 2.1.2知识的特征
特征
相对正确性—知识是人类对客观世界认识的结晶， 并且受到长期实践的检验。因此，在一定的条件 及环境下，知识是正确的。（看图识字）
不确定性—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。（打雷一定下雨吗？）
2 2.1.2 知识的特征
2 2.2.1知识表示具体实现
系统规则库： R1: IF 有毛发 THEN 哺乳动物 R2: IF 分泌乳汁 THEN 哺乳动物 R3: IF 有羽毛 THEN 鸟类 R4: IF 会飞 AND 会下蛋 THEN 鸟类 R5: IF 吃肉 THEN 食肉动物 R6: IF 有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 食肉动物 R7: IF 哺乳动物 AND 有蹄 THEN 有蹄类动物 R8: IF 哺乳动物 AND 反刍动物 THEN 有蹄类动物 R9: IF 哺乳动物 AND 食肉动物 AND 黄褐色 AND 身上黑色斑点 THEN 金钱豹 R10: IF 哺乳动物 AND 食肉动物 AND 黄褐色 AND 身上黑色条纹 THEN 老虎 R11: IF 有蹄类动物 AND 长脖子 AND 长腿 AND 身上黑色斑点 THEN 长颈鹿 R12: IF 有蹄类动物 AND 身上黑色条纹 THEN 斑马 R13: IF 鸟类 AND 长脖子 AND 长腿 AND 不会飞 AND 黑白二色 THEN 鸵鸟 R14: IF 鸟类 AND 会游泳 AND 不会飞 AND 黑白二色 THEN 企鹅 R15: IF 鸟类 AND 会飞 THEN 信天翁
人工智能导论-第2章 逻辑推理2 - 谓词逻辑
设 是包含变元的公式，是不包含变元的谓词公式，则如下逻辑等价关系成立：
(∀)( ∨ ) ≡ (∀) ∨
(∀)( ∧ ) ≡ (∀) ∧
(∃)( ∨ ) ≡ (∃) ∨
(∃)( ∧ ) ≡ (∃) ∧
谓词逻辑
量词的约束，因此是约束变元；Crown是一个常量符号，表示皇冠； ()是一个一元
谓词，表示是国王，_(Crown, )是一个二元谓词，表示头戴皇冠。
谓词逻辑
定理 2.4 当公式中存在多个量词时，若多个量词都是全称量词或者都是存在量词，
则量词的位置可以互换；若多个量词中既有全称量词又有存在量词，则量词的位
人工智能导论
Introduction of Artificial Intelligence
第2章
逻辑与推理
一、命题逻辑
二、谓词逻辑
三、知识图谱推理
四、因果推理
从 命题逻辑 到 谓词逻辑
命题逻辑的局限性：在命题逻辑中，每个陈述句是最基本的单位(即原子命题)，
无法对原子命题进行分解。因此在命题逻辑中，不能表达局部与整体、一般与个
这就是谓词逻辑研究内容。
谓词逻辑
定义2.7 个体：
个体是指所研究领域中可以独立存在的具体或抽象的概念。
定义2.9 谓词：
谓词是用来刻画个体属性或者描述个体之间关系存在性的元素，其
值为真或为假。
包含一个参数的谓词称为一元谓词，表示一元关系。
包含多个参数的谓词称为多元谓词，表示个体之间的多元关系。
存在量词消去(Existential Instantiation, EI): (∃)() → ()
存在量词引入(Existential Generalization, EG): () → (∃)()
(∀)( ∨ ) ≡ (∀) ∨
(∀)( ∧ ) ≡ (∀) ∧
(∃)( ∨ ) ≡ (∃) ∨
(∃)( ∧ ) ≡ (∃) ∧
谓词逻辑
量词的约束，因此是约束变元；Crown是一个常量符号，表示皇冠； ()是一个一元
谓词，表示是国王，_(Crown, )是一个二元谓词，表示头戴皇冠。
谓词逻辑
定理 2.4 当公式中存在多个量词时，若多个量词都是全称量词或者都是存在量词，
则量词的位置可以互换；若多个量词中既有全称量词又有存在量词，则量词的位
人工智能导论
Introduction of Artificial Intelligence
第2章
逻辑与推理
一、命题逻辑
二、谓词逻辑
三、知识图谱推理
四、因果推理
从 命题逻辑 到 谓词逻辑
命题逻辑的局限性：在命题逻辑中，每个陈述句是最基本的单位(即原子命题)，
无法对原子命题进行分解。因此在命题逻辑中，不能表达局部与整体、一般与个
这就是谓词逻辑研究内容。
谓词逻辑
定义2.7 个体：
个体是指所研究领域中可以独立存在的具体或抽象的概念。
定义2.9 谓词：
谓词是用来刻画个体属性或者描述个体之间关系存在性的元素，其
值为真或为假。
包含一个参数的谓词称为一元谓词，表示一元关系。
包含多个参数的谓词称为多元谓词，表示个体之间的多元关系。
存在量词消去(Existential Instantiation, EI): (∃)() → ()
存在量词引入(Existential Generalization, EG): () → (∃)()
人工智能导论：模型与算法2-逻辑与推理
p和t是真命题，q和s是假命题。
r的真假依赖于x的取值，无法判断r的真假，因此r 不是命题。
命题逻辑
可通过命题联结词(connectives）对已有命题进行组合，得到新命题。这些通过命
