人工智能_知识表示PPT演示
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(完整版)人工智能介绍PPT课件
人工智能简介
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2021/5/31 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2021/5/31
人工智视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2021/5/31
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智 能的发展。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实 现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2021/5/31 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么？
What is Artificial Intelligence？
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2021/5/31
人工智视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2021/5/31
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智 能的发展。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”，可以自动启动、加速、刹车，可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下，它的“大脑”能随机应变，自动选择 最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互，实 现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
人工智能概述ppt课件
加密技术
使用加密算法保护数据传 输和存储过程中的隐私安 全。
安全性挑战及防范措施
人工智能系统的脆弱性
AI系统可能受到恶意攻击和欺骗，导致系统失效或被利用。
数据安全与保护
防止数据泄露、篡改和破坏，确保AI系统的数据完整性和可用性。
人工智能监管与政策
制定相关法规和政策，规范AI技术的研发和应用，保障社会安全和 公共利益。
符号系统与连接主义结合可以充分发挥各自优势，实现更高效、更智能 的人工智能系统。例如，在深度学习模型中融入符号处理机制，可以提 高模型的可解释性和泛化能力。
05
伦理、隐私和安全问 题探讨
伦理道德问题在AI中体现
数据偏见与歧视
01
算法训练数据可能包含社会和文化偏见，导致不公平的决策和
歧视。
人工智能的决策透明度
人才培养与生态建设
加强人工智能人才培养与引进，构建良好创新生 态，推动人工智能持续发展与进步。
THANKS
感谢观看
均方误差、均方根误差 用于评估回归模型的性能，衡量模型 预测值与实际值之间的差距。
时间复杂度和空间复杂度 用于评估算法的运行效率和存储开销， 是选择算法时需要考虑的重要因素之 一。
04
数据驱动与知识表示 方法
数据驱动思想在AI中体现
数据驱动是人工智能的重要思想，强 调从数据中学习规律，挖掘潜在知识。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。
人工智能PPT课件
2）泛化联系：用于表示一种类节点（如鸟）与更抽象 的类节点（如动物）之间的联系，用 AKO 表示。
• AKO: 偏序联系，可将问题领域中的所有类节点组织 成一个AKO层次网络。下图为动物分类系统中部分概 念的AKO联系描述。
动物
AKO 哺乳动物
AKO 鸟类动物
AKO 猎豹
AKO 老虎
AKO 长颈鹿
Artificia（l Icn）t同e2，2n2-2）
第一次分割 （2n2-1，2n2-3）
（a）原始问题
第2n2-2次分割 （2，0）
（b）同构问题
目标状态 （0，0）
（c）同态问题
Artificial Intelligence
3 知识表示的方法
• 产生式系统
–状态空间表示法 –问题归约表示法(与或图)
• 谓词逻辑表示法 • 语义网络 • 框架 • 其它
Artificial Intelligence
1) 语义网络
1 语义网络的概念和特性 是一种采用网络形式表示人类知识的方法. 形式: 是带标识的有向图.
节点: 表示物体、概念、事件、动作或态势; 有向弧(也带有标识): 节点之间的语义联系.
2 语义网络的知识表达
2.1 基本命题的语义网络表示 节点: 分为实例节点和类节点两种. 有向弧: 刻画节点之间的语义联系.
(1) 以个体为中心的语义联系 1）实例联系. 用于表示类节点与所属实例节点之间
的联系，标识为ISA。例如 “燕子是一只鸟”
燕子 ISA
鸟
Artificial Intelligence
初始状态 （2n2，2n2-2）
第一次分割 （2n2-1，2n2-3）
2.目标：（0，0）；
人工智能简介-课件(PPT演示)
11
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
5
AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能 • 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力 • 人类的自然智能（简称智能） • 指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。 • 人类大脑是如何实现智能的 • 两大难题之一：宇宙起源、人脑奥秘 • 对人脑奥秘知之甚少 • 对人脑奥秘知道什么 • 结构：1011-12 量级的神经元，分布并行 • 功能：记忆、思维、观察、分析 等 • 对智能的严格定义 • 有待于人脑奥秘的揭示，进一步认识 6
16
知识应用期（1971—1980）
挫折和教训 • 失败的预言： • 60年代初，西蒙预言：10年内计算机将成为世界冠军、将证明一个未 发现的数学定理、将能谱写出具有优秀作曲家水平的乐曲、大多数心理 学理论将在计算机上形成。 • 挫折和教训 • 在博弈方面，塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。 • 在定理证明方面，发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明 两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万步也没证出结果。 • 在问题求解方面，对于不良结构，会产生组合爆炸问题。 • 在机器翻译方面，发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把 “心有余而力不足”的英语句子翻译成俄语，再 翻译回来时竟变成了 “酒是好的，肉变质了” • 在神经生理学方面，研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术 条件下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 • 在其它方面，人工智能也遇到了不少问题。在英国，剑桥大学的詹姆 教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转 17 直下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
人工智能_知识表示ppt课件
D n { x 1 ,( x 2 ,,x n )|x 1 ,x 2 ,,x n D }
则称P是一个n元谓词，记为
P(x1,x2,…,xn)
其中，x1,x2,…,xn为个体，可以是个体常量、变元和函数。
例如：GREATER(x,6)
x大于6
STUDENT(wanghong )
王红是一名学生
TEACHER(father(zhang)) 张的父亲是一位教师
知识表示的要求（难度很大）
表示能力：能否正确、有效地将问题求解所需的各种知识表示出来
表示范围的广泛性
领域知识表示的高效性
对非确定性知识表示的支持程度
可利用性：利用这些知识进行推理，可以求得待解决问题的解
对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
一阶谓词逻辑表示的逻辑基础 ----命题与真值
命题的定义： 断言：一个陈述句称为一个断言 命题：具有真假意义的断言成为命题
可以用大写字母表示命题，如：
A: 天在下雨。 B: 天晴 C: 人是会死的 D: 他在哭
命题的真值： T：表示命题的意义为真 F：表示命题的意义为假
表达单一意义的命题称为“原子命题”。 命题逻辑就是研究命题和命题之间关系的符号逻辑系统。
辖域：指位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式
约束变元：辖域内与量词中同名的变元称为约束变元
自由变元：不受约束的变元称为自由变元
例子：(x)(P(x，y)→Q(x，y))VR(x，y)
其中，(P(x，y)→Q(x，y))是(x)的辖域
辖域内的变元x是受( x)约束的变元
R(x，y)中的x和所有的y都是自由变元
人工智能 ppt课件
（4）可表示性与可利用性
• 可表示性是指知识可以用适当的形式表示出来。例如语言 、文字、图形、神经元网络等。 • 可利用性是指知识可以被用来解决各种各样的问题。
2）.知识的类型：
（1）按知识的性质：
• 概念 • 命题 • 公理 • 定理 • 规则 • 方法
（2）按知识的作用范围：
• 常识性知识：是指通用通识的知识。即人们普遍知道的、 适应于所有领域的知识。
（2）不确定性
知识的不确定性包括不完备性、不确定性与模糊性：
• 知识的不完备性是指在解决问题时不具备解决该问题 所需要的全部知识。 • 知识的不确定性是指知识所具有的既不能完全被确定 为真，又不能完全被确定为假的特性。 •知识的模糊性是指知识的“边界”不明确的特性。
（3）矛盾性和相容性
• 矛盾性是指同一个知识集中的不同知识之间相互对立或不 一致，即从这些知识出发，会推出不一致的结论。 • 相容性是指同一个知识集中的所有知识之间互相不矛盾。
• 状态空间法 • 问题归约法 • 谓词逻辑法 • 语义网络法 • 框架表示法 • 剧本表示法 • 过程表示法 • 面向对象表示法
二. 知识表示
所谓知识表示是对知识的一种描述，即用一些约定的符 号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。所谓知识 表示过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
同一知识可以有多种不同的表示形式，而不同表示形式 所产生的效果又可能不一样。
1）.知识表示的要求
（1）表示能力
知识表示能力是指能否正确、有效地将问题求解所需要 的各种知识表示出来。知识表示能力包括以下三个方面：
第二部分 知识表示方法
➢ 知识是一切智能行为的基础，也是人工智能的重要 研究对象。要使计算机具有智能，就必须使它具有知 识，而要使计算机具有知识，首先必须解决知识的表 示问题。
人工智能PPT
人工智能PPT人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能的科学与技术。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，具有广泛的应用前景。
为了能够更好地向大家介绍人工智能，我准备了以下PPT内容。
第一部分：人工智能概述1. 什么是人工智能？人工智能是指通过类似人类思维的方式，使机器能够理解、学习和应用知识的科学与技术。
2. 人工智能的分类- 强人工智能：拥有与人类智能相媲美或超越人类的智能水平，能够进行高级思维和判断。
- 弱人工智能：在特定领域内完成一定任务，但不能拥有人类智能的所有特征。
3. 人工智能的应用领域- 机器学习：通过计算机算法，使机器能够从数据中自动学习和改进，如语音识别、图像处理等。