题联结词得到的命题被称为复合命题(compound proposition）。假设存在命题和，
下面介绍五种主要的命题联结词：
能够制造工具。 (小王)表示小王能够制造工具（该命题或者为真、或
者为假）。
谓词逻辑：量词
全称量词与存在量词之间的组合
∀¬() ≡ ¬∃()
¬∀() ≡ ∃¬()
∀ ≡ ¬∃¬
∃() ≡ ¬∀¬()
谓词逻辑：函数与谓词的区别
和证明等问题的研究。
亚里士多德（Aristotle公元
前384-前322，古代先哲、
古希腊人）
逻辑与推理是人工智能的核心问题
墨翟（尊称为墨子）被认为是东方逻辑
学的奠基人。墨子提出了名、辞、说三
种基本思维形式和由故、理、类三物构
成的逻辑推理。
墨子也提出了一些几何思想，如“平，同
高也（两平行线或两平行平面间距离处
中存在一个或若干个个体，∃()表示定义域中存在一个个体或若干
个体具有性质
全称量词和存在量词统称为量词。
谓词逻辑：量词
全称量词
谓词()：能够制造工具。∀()表示定义域中的所有个体能够制造
工具。 (小王)表示小王能够制造工具。
存在量词
谓词()：能够制造工具。 ∃()表示定义域中的存在某个/某些个体
前提：1) 每驾飞机或者停在地面或者飞在天空；2) 并非每驾飞机都飞在天空
结论：有些飞机停在地面
形式化：plane : 是飞机；in_ground : 停在地面；on_fly : 飞在天空
r的真假依赖于x的取值，无法判断r的真假，因此r 不是命题。
命题逻辑
可通过命题联结词(connectives）对已有命题进行组合，得到新命题。这些通过命
题联结词得到的命题被称为复合命题(compound proposition）。假设存在命题和，
下面介绍五种主要的命题联结词：
能够制造工具。 (小王)表示小王能够制造工具（该命题或者为真、或
者为假）。
谓词逻辑：量词
全称量词与存在量词之间的组合
∀¬() ≡ ¬∃()
¬∀() ≡ ∃¬()
∀ ≡ ¬∃¬
∃() ≡ ¬∀¬()
谓词逻辑：函数与谓词的区别
和证明等问题的研究。
亚里士多德（Aristotle公元
前384-前322，古代先哲、
古希腊人）
逻辑与推理是人工智能的核心问题
墨翟（尊称为墨子）被认为是东方逻辑
学的奠基人。墨子提出了名、辞、说三
种基本思维形式和由故、理、类三物构
成的逻辑推理。
墨子也提出了一些几何思想，如“平，同
高也（两平行线或两平行平面间距离处
中存在一个或若干个个体，∃()表示定义域中存在一个个体或若干
个体具有性质
全称量词和存在量词统称为量词。
谓词逻辑：量词
全称量词
谓词()：能够制造工具。∀()表示定义域中的所有个体能够制造
工具。 (小王)表示小王能够制造工具。
存在量词
谓词()：能够制造工具。 ∃()表示定义域中的存在某个/某些个体
前提：1) 每驾飞机或者停在地面或者飞在天空；2) 并非每驾飞机都飞在天空
结论：有些飞机停在地面
形式化：plane : 是飞机；in_ground : 停在地面；on_fly : 飞在天空
920091-人工智能导论(第4版)-第2章 知识表示(导论)
中的任何个体y都是朋友。
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示在个体域中存在个体x与个体y，
x与y是朋友。
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示对于个体域中的任何两个个体x
和y，x与y都是朋友。
20
2.2.3 谓词公式
全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。 例如：
▪ ( x)( y)(Employee(x) → Manager(y, x)) :
Introduction of Artificial Intelligence
第 2 章 知识表示
教材：
王万良《人工智能导论》（第4版） 高等教育出版社，2017.7
第2章 知识表示
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。但知识需要用适 当的模式表示出来才能存储到计算机中去，因此， 知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课 题。 本章将首先介绍知识与知识表示的概念，然后介绍 一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络等当前人 工智能中应用比较广泛的知识表示方法，为后面介 绍推理方法、专家系统等奠定基础。
词演算表达式的每个常量、变量、谓词和函数符号的 指派。
Friends (george, x) Friends (george, susie) T Friends (george, kate) F
对于每一个解释，谓词公式都可求出一个真值（T 或F）。
24
2.2.4 谓词公式的性质
2. 谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
③ 经验引起的不确定性
④ 不完全性引起的不确定性
7
2.1.2 知识的特性
3. 可表示性与可利用性