- 自然语言处理：研究如何使机器能够理解和生成人类语言，如智能问答系统、机器翻译等。
- 计算机视觉：使机器能够理解和解释图像和视频内容，如人脸识别、目标检测等。
- 智能机器人：将人工智能应用于机器人领域，使机器人能够自主感知、决策和执行任务。
第二部分：人工智能的发展历程1. 早期发展阶段20世纪40年代至60年代，人工智能的先驱们开始提出推理、学习和问题解决的思想，并开发了一些基础算法和系统。
2. 冬眠期20世纪70年代，人工智能的研究遇到了困难和挑战，进入了一个相对低迷的阶段，被称为“人工智能冬眠期”。
3. 复兴与进展20世纪80年代开始，人工智能逐渐复苏，并在机器学习、专家系统等领域取得了显著进展。
同时，计算能力和数据量的不断增加也为人工智能的发展提供了支持。
4. 当前应用与未来走向当前，人工智能已经广泛应用于各个行业，包括医疗、金融、交通等。
未来，人工智能将继续发展壮大，与人类共同构建智能化的社会。
第三部分：人工智能的挑战与应对1. 伦理与隐私问题- 人工智能的发展可能引发一些伦理和道德问题，如机器是否拥有意识和道德判断能力等。
人工智能知识表示方法ppt课件
2024/2/15
2.2.2 谓词逻辑表示知识举例
例3
用谓词逻辑表示下列知识： 人人爱劳动。 自然数都是大于零的整数。 所有整数，不是偶数就是奇数。
第一步
定义谓词如下： MAN(x)：x是人 LOVE(x，y)：x爱y N(x): x是自然数 I(x):x是整数 E(x): x是偶数 O(x): x是奇数 GZ(x): x大于零
效率低,过程冗长 灵活性差，不确定知识
组合爆炸
优点
缺点
2024/2/15
返回
2.3 产生式表示法1943年由美国数学家Fra bibliotek.Post提出。
产生式知识 表示方法
它使用类似文法的规则。用该方法求解 问题时的思路与人类很相似。目前大部 分的专家系统都采用产生式系统的结构 来构建。
2024/2/15
产生式系统的组成
例1
张三是学生，李四也是学生。
第一步
定义谓词如下： ISStudent(x)：x是一个学生 张三是个体 李四也是个体
第二步
将个体代入谓词中，得到 ISStudent(张三)， ISStudent(李四)
第三步
根据语义，用逻辑连接符连接 ISStudent(张三) ∧ISStudent(李四)
2024/2/15
能否在同一层次上和不同层次上模块化
是否适于推理
知识和元知识能否用统一的形式表示
是否适于计算机处理
是否适合于加入启发信息
是否有高效的求解算法 能否表示不精确知识
过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
2024/2/15
返回
2.2 一阶谓词逻辑表示法
一阶谓词逻 辑表示法
一种重要的知识表示方法，它以数理逻辑 为基础，是到目前为止能够表达人类思维 和推理的一种最精确的形式语言。它的表 现方式和人类自然语言非常接近，它能够 被计算机进行精确推理。
2.2.2 谓词逻辑表示知识举例
例3
用谓词逻辑表示下列知识： 人人爱劳动。 自然数都是大于零的整数。 所有整数，不是偶数就是奇数。
第一步
定义谓词如下： MAN(x)：x是人 LOVE(x，y)：x爱y N(x): x是自然数 I(x):x是整数 E(x): x是偶数 O(x): x是奇数 GZ(x): x大于零
效率低,过程冗长 灵活性差，不确定知识
组合爆炸
优点
缺点
2024/2/15
返回
2.3 产生式表示法1943年由美国数学家Fra bibliotek.Post提出。
产生式知识 表示方法
它使用类似文法的规则。用该方法求解 问题时的思路与人类很相似。目前大部 分的专家系统都采用产生式系统的结构 来构建。
2024/2/15
产生式系统的组成
例1
张三是学生，李四也是学生。
第一步
定义谓词如下： ISStudent(x)：x是一个学生 张三是个体 李四也是个体
第二步
将个体代入谓词中，得到 ISStudent(张三)， ISStudent(李四)
第三步
根据语义，用逻辑连接符连接 ISStudent(张三) ∧ISStudent(李四)
2024/2/15
能否在同一层次上和不同层次上模块化
是否适于推理
知识和元知识能否用统一的形式表示
是否适于计算机处理
是否适合于加入启发信息
是否有高效的求解算法 能否表示不精确知识
过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
2024/2/15
返回
2.2 一阶谓词逻辑表示法
一阶谓词逻 辑表示法
一种重要的知识表示方法，它以数理逻辑 为基础，是到目前为止能够表达人类思维 和推理的一种最精确的形式语言。它的表 现方式和人类自然语言非常接近，它能够 被计算机进行精确推理。
人工智能技术介绍PPT完整版(人工智能概述、围棋、象棋、人工智能3.0等)
乐观思潮
人工智能
孕育期
电子计算机 机
器翻译与NLP 图灵测试 计算 机下棋 早期神
1956
1974
1980
1987
1993
2006
2016
所有的AI程序 都只是“玩具” 运算能力 计算复杂性 常识与推理
未达预期
大数据 计算能力
削减投入
应用增多
经网络
人工智能核心技术
知识和数据智能处理
知识处理时通常使用专家
来悄
临悄
• 交通工具（即无人机、无人驾驶等） • VR（虚拟现实）
终正
结在
工业1.0 创造了机器工厂的 “蒸汽时代”
工业2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 气时代”
工业3.0 应用电子信息技术， 进一步提高生产自 动化水平
工业4.0 开始应用信息物理 融合系统（CPS）
复 杂 度
有关学科 教学、科学和 工程辅助
图论
博弈
AI的几大门派
模拟人的心智 模拟脑的结构 模拟人的行为
进化学派 类推学派 贝叶斯学派 符号学派 联结学派 行为学派
感知
知识表示 神经网络 机器人
深度学习
聪明的AI
有学识的AI
识别 判断
思考 语言 推理
知识图谱
AI生态逐步形成：基础资源+技术+应用
人工智能产业生态的三层基本架构
信息物联系统 蒸汽机
电力广泛应用
自动化、信息化
18世纪末
20世纪初
1970年代初
今天
时间
AI将催生“无用阶层”吗？
• 人工/脑力劳动：翻译、记者...
• 人工/体力劳动：保安、保姆...