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示在个体域中存在个体x与个体y，
x与y是朋友。
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示对于个体域中的任何两个个体x
和y，x与y都是朋友。
20
2.2.3 谓词公式
全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。 例如：
▪ ( x)( y)(Employee(x) → Manager(y, x)) :
Introduction of Artificial Intelligence
第 2 章 知识表示
教材：
王万良《人工智能导论》（第4版） 高等教育出版社，2017.7
第2章 知识表示
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。但知识需要用适 当的模式表示出来才能存储到计算机中去，因此， 知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课 题。 本章将首先介绍知识与知识表示的概念，然后介绍 一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络等当前人 工智能中应用比较广泛的知识表示方法，为后面介 绍推理方法、专家系统等奠定基础。
词演算表达式的每个常量、变量、谓词和函数符号的 指派。
Friends (george, x) Friends (george, susie) T Friends (george, kate) F
对于每一个解释，谓词公式都可求出一个真值（T 或F）。
24
2.2.4 谓词公式的性质
2. 谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
③ 经验引起的不确定性
④ 不完全性引起的不确定性
7
2.1.2 知识的特性
3. 可表示性与可利用性
人工智能导论课件第2章第1-2节
2.2.3 智慧城市与智能城市
• 智能城市是在城市数字化和网络化发展基础上的智能升级，是城市由局部智慧 走向全面智慧的必经阶段。智能城市应是当前智慧城市发展的重点阶段。通过 智能技术赋能城市发展，实现惠民服务、城市治理、宜居环境和基础设施的智 能水平提升；同时智能城市建设最重要的内容是推进产业经济的智能化，一方 面包括智能技术和传统产业融合，以推进传统产业变革，实现转型提升；另一 方面要通过科技成果转化和示范性应用，加速推进智能产业突破发展。
2.2.2 智慧城市与数字城市
• 数字城市是数字地球的重要组成部分，是传统城市的数字化形态。数字城市是 应用计算机、因特网、多媒体等技术将城市地理信息和城市其他信息相结合， 数字化并存储于计算机网络上所形成的城市虚拟空间。数字城市建设通过空间 数据基础设施的标准化、各类城市信息的数字化整合多方资源，从技术和体制 两方面为实现数据共享和互操作提供基础，实现了城市一体化集成和各行业、 各领域信息化的深入应用。数字城市的发展积累了大量的基础和运行数据，也 面临诸多挑战，包括城市级海量信息的采集、分析、存储、利用等处理问题， 多系统融合中的各种复杂问题以及技术发展带来的城市发展异化问题。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
第2章 人工智能+领域应用
【导读案例】动物智能：聪明的汉斯
• 讨论：
1
关于智慧地球
2
智慧城市+智慧交通
3
智能家居、智慧医疗
4
智慧教育、智慧新零售
5
智能客户服务
第1节
2.1 关于智慧地球
• 2008年，IBM公司首席执行官彭明盛在《智慧地球：下一代领导议程》中首次 提出“智慧的地球”概念。他指出，智能技术正应用到生活的各个方面，如智 慧的医疗、智慧的交通、智慧的电力、智慧的食品、智慧的货币、智慧的零售 业、智慧的基础设施甚至智慧的城市，这使地 球变得越来越智能化。
人工智能导论第二章
第二章 知识表示方法
• 2.1 知识和知识表示 • 2.2 状态空间表示 • 2.3 问题归约表示 • 2.4 谓词逻辑表示 • 2.5 语义网络表示 • 2.6 产生式表示 • 2.7 框架表示 • 2.8 面向对象表示
2021/2/28
人工智能导论第二章-
1
产生式
2.6 产生式表示
• 产生式通常用于表示事实、规则以及它们 的不确定性度量，适合于表示事实性知识 和规则性知识。
THEN 该动物是食肉动物
r7： IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN 该动物是有蹄类动物
r 8： IF 该动物是哺乳动物 AND 是反刍动物
THEN 该动物是有蹄类动物
2021/2/28
人工智能导论第二章- 刘珊
12
规则库
2.6 产生式表示
r9： IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色
2021/2/28
人工智能导论第二章- 刘珊
5
产生式的形式描述及语义
——巴科斯范式BNF
2.6 产生式表示
<产生式>::= <前提> <结论> <前 提> :: = <简单条件>|<复合条件> <结 论> :: = <事实>|<操作> <复合条件> :: = <简单条件>AND<简单条件>[AND<简单
AND 身上有暗斑点
THEN 该动物是金钱豹
r10：IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎
r11： IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿
• 2.1 知识和知识表示 • 2.2 状态空间表示 • 2.3 问题归约表示 • 2.4 谓词逻辑表示 • 2.5 语义网络表示 • 2.6 产生式表示 • 2.7 框架表示 • 2.8 面向对象表示
2021/2/28
人工智能导论第二章-
1
产生式
2.6 产生式表示
• 产生式通常用于表示事实、规则以及它们 的不确定性度量，适合于表示事实性知识 和规则性知识。
THEN 该动物是食肉动物
r7： IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN 该动物是有蹄类动物
r 8： IF 该动物是哺乳动物 AND 是反刍动物
THEN 该动物是有蹄类动物
2021/2/28
人工智能导论第二章- 刘珊
12
规则库
2.6 产生式表示
r9： IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色
2021/2/28
人工智能导论第二章- 刘珊
5
产生式的形式描述及语义
——巴科斯范式BNF
2.6 产生式表示
<产生式>::= <前提> <结论> <前 提> :: = <简单条件>|<复合条件> <结 论> :: = <事实>|<操作> <复合条件> :: = <简单条件>AND<简单条件>[AND<简单
AND 身上有暗斑点
THEN 该动物是金钱豹
r10：IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎
r11： IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿
人工智能课件 --02知识的表示与推理-1
P=>P ٧ Q • 析取三段论
¬P, P ٧ Q =>Q
第一节 知识表示的一般方法
• 假言推理
P, P → Q =>Q
• 拒取式 ¬Q, P→Q=> ¬P
• 假言三段论 P→Q, Q→R => P→R
• 二难推论 P ٧ Q, P → R, Q → R => R
• 全称固化 (∀x) P(x) => p(y) 其中,y是个体域中的任一个体。
第一节 知识表示的一般方法
三、谓词表示法 1、复习(命题逻辑与谓词逻辑) (1) 命题
定义：命题是具有真假意义的语句。
命题代表人们进行思维的一种判断，或者为肯定，或 者为否定。
在命题逻辑中，通常用大写的英文字母表示。例如， 可用英文字母P表示“西安是个古老的城市”这个命题。
第一节 知识表示的一般方法
第一节 知识表示的一般方法
④ 谓词公式的解释 在命题逻辑中，对命题公式中各个变元的一次真值指
派，称为命题公式的一个解释。
⑤ 谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性 如果谓词公式P对个体域D上的任何一个解释都取真值
T，则称P在D上永真的。 对于谓词公式P，如果至少存在一个解释使得公式P为
真值T,则称公式P是可满足的。 如果谓词公式P对于个体域D上的任何一个解释都取真
(2)谓词 在谓词逻辑中，命题用谓词来表示。
谓词的一般形式：P(x1,x2,…,xn) 其中P是谓词名，xi是个体。个体可以是变量、常 量或函数。
在P(x1,x2,…,xn)中，如果xi是变量、常量或 函数,则称为一阶谓词；如果xi本身又是一个一阶 谓词，则称为二阶谓词。
第一节 知识表示的一般方法
第2章 知识的表示与推理(1)
¬P, P ٧ Q =>Q
第一节 知识表示的一般方法
• 假言推理
P, P → Q =>Q
• 拒取式 ¬Q, P→Q=> ¬P
• 假言三段论 P→Q, Q→R => P→R
• 二难推论 P ٧ Q, P → R, Q → R => R
• 全称固化 (∀x) P(x) => p(y) 其中,y是个体域中的任一个体。
第一节 知识表示的一般方法
三、谓词表示法 1、复习(命题逻辑与谓词逻辑) (1) 命题
定义：命题是具有真假意义的语句。
命题代表人们进行思维的一种判断，或者为肯定，或 者为否定。
在命题逻辑中，通常用大写的英文字母表示。例如， 可用英文字母P表示“西安是个古老的城市”这个命题。
第一节 知识表示的一般方法
第一节 知识表示的一般方法
④ 谓词公式的解释 在命题逻辑中，对命题公式中各个变元的一次真值指
派，称为命题公式的一个解释。
⑤ 谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性 如果谓词公式P对个体域D上的任何一个解释都取真值
T，则称P在D上永真的。 对于谓词公式P，如果至少存在一个解释使得公式P为
真值T,则称公式P是可满足的。 如果谓词公式P对于个体域D上的任何一个解释都取真
(2)谓词 在谓词逻辑中，命题用谓词来表示。