《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
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
人工智能ppt课件
词法分析
应用
研究单词的内部结构，包括词根、词 缀、词干等，以及单词的形态变化规 则。
在信息检索、机器翻译、智能问答等 领域中，词性标注有助于提高文本处 理的准确性和效率。
词性标注
为每个单词分配一个词性标签，如名 词、动词、形容词等，以便理解单词 在句子中的角色和含义。
句法分析与依存关系抽取
1 2
句法分析
AI歧视和偏见问题剖析
AI算法歧视
由于训练数据存在偏见或算法设计不合理，AI系统可能产生歧视 行为，如对某些人群的不公平待遇。
AI决策透明度
AI决策过程缺乏透明度，难以追溯和解释，可能导致不公平决策和 信任问题。
消除AI歧视和偏见措施
需要采取措施消除AI歧视和偏见，如增加多样性训练数据、改进算 法设计、提高决策透明度等。
AI在教育中应用前景展望
个性化教育
AI可以根据学生的学习 情况和需求提供个性化 教育方案，提高教育效
果和质量。
智能辅助教学
AI可以辅助教师进行教 学管理、作业批改等工 作，减轻教师负担，提
高教学效率。
在线教育资源
AI可以整合和优化在线 教育资源，为学生提供 更加丰富、优质的学习
资源。
教育公平
AI可以弥补地区间、城 乡间教育资源差距，为 更多人提供平等接受教
ERA
图像分类与目标检测
图像分类
利用深度学习算法对图像进行自动分类，包括通用分类 （如猫、狗、花等）和细粒度分类（如不同品种的猫、狗 等）。
目标检测 在图像中定位并识别出感兴趣的目标，如人脸检测、行人 检测、车辆检测等。目标检测算法通常包括基于滑动窗口 的方法和基于深度学习的方法。
评估指标
准确率、召回率、F1分数等用于评估图像分类和目标检测 算法的性能。
人工智能知识表示PPT课件
将总问题分解为若干子问题。若所有的子问题都解决了， 则总问题也解决了，这是与的逻辑关系。 • 变换—或树：将较难的问题变换为较易的等价或等效的问 题。若一个难问题可以等价变换为几个容易问题，则任何 一个容易问题解决了，也就解决了原有的难问题，这是或 的单）
2.目标：（0，0）；
3.分割操作：每次操作，分割 出一个小长方块，割去一个小黑 格和一个小白格，使状态变量都 减去1，如第一次分割，使原始状 态变成状态（2n2-1，2n2-3）。显 然，经过2n2-2次操作后，状态变 为（2，0），不可能达到所求的 目标状态（0，0）。
初始状态 （2n2，2n2-2）
• 1）、原始问题：在 2n×2n的方格棋盘 中，去掉对顶角上 两个小方格后，如 图（a）所示，问能 否将它分割为若干 1×2的小长方块？ (“组合爆炸”)。
（a）原始问题
Artificial Intelligence
• 2）、同构问题：将棋盘中 小方格相间着色，将其化为 同构问题，如图（b）所示， 由此可见，无论n为何值， 对顶角上两个小方格是同色 的，去掉它们后，小白格和 小黑格的数目之间的差值为 2。
等价问题 （易）
等价问题 （更易）
Artificial Intelligence
三) 产生式系统
• 产生式系统是一种最早被使用且直到现在 仍被广泛使用的知识表示方法.
• 在产生式系统中，知识分为两部分：用事 实表示静态知识; 用产生式规则表示推理过 程和行为.
• 三个基本部分组成：一个综合数据库（事 实库）、一组产生式规则（规则集）和一 个控制系统（控制器）。
• 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。
• 表示是使用人造的体系对自然界事物的运算规律 进行概括与抽象的模型。
2.目标：（0，0）；
3.分割操作：每次操作，分割 出一个小长方块，割去一个小黑 格和一个小白格，使状态变量都 减去1，如第一次分割，使原始状 态变成状态（2n2-1，2n2-3）。显 然，经过2n2-2次操作后，状态变 为（2，0），不可能达到所求的 目标状态（0，0）。
初始状态 （2n2，2n2-2）
• 1）、原始问题：在 2n×2n的方格棋盘 中，去掉对顶角上 两个小方格后，如 图（a）所示，问能 否将它分割为若干 1×2的小长方块？ (“组合爆炸”)。
（a）原始问题
Artificial Intelligence
• 2）、同构问题：将棋盘中 小方格相间着色，将其化为 同构问题，如图（b）所示， 由此可见，无论n为何值， 对顶角上两个小方格是同色 的，去掉它们后，小白格和 小黑格的数目之间的差值为 2。
等价问题 （易）
等价问题 （更易）
Artificial Intelligence
三) 产生式系统
• 产生式系统是一种最早被使用且直到现在 仍被广泛使用的知识表示方法.
• 在产生式系统中，知识分为两部分：用事 实表示静态知识; 用产生式规则表示推理过 程和行为.