谓词的一般形式：P(x1,x2,…,xn) 其中P是谓词名，xi是个体。个体可以是变量、常 量或函数。
在P(x1,x2,…,xn)中，如果xi是变量、常量或 函数,则称为一阶谓词；如果xi本身又是一个一阶 谓词，则称为二阶谓词。
第一节 知识表示的一般方法
第2章 知识的表示与推理(1)
人工智能导论第2章知识图谱
学习思考
（1）查阅资料，思考一下传统知识表示和知识图谱的区别与联系。 （2）试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
星蓝海学习网
星蓝海学习网
知识图谱的应用知识图谱的应用知识图谱在生活中的应用延伸阅读
( 一 ) 小度智能音箱 （二）小度在家 （三）三星Bixby语谱很多，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。
星蓝海学习网
人工智能导论
星蓝海学习网
知识图谱的表示
星蓝海学习网
节点表示实体或概念，边则构成关 系。实体指的是现实世界中的具体 事物或具体的人，比如著名的物理 学家爱因斯坦、伟大的思想家马克 思等；概念是指人们在认识世界过 程中形成的对客观事物的概念化表 示，如人、动物、组织结构等；关 系则用来表达不同实体、概念之间 的联系，例如小王和小李是“同 事”、李红-“工作在”-上海等等。
星蓝海学习网
知识卡片
知识图谱在搜索中的展现-知识卡片 （图片来源于搜狗）
星蓝海学习网
知识图识卡片展现 （图片来源于搜狗）
星蓝海学习网
关系搜索中的知识卡片展现 （图片来源于）星蓝海学习网知识图谱的表示
知识图谱的表示
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多 关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连 接在一起而得到的一个关系网络。如图所示为一多关系图，它包 含多种类型的节点和多种类型的边，不同形状和颜色代表不同种 类的节点和边。
星蓝海学习网
2图文模板.1 机器感知与模式识别
（因变量）。
以匠心 致创新
2.1.3 机器学习
【任务描述】：设计一个二分类器，实现对鸢尾花样本数据库中山鸢
尾和变色鸢尾两种类别的分类功能。 步骤1：数据采集。 步骤2：训练数据，求解参数。
萼片长度/ 厘米 5.1 4.9 4.7 4.6 7 6.4 6.9 5.5
…
萼片宽度/ 厘米 3.5 3 3.2 3.1 3.2 3.2 3.1 2.3 …
以匠心 致创新
2.1.5 深度学习的对抗攻击
被“终结
者”锁定
了怎么办？ 优
秀
的
隐
身
脑门贴张纸，“我不是
衣一幅炫彩的对抗图画，贴
人”！
在肚子
骗过Face ID！
目标检测界的翘楚以Y匠O心LOv致2 创新
2.1.5 深度学习的对抗攻击
➢ 莫斯科国立大学和华为莫斯科研究院的科学家。他们的 符上有特殊纹路，可以迷惑 AI，这叫对抗攻击。
机器感知：计算机直接“感觉”周围世界，就像人一样通过“感觉 器官”直接从外界获取信息，如通过视觉器官获取图形、图像信息， 通过听觉器官获取声音信息。
特征定义 图像识别
特征匹配
人工设计图像特征 自动从图像中学习有效 的特征
以匠心 致创新
2.1.2 模式识别
模式识别（Pattern Recognition）：研究自然界中存在的大量
重点 1、机器学习的类别、各类的特点
2、机器学习算法实现分类的方法
难点 1、机器学习算法实现分类的方法
2、基于深度学习的物品检测方法
以匠心 致创新
观看视频-波士顿动力机器狗
以匠心
人 工 智 能 体 现 在 哪 里 致创？新
2.1.1 机器感知
《人工智能导论》读书笔记思维导图
06 第5章 计算机视觉
目录
07 第6章 自然语言处理
08 第7章 知识图谱
09
第8章 人工智能技术 应用场景
011
第10章 人工智能的 挑战与未来
010 第9章 智能机器人 012 参考文献
本书主要讲述人工智能的基础知识与基础理论，并通过大量的人工智能应用帮助读者快速了解人工智能相关 技术。本书共10章，分别为人工智能概述、人工智能基础知识、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处 理、知识图谱、人工智能技术应用场景、智能机器人和人工智能的挑战与未来。本书内容丰富，讲解细致，注重 技术发展变化。本书既可作为高校大数据专业、云计算专业、人工智能技术专业、信息管理专业、计算机网络专 业的教材，又可作为人工智能与大数据爱好者的参考书。
2.2 人工智能的 常用工具
2.3 数据采集 2.4 数据存储
2.5 数据清洗 2.6 数据分析
2.7 小结 2.8 习题
第3章 机器学习
3.1 机器学习 1
概述
3.2 机器学习 2
的分类
3 3.3 机器学习
常用算法
4
3.4 小结
5
3.5 习题
第4章 深度学习
4.1 神经网络 4.2 感知机
内容提要
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能简 介
1.2 人工智能的 起源与发展
1.3 人工智能的 研究内容
1.4 人工智能领 域的著名专家与 代表性人...