• 三个基本部分组成：一个综合数据库（事 实库）、一组产生式规则（规则集）和一 个控制系统（控制器）。
• 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。
• 表示是使用人造的体系对自然界事物的运算规律 进行概括与抽象的模型。
人工智能科普ppt
策
1. 在车联网领域，未来的技术将会更加智能化，设备之间的联通性将得到进 一步加强，因此车辆的行驶数据和状态信息将能够实现实时共享和分析，从 而为驾驶者提供更加安全、便捷和高效的驾驶体验。
2. 随着5G技术的不断推进，人工智能在互联网和云端决策领域的应用也将 逐渐普及。未来，在高速的5G网络下，计算、存储和分析等功能将得到进一 步提升，从而为人工智能技术的应用提供更加全面和丰富的条件。
3. 智能决策：机器学习可以通过分析各种数据和情况，帮助计算机做出智能决策，例如股票交易、
风险控制、医学诊断等。
、
智能家居
1. 应用场景不断拓展，除了智能化的电器设备，还可以通过系统实现家 庭安防、环境监测、健康管理等多种功能。 2. 随着智能家居技术的不断升级，其实现方式也在不断地变革，例如采 用无线感应技术、语音识别技术、手势识别技术、人脸识别技术等，让 用户可以更加方便、自然地操作智能家居系统。
应用：出租车，公交车，物流等
1. 自动驾驶技术在出租车和公交车上的应用，可以提高交通安全性和运输效率。目前已有多家厂商开展自动驾驶出租车和公交车的试点，预计未来将会 越来越普及。 2. 人工智能技术在物流领域的应用可以大幅提高运输效率和减少物流成本。通过智能化管理和优化路线规划，可以使物流运输更加高效和准确。 3. 语音识别和自然语言处理技术可以为出租车、公交车等行业提供更加智能化的服务。例如，出租车司机可以通过语音交互帮助乘客查询所需信息，公 交车可以实现语音导航等服务。
Thank You
Form：XXX 202X-XX-XX
物流自动化
人工智能技术的应用将会大大提高物流系统的效率和准确性。具体来说，一个 物流系统可以通过人工智能技术的应用，实现智能路由、智能供应链管理和智 能仓储管理。智能路由不仅可以根据实时交通情况为送货路线制定最优方案， 还可以根据送货历史数据进行预测以及优化路径规划。智能供应链管理可以帮 助企业管理供应链的各个环节，实现物流信息的实时监控和驱动，从而更好地 控制运输过程、减少库存和提高服务质量。智能仓储管理则可以对仓库中的物 品进行自动化管理，包括防盗、数目统计、经济补充等等，提高了仓库的工作 效率和质量。总之，将通过人工智能技术的应用，实现生产和物流的高效自动 化，为企业提供更优质、更高效的服务。
1. 在车联网领域，未来的技术将会更加智能化，设备之间的联通性将得到进 一步加强，因此车辆的行驶数据和状态信息将能够实现实时共享和分析，从 而为驾驶者提供更加安全、便捷和高效的驾驶体验。
2. 随着5G技术的不断推进，人工智能在互联网和云端决策领域的应用也将 逐渐普及。未来，在高速的5G网络下，计算、存储和分析等功能将得到进一 步提升，从而为人工智能技术的应用提供更加全面和丰富的条件。
3. 智能决策：机器学习可以通过分析各种数据和情况，帮助计算机做出智能决策，例如股票交易、
风险控制、医学诊断等。
、
智能家居
1. 应用场景不断拓展，除了智能化的电器设备，还可以通过系统实现家 庭安防、环境监测、健康管理等多种功能。 2. 随着智能家居技术的不断升级，其实现方式也在不断地变革，例如采 用无线感应技术、语音识别技术、手势识别技术、人脸识别技术等，让 用户可以更加方便、自然地操作智能家居系统。
应用：出租车，公交车，物流等
1. 自动驾驶技术在出租车和公交车上的应用，可以提高交通安全性和运输效率。目前已有多家厂商开展自动驾驶出租车和公交车的试点，预计未来将会 越来越普及。 2. 人工智能技术在物流领域的应用可以大幅提高运输效率和减少物流成本。通过智能化管理和优化路线规划，可以使物流运输更加高效和准确。 3. 语音识别和自然语言处理技术可以为出租车、公交车等行业提供更加智能化的服务。例如，出租车司机可以通过语音交互帮助乘客查询所需信息，公 交车可以实现语音导航等服务。
Thank You
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物流自动化
人工智能技术的应用将会大大提高物流系统的效率和准确性。具体来说，一个 物流系统可以通过人工智能技术的应用，实现智能路由、智能供应链管理和智 能仓储管理。智能路由不仅可以根据实时交通情况为送货路线制定最优方案， 还可以根据送货历史数据进行预测以及优化路径规划。智能供应链管理可以帮 助企业管理供应链的各个环节，实现物流信息的实时监控和驱动，从而更好地 控制运输过程、减少库存和提高服务质量。智能仓储管理则可以对仓库中的物 品进行自动化管理，包括防盗、数目统计、经济补充等等，提高了仓库的工作 效率和质量。总之，将通过人工智能技术的应用，实现生产和物流的高效自动 化，为企业提供更优质、更高效的服务。
人工智能.ppt
2020/10/23
图的搜索技术： ➢盲目搜索技术 ➢启发式搜索技术
差别： ✓选取待扩展节点的规则不同
2020/10/23
盲目搜索技术
宽度优先：先扩展出来的节点优先（OPEN 为队 列）
深度优先：后者扩展出来的节点优先（OPEN 为 堆栈） ，有深度限制
代价优先：到起始节点代价小的节点优先 （ OPEN 为线性表）
定理证明的过程、编写简单的Prolog程序
2020/10/23
本课程的三大部分：
➢问题求解 ➢谓词逻辑 ➢计算智能
2020/10/23
2020/10/23
消解原理的应用： ➢定理的证明（前提结论） ➢回答问题
Visual Prolog语言
2020/10/23
要求掌握的算法： ✓ 图的宽度优先、深度优先、代价优先、有序搜
索算法 ✓ 与或树的宽度优先、深度优先搜索算法 ✓ 博弈树的极大极小过程 ✓ 谓词公式化成子句集、合一算法、消解原理、
用倒推的方法（自己下的棋取大者，对手下 的棋取小者）计算出其余各层节点的静态估 计函数值，最后决定走哪一步棋
2020/10/23
-剪枝过程：用深度优先策略来扩展节点，同 时进行函数值的倒推，省去某些比当前结果更差 的棋局
2020/10/23
4 谓词逻辑法与消解原理 ➢谓词公式化成子句集（九步） ➢合一算法求出最一般的合一者(mgu) ➢消解原理
2020/10/23
启发式搜索技术 有序算法：估价函数值小的节点优先 A*算法：估价函数值小的节点优先，启发函
数以最佳启发函数为上界，即 h(n) ≤ h*(n)
2020/10/23
2 问题归约法，与或树和与或图搜索技术 问题归约法表示问题的关键：原始问题、本原问题、
图的搜索技术： ➢盲目搜索技术 ➢启发式搜索技术
差别： ✓选取待扩展节点的规则不同
2020/10/23
盲目搜索技术
宽度优先：先扩展出来的节点优先（OPEN 为队 列）
深度优先：后者扩展出来的节点优先（OPEN 为 堆栈） ，有深度限制
代价优先：到起始节点代价小的节点优先 （ OPEN 为线性表）
定理证明的过程、编写简单的Prolog程序
2020/10/23
本课程的三大部分：
➢问题求解 ➢谓词逻辑 ➢计算智能
2020/10/23
2020/10/23
消解原理的应用： ➢定理的证明（前提结论） ➢回答问题
Visual Prolog语言
2020/10/23
要求掌握的算法： ✓ 图的宽度优先、深度优先、代价优先、有序搜
索算法 ✓ 与或树的宽度优先、深度优先搜索算法 ✓ 博弈树的极大极小过程 ✓ 谓词公式化成子句集、合一算法、消解原理、
用倒推的方法（自己下的棋取大者，对手下 的棋取小者）计算出其余各层节点的静态估 计函数值，最后决定走哪一步棋
2020/10/23
-剪枝过程：用深度优先策略来扩展节点，同 时进行函数值的倒推，省去某些比当前结果更差 的棋局
2020/10/23
4 谓词逻辑法与消解原理 ➢谓词公式化成子句集（九步） ➢合一算法求出最一般的合一者(mgu) ➢消解原理
2020/10/23
启发式搜索技术 有序算法：估价函数值小的节点优先 A*算法：估价函数值小的节点优先，启发函
数以最佳启发函数为上界，即 h(n) ≤ h*(n)
2020/10/23
2 问题归约法，与或树和与或图搜索技术 问题归约法表示问题的关键：原始问题、本原问题、
人工智能知识与知识表幻灯片PPT
尽管不确定性知识给人们带来了一些迷惑，但它反映了客 观世界的多样性、丰富性和复杂性。
2021/5/24
第3章知识与知识表示 赵东晋
12
3.1 知识表示概述
3.1.2 知识的特性
3. 知识的可利用性和可发展性
为了使知识便于传播、学习，使有用的知识得以延续、继承与发展，人
们不断地创造了各种生动活泼的形式来记录、描述、表示和利用知识。
例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示 天气的变化。有谚语曰：“东边日(晴天)，西边雨。”但是，这只是一 种常识性的经验，并不能完全肯定或否定。
再如：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？不能完全肯定，因为相反的事例是很多的。比如，当年的白 毛女并不是老人，而现在六十多岁的演员有一头黑发并不足奇。
知识来自于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感性认识上升成 为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条 件下，知识无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的 正确性就要接受检验，必要时就要对原来的认识加以修正或补充，以至 全部更新而取而代之。
例如，计算式1+1=10是正确的吗？
学习、可表示性使得人工智能不断得以进步与发展成为必然。
伴随着人类社会迈入信息时代，人类知识也进入了大发展时期。一方面 在淘汰旧的、老的、无用的知识，另一方面新观念、新思想、新知识不 断地被大量地挖掘涌现出来。目前，知识的更新和知识的总量，正以前 所未有的速率迅速地增长。大力发展智能科学技术，努力开发人类知识 宝库，发展新一代智力工具，这正是作为新时代智能科学工作者的光荣 历史使命。
同构
同构问题
映射
困难
原始问题
2021/5/24
第3章知识与知识表示 赵东晋
12
3.1 知识表示概述
3.1.2 知识的特性
3. 知识的可利用性和可发展性
为了使知识便于传播、学习，使有用的知识得以延续、继承与发展，人
们不断地创造了各种生动活泼的形式来记录、描述、表示和利用知识。
例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示 天气的变化。有谚语曰：“东边日(晴天)，西边雨。”但是，这只是一 种常识性的经验，并不能完全肯定或否定。
再如：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？不能完全肯定，因为相反的事例是很多的。比如，当年的白 毛女并不是老人，而现在六十多岁的演员有一头黑发并不足奇。
知识来自于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感性认识上升成 为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条 件下，知识无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的 正确性就要接受检验，必要时就要对原来的认识加以修正或补充，以至 全部更新而取而代之。
例如，计算式1+1=10是正确的吗？
学习、可表示性使得人工智能不断得以进步与发展成为必然。
伴随着人类社会迈入信息时代，人类知识也进入了大发展时期。一方面 在淘汰旧的、老的、无用的知识，另一方面新观念、新思想、新知识不 断地被大量地挖掘涌现出来。目前，知识的更新和知识的总量，正以前 所未有的速率迅速地增长。大力发展智能科学技术，努力开发人类知识 宝库，发展新一代智力工具，这正是作为新时代智能科学工作者的光荣 历史使命。
同构
同构问题
映射
困难
原始问题
相关主题
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知识表示的方法 逻辑表示法：一阶谓词逻辑 产生式表示法：产生式规则 结构表示法：语义网络，框架，脚本 过程表示法： 面向对象表示法：
9
2.2 一阶谓词逻辑表示法
本节主要讨论： 一阶谓词逻辑表示的逻辑基础
仅与知识表示有关的，推理有关的在下一章 命题和真值；论域和谓词；连词和量词； 项与合式公式；自由变元与约束变元 谓词逻辑表示的方法 谓词逻辑表示的应用 谓词逻辑表示的特性
可维护性：便于对知识的增、删、改等操作（知识的一致性）
自然性：符合人们的日常习惯
可理解性：知识应易读、易懂、易获取等
8
2.1.2 知识表示的概念
----知识表示的观点及方法