1.5 人工智能研 究的主要学派
1.6 人工智能的 应用
1.7 小结 1.8 习题
第2章 人工智能基础知识
2.1 人工智能的 数学基础
04
7.4 知识 存储
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知识卡片
知识图谱在搜索中的展现-知识卡片 （图片来源于搜狗）
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知识图识卡片展现 （图片来源于搜狗）
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关系搜索中的知识卡片展现 （图片来源于）星蓝海学习网知识图谱的表示
知识图谱的表示
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多 关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连 接在一起而得到的一个关系网络。如图所示为一多关系图，它包 含多种类型的节点和多种类型的边，不同形状和颜色代表不同种 类的节点和边。
学习思考
（1）查阅资料，思考一下传统知识表示和知识图谱的区别与联系。 （2）试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
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知识图谱的应用知识图谱的应用知识图谱在生活中的应用延伸阅读
( 一 ) 小度智能音箱 （二）小度在家 （三）三星Bixby语 智能问答目前也是一个非常热门的方向，它是信息检索系统的一 种高级形式，它降低了人机交互的门槛，非常适合成为互联网的 新入口。相较于传统的用户输入问题，搜索引擎返回网页的方式， 智能问答系统可以直接通往答案。目前很多问答平台引入了知识 图谱，典型的应用有苹果的Siri，下图为苹果Siri的问答展示。天 津聚问网络技术服务中心开发的大型在线问答系统OASK，就是 专门为门户、企业、媒体、教育等各类网站提供良好的交互式问 答解决方案的。
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知识图谱的表示
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节点表示实体或概念，边则构成关 系。实体指的是现实世界中的具体 事物或具体的人，比如著名的物理 学家爱因斯坦、伟大的思想家马克 思等；概念是指人们在认识世界过 程中形成的对客观事物的概念化表 示，如人、动物、组织结构等；关 系则用来表达不同实体、概念之间 的联系，例如小王和小李是“同 事”、李红-“工作在”-上海等等。
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知识图谱的应用
星蓝海学习网 Siri的问答展示1
Siri的问答展示2
知识图谱的应用
2.智能推荐 在智能推荐方面，可基于知识图谱构建场景，提供基于场景的
推荐。例如在电商领域，通过整合商品间关联的信息以及从互联 网抽取的相关信息，形成知识库和产品库，构建企业自身的知识 图谱。当用户输入关键词查看商品时，知识图谱会为用户提供此 次购物方面最相关的信息，并且还能通过用户已购产品推断其购 物场景，向其推荐其他相关场景产品。
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搜索引擎中知识图谱的应用
知识卡片： 早期互联网搜索仅仅是基于本文的链接，搜索时仅单纯的给出包 含搜索词的网页，让用户去网页中寻找答案。2012年谷歌提出知 识图谱并且将其应用于语义搜索，改进搜索质量，搜索算法会在 网页搜索时尽可能的链接与其相关的结构化信息，这些信息会以 知识卡片（Knowledge Card）的形式返回给用户，知识卡片就是 知识图谱在搜索引擎中最早的表现形式。
社交网络Facebook于2013年推出的Graph Search产品，其核 心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起，帮助 用户在庞大的社交网络中找到与自己最具相关性的人，其主要功 能就是智能推荐。
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知识图谱的应用
3. 金融领域 金融领域的应用主要包括风险控制和智能投顾等。 在风险控制方面，通过构建工商知识图谱，可以将人、公司
人工智能导论
知识表示和知识图谱
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2.2知识图谱
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。
THINKS
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知识图谱的应用
教育 农业
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医疗
科研
旅游
人力资源管理
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知识图谱的总结与展望
知识图谱的总结与展望
知识图谱的构建是多学科的结合，需要知识库、自然语言理 解，机器学习和数据挖掘等多方面知识的融合，是相关领域研究 的最新成果，在未来的几年时间内，知识图谱毫无疑问将是人工 智能的前沿研究问题，各行各业都在讨论适合自己的知识图谱。
知识图谱的表示
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知识图谱可以方便的表示生 活中的很多场景，比如一个 人的社交网络图谱，如图所 示，以图谱的形式清晰呈现 出社交人脉。
知识图谱的表示
苏宁
小刚
小红
毕业于