知识表示的观点 陈述性观点：知识按某种结构存储，知识的使用由过程来实现 优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便 缺点：推理效率低、推理过程不透明（1965归结定理） 过程性观点：知识寓于使用知识的过程中，表示与运用相结合（P38） 。 优点：推理效率高、过程清晰 缺点：灵活性差、知识维护不便
第二章 知识表示
知识就是力量
1
第2章 知识表示
2.1 知识表示与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.6 状态空间表示法 2.7 问题规约表示法 2.8 剧本表示法 2.9 面向对象表示法
2
2.1.1 知识的概念
二级知识（元知识、超知识）：如何使用一级知识
三级知识（元元知识）
7
2.1.2 知识表示的概念
----知识表示的含义及要求
什么是知识表示
是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某 种结构。其表示方法不唯一。(请对比计算机如何了解＋5V电压信 号？)
知识表示的要求（难度很大）
表示能力：能否正确、有效地将问题求解所需的各种知识表示出来
这时可由可信度、概率等进行描述。
模糊性：知识的边界本身就是不清楚的(人的相貌)
用可能性、隶属度来描述（模糊搜索）
矛盾性和相容性
矛盾性：同一知识集中的知识之间相互对立或不一致（保健专家系统）
相容性：一个知识集中的所有知识之间相互不矛盾
可表示性与可利用性
可表示性：知识可用适当的形式表示出来。如语言、文字、图形等
----何谓知识（一）
知识的一般概念 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
✓ 认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识 ✓ 经验：包括解决问题的微观方法，如步骤、操作、规则、过程、技巧等
宏观方法，如战略、战术、计谋、策略等
知识、信息、数据及其关系
✓ 原因：认识客观世界的前提是能对其描述，而描述由数据和信息来实现的
深层知识：客观事物本质、因果关系内涵、基本原理之类的知识
如：理论知识、理性知识(数据挖掘)
按知识的确定性
确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识
不确定性知识：不能确切说明其真假或不能完全知道的知识
包括：不精确、模糊、不完备
按知识的等级
零级知识：叙述性知识。描述事物的属性，问题的状态等
一级知识：过程性知识。经验型、启发性的知识
可利用性：知识可用来解决各种各样的问题
5
2.1.1 知识的概念
----知识的类型（一）
按知识的性质 概念、命题、公理、定理、规则和方法
按知识的作用域
常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的 领域性知识：面向某个具体专业领域的。该领域专家才知道的
如：专家经验。专家系统拥有的是此类知识
表示范围的广泛性
领域知识表示的高效性
对非确定性知识表示的支持程度
可利用性：利用这些知识进行推理，可以求得待解决问题的解
对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
可实现性：要便于计算机直接对其进行处理
可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构
✓ 解释：数据是为描述客观事物而引入的一些数字、符号、文字等
✓
信息是对客观事物的一般性描述，它还不是知识。数据组成结构。
✓ 关系：数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息
✓
信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识
知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识
例如：(1) if 计算机能听懂人类语言 then 可直接与计算机对话 (2) if 计算机能听懂人类语言就可直接与计算机对话 then 人类将努力研究自然语言理解问题
按知识的作用效果
事实性知识：（叙述性知识）描述事物的概念、定义、属性等 （神5实现了中华民族的飞天梦想） 问题的状态、环境、条件等（气温逐渐下降）
过程性知识：用于问题求解过程的操作、演算和行为的知识 用来指出如何使用那些与问题有关的事实性知识的知识 由与求解问题有关的规则、定律、定理及经验所构成 例如：AX2+BX+C=0
“如果。。。。。。，则。。。。。。” 4
2.1.1 知识的概念
----知识的属性
真假性与相对性
真假性：可以通过实践和推理来证明知识是真的还是假的
相对性：非绝对性。知识的真与假是相对于条件、环境、事件而言的
不确定性
不完备性：解决问题时不具备解决该问题的全部知识
不精确性：知识本身有真假之分，但由于认识水平限制说不清其真假
控制性知识：即元知识或超知识 如何使用知识的知识，也称为关于知识的知识。 例如：推理策略、搜索策略(深度优先、广度优先、启发式) 不确定性的传播策略
6
2.1.1 知识的概念
----知识的类型（二）
按知识的层次
表层知识：客观事物的现象及这些现象与结论之间关系的知识
他描述简单，但不反映事物的本质。
如：经验、感性、事实性知识（专家系统）
3
2.1.1 知识的概念
----何谓知识（二）
“知识”有代表性的定义
（1）知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信 息 （2）知识由特定领域的描述、关系和过程组成 （3）知识=事实+信念+启发式
“信息”与“关联”是构成知识的两个要素。信息 之间关联的形式可以多种多样，最常见的一种形式 是：
10
一阶谓词逻辑表示的逻辑基础 ----命题真值
命题的定义： 断言：一个陈述句称为一个断言 命题：具有真假意义的断言成为命题
9
2.2 一阶谓词逻辑表示法
本节主要讨论： 一阶谓词逻辑表示的逻辑基础
仅与知识表示有关的，推理有关的在下一章 命题和真值；论域和谓词；连词和量词； 项与合式公式；自由变元与约束变元 谓词逻辑表示的方法 谓词逻辑表示的应用 谓词逻辑表示的特性
可维护性：便于对知识的增、删、改等操作（知识的一致性）
自然性：符合人们的日常习惯
可理解性：知识应易读、易懂、易获取等
8
2.1.2 知识表示的概念
----知识表示的观点及方法