××大人”，也可以包含 “公司”“学校”等组织机 构实体。人与人之间可以是 亲人、朋友，同学、同事、 邻居等。人和学校之间可以 是“在读”或者“毕业”的 关系，如图所示。
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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人工智能导论
知识图谱为互联网上海量、异构、动态的大数据表达、组织、 管理以及利用提供了一种更为有效的方式，使得网络的智能化水 平更高，更加接近于人类的认知思维。目前，除了我们前面提到 的搜索引擎的应用外，知识图谱已在智能问答、智能推荐以及一 些垂直行业中有所应用，成为支撑这些应用发展的动力源泉。
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知识图谱的应用
查阅与思考
（1）查阅一个知识图谱的应用实例。 （2）你能列举一些应用知识图谱解决问题的领域吗？
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什么是知识图谱
知识图谱的概念，由Google于2012年率先提出，其初衷是用 以增强自家的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量，使得用户无 需通过点击多个链接就可以获取结构化的搜索结果，并且提供一 定的推理功能，创造出一种全新的信息检索模式。本质上，知识 图谱就是利用可视化的图谱形象展示客观世界中的概念、实体及 其间的复杂关系。Google 知识图谱的宣传语“Things, not strings” 给出了知识图谱的精髓，即:不要无意义的字符串，而是 获取字符串背后隐含的对象或事物。
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知识图谱的表示
苏宁
小 刚
小红
毕业于
×× 大学
小白
{ ‘ 年 龄 ’ ： ‘ 35 ’ ， ‘职位’：‘区域 经1月’ }
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实体和关系也会拥有各自的 属性，比如人可以有“年龄” 和“身高”等属性。当我们 把所有这些信息作为关系或 者实体的属性添加后，所得 到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。如图 所示为一00年1月。
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知识图谱的应用
延伸阅读星蓝海学习网知识图谱在 生活中的Biblioteka活中你所使用的智能设备里，哪些涉及到了知识图谱？ （2）查阅相关文献资料，了解知识图谱在教育、医疗行业及农业 方面的应用。 （3）想一想未来的知识图谱将会怎样改变我们的生活？
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知识图谱的应用
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知识图谱
第一部分
第二部分
第三部分
第四部分
什么是知识图谱 知识图谱的表示 知识图谱的应用 知识图谱的总结与展望
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什么是知识图谱
案例引入 什么是知识图谱？
疾病症状被 Google 纳入“知识图谱”之中
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IBM 想让机器人 沃森和你展示出来。 在智能投顾方面，通过对金融数据进行结构化提取和智能化
分析，根据客户自身的理财需求，实现自动理财顾问。当在某个 宏观经济事件或者企业相关事件发生的时候，券商分析师、交易 员、基金公司基金经理等投资研究人员可以通过知识图谱做更深 层次的分析和更好的投资决策。
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知识卡片
知识图谱在搜索中的展现-知识卡片 （图片来源于搜狗）
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知识图识卡片展现 （图片来源于搜狗）
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关系搜索中的知识卡片展现 （图片来源于）星蓝海学习网知识图谱的表示
知识图谱的表示
从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多 关系图（Multi-relational Graph）,就是把所有不同种类的信息连 接在一起而得到的一个关系网络。如图所示为一多关系图，它包 含多种类型的节点和多种类型的边，不同形状和颜色代表不同种 类的节点和边。
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（1）查阅资料，思考一下传统知识表示和知识图谱的区别与联系。 （2）试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
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知识图谱的应用知识图谱的应用知识图谱在生活中的应用延伸阅读
( 一 ) 小度智能音箱 （二）小度在家 （三）三星Bixby语 智能问答目前也是一个非常热门的方向，它是信息检索系统的一 种高级形式，它降低了人机交互的门槛，非常适合成为互联网的 新入口。相较于传统的用户输入问题，搜索引擎返回网页的方式， 智能问答系统可以直接通往答案。目前很多问答平台引入了知识 图谱，典型的应用有苹果的Siri，下图为苹果Siri的问答展示。天 津聚问网络技术服务中心开发的大型在线问答系统OASK，就是 专门为门户、企业、媒体、教育等各类网站提供良好的交互式问 答解决方案的。