知识表示的观点 陈述性观点：知识按某种结构存储，知识的使用由过程来实现 优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便 缺点：推理效率低、推理过程不透明（1965归结定理） 过程性观点：知识寓于使用知识的过程中，表示与运用相结合（P38） 。 优点：推理效率高、过程清晰 缺点：灵活性差、知识维护不便
第二章 知识表示
知识就是力量
1
第2章 知识表示
2.1 知识表示与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.6 状态空间表示法 2.7 问题规约表示法 2.8 剧本表示法 2.9 面向对象表示法
2
2.1.1 知识的概念
二级知识（元知识、超知识）：如何使用一级知识
三级知识（元元知识）
7
2.1.2 知识表示的概念
----知识表示的含义及要求
什么是知识表示
是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某 种结构。其表示方法不唯一。(请对比计算机如何了解＋5V电压信 号？)
知识表示的要求（难度很大）
表示能力：能否正确、有效地将问题求解所需的各种知识表示出来
这时可由可信度、概率等进行描述。
模糊性：知识的边界本身就是不清楚的(人的相貌)
用可能性、隶属度来描述（模糊搜索）
矛盾性和相容性
矛盾性：同一知识集中的知识之间相互对立或不一致（保健专家系统）
相容性：一个知识集中的所有知识之间相互不矛盾
可表示性与可利用性
可表示性：知识可用适当的形式表示出来。如语言、文字、图形等
----何谓知识（一）
知识的一般概念 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
✓ 认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识 ✓ 经验：包括解决问题的微观方法，如步骤、操作、规则、过程、技巧等
宏观方法，如战略、战术、计谋、策略等
知识、信息、数据及其关系
✓ 原因：认识客观世界的前提是能对其描述，而描述由数据和信息来实现的
深层知识：客观事物本质、因果关系内涵、基本原理之类的知识
如：理论知识、理性知识(数据挖掘)
按知识的确定性
确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识
不确定性知识：不能确切说明其真假或不能完全知道的知识
包括：不精确、模糊、不完备
按知识的等级
零级知识：叙述性知识。描述事物的属性，问题的状态等
一级知识：过程性知识。经验型、启发性的知识
可利用性：知识可用来解决各种各样的问题
5
2.1.1 知识的概念
----知识的类型（一）
按知识的性质 概念、命题、公理、定理、规则和方法
按知识的作用域
常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的 领域性知识：面向某个具体专业领域的。该领域专家才知道的
如：专家经验。专家系统拥有的是此类知识
表示范围的广泛性
领域知识表示的高效性
对非确定性知识表示的支持程度
可利用性：利用这些知识进行推理，可以求得待解决问题的解
对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程
对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率
可实现性：要便于计算机直接对其进行处理
可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构
✓ 解释：数据是为描述客观事物而引入的一些数字、符号、文字等
✓
信息是对客观事物的一般性描述，它还不是知识。数据组成结构。
✓ 关系：数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息
✓
信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识
知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识
例如：(1) if 计算机能听懂人类语言 then 可直接与计算机对话 (2) if 计算机能听懂人类语言就可直接与计算机对话 then 人类将努力研究自然语言理解问题
按知识的作用效果
事实性知识：（叙述性知识）描述事物的概念、定义、属性等 （神5实现了中华民族的飞天梦想） 问题的状态、环境、条件等（气温逐渐下降）
过程性知识：用于问题求解过程的操作、演算和行为的知识 用来指出如何使用那些与问题有关的事实性知识的知识 由与求解问题有关的规则、定律、定理及经验所构成 例如：AX2+BX+C=0
“如果。。。。。。，则。。。。。。” 4
2.1.1 知识的概念
----知识的属性
真假性与相对性
真假性：可以通过实践和推理来证明知识是真的还是假的
相对性：非绝对性。知识的真与假是相对于条件、环境、事件而言的
不确定性
不完备性：解决问题时不具备解决该问题的全部知识
不精确性：知识本身有真假之分，但由于认识水平限制说不清其真假
控制性知识：即元知识或超知识 如何使用知识的知识，也称为关于知识的知识。 例如：推理策略、搜索策略(深度优先、广度优先、启发式) 不确定性的传播策略
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2.1.1 知识的概念
----知识的类型（二）
按知识的层次
表层知识：客观事物的现象及这些现象与结论之间关系的知识
他描述简单，但不反映事物的本质。
如：经验、感性、事实性知识（专家系统）
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2.1.1 知识的概念
----何谓知识（二）
“知识”有代表性的定义
（1）知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信 息 （2）知识由特定领域的描述、关系和过程组成 （3）知识=事实+信念+启发式
“信息”与“关联”是构成知识的两个要素。信息 之间关联的形式可以多种多样，最常见的一种形式 是：
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一阶谓词逻辑表示的逻辑基础 ----命题真值
命题的定义： 断言：一个陈述句称为一个断言 命题：具有真假意义的断言成为命题