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节点表示实体或概念，边则构成关 系。实体指的是现实世界中的具体 事物或具体的人，比如著名的物理 学家爱因斯坦、伟大的思想家马克 思等；概念是指人们在认识世界过 程中形成的对客观事物的概念化表 示，如人、动物、组织结构等；关 系则用来表达不同实体、概念之间 的联系，例如小王和小李是“同 事”、李红-“工作在”-上海等等。
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2.智能推荐 在智能推荐方面，可基于知识图谱构建场景，提供基于场景的
推荐。例如在电商领域，通过整合商品间关联的信息以及从互联 网抽取的相关信息，形成知识库和产品库，构建企业自身的知识 图谱。当用户输入关键词查看商品时，知识图谱会为用户提供此 次购物方面最相关的信息，并且还能通过用户已购产品推断其购 物场景，向其推荐其他相关场景产品。
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搜索引擎中知识图谱的应用
知识卡片： 早期互联网搜索仅仅是基于本文的链接，搜索时仅单纯的给出包 含搜索词的网页，让用户去网页中寻找答案。2012年谷歌提出知 识图谱并且将其应用于语义搜索，改进搜索质量，搜索算法会在 网页搜索时尽可能的链接与其相关的结构化信息，这些信息会以 知识卡片（Knowledge Card）的形式返回给用户，知识卡片就是 知识图谱在搜索引擎中最早的表现形式。
社交网络Facebook于2013年推出的Graph Search产品，其核 心技术就是通过知识图谱将人、地点、事情等联系在一起，帮助 用户在庞大的社交网络中找到与自己最具相关性的人，其主要功 能就是智能推荐。
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3. 金融领域 金融领域的应用主要包括风险控制和智能投顾等。 在风险控制方面，通过构建工商知识图谱，可以将人、公司
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2.2知识图谱
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。
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知识图谱的构建是多学科的结合，需要知识库、自然语言理 解，机器学习和数据挖掘等多方面知识的融合，是相关领域研究 的最新成果，在未来的几年时间内，知识图谱毫无疑问将是人工 智能的前沿研究问题，各行各业都在讨论适合自己的知识图谱。
知识图谱的表示
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知识图谱可以方便的表示生 活中的很多场景，比如一个 人的社交网络图谱，如图所 示，以图谱的形式清晰呈现 出社交人脉。
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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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知识图谱为互联网上海量、异构、动态的大数据表达、组织、 管理以及利用提供了一种更为有效的方式，使得网络的智能化水 平更高，更加接近于人类的认知思维。目前，除了我们前面提到 的搜索引擎的应用外，知识图谱已在智能问答、智能推荐以及一 些垂直行业中有所应用，成为支撑这些应用发展的动力源泉。
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查阅与思考
（1）查阅一个知识图谱的应用实例。 （2）你能列举一些应用知识图谱解决问题的领域吗？
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知识图谱的概念，由Google于2012年率先提出，其初衷是用 以增强自家的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量，使得用户无 需通过点击多个链接就可以获取结构化的搜索结果，并且提供一 定的推理功能，创造出一种全新的信息检索模式。本质上，知识 图谱就是利用可视化的图谱形象展示客观世界中的概念、实体及 其间的复杂关系。Google 知识图谱的宣传语“Things, not strings” 给出了知识图谱的精髓，即:不要无意义的字符串，而是 获取字符串背后隐含的对象或事物。
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小白
{ ‘ 年 龄 ’ ： ‘ 35 ’ ， ‘职位’：‘区域 经1月’ }
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实体和关系也会拥有各自的 属性，比如人可以有“年龄” 和“身高”等属性。当我们 把所有这些信息作为关系或 者实体的属性添加后，所得 到的图谱称之为属性图 （Property Graph）。如图 所示为一00年1月。
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延伸阅读星蓝海学习网知识图谱在 生活中的Biblioteka活中你所使用的智能设备里，哪些涉及到了知识图谱？ （2）查阅相关文献资料，了解知识图谱在教育、医疗行业及农业 方面的应用。 （3）想一想未来的知识图谱将会怎样改变我们的生活？
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第一部分
第二部分
第三部分
第四部分
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