人工智能技术导论第6章知识表示
人工智能中知识的表示法
人工智能中知识的表示法
在人工智能领域，知识的表示是将信息组织成可供计算机理解和处理的形式的过程。
不同的问题和应用需要不同的知识表示方法。
以下是一些常见的知识表示方法：
谓词逻辑：使用谓词和逻辑运算符表示事实和关系。
一阶逻辑和高阶逻辑是常见的形式。
图表示法：使用图结构表示对象和它们之间的关系。
图可以是有向图或无向图，节点表示实体，边表示关系。
框架表示法： 将知识组织成框架或者类似于面向对象编程中的类的结构。
每个框架包含关于实体或概念的属性和关系。
语义网络：与图表示法相似，语义网络使用节点表示概念，边表示关系，但通常具有更丰富的语义。
产生式系统：使用规则的集合，每个规则描述了在特定条件下执行的操作。
用于表示推理和问题解决的过程。
向量表示法： 将实体和概念表示为向量，例如词嵌入（Word Embeddings）用于表示单词，将语义相近的单词映射到相似的向量空间位置。
本体论：使用本体来描述概念、实体和它们之间的关系。
本体是一种形式化的知识表示，用于共享和集成信息。
模型表示法：使用数学模型表示知识，例如概率图模型、
贝叶斯网络等。
这些模型可以用于推理、学习和决策。
神经网络表示法：利用神经网络来学习和表示知识，例如深度学习中的各种神经网络结构。
人工智能导论课程介绍(蓝)
考核方式与成绩评定
本课程的考核性质为考查，考核方式为平时考查与 期末书面考试相结合，其中平时考查包括课堂表现、课外 作业和上机实验。成绩评定的计算公式为：
平时成绩×30% + 期末考试成绩×70% = 最终成绩
平时成绩= 1×表现成绩+ 1 ×作业成绩+ 1×实验成绩
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3
பைடு நூலகம்
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人工智能导论
课程介绍
西安石油大学计算机学院
课程简介
适用专业：计算机科学与技术、软件工程
学 时：46 学分：2.5 实验学时：8 内容提要： 本课程介绍人工智能的基本原理和基本技术
及其应用。内容包括：人工智能概述、人工智能 程序设计语言、搜索与问题求解、知识表示与推 理、机器学习与知识发现、专家系统、Agent系 统和智能化网络。 教 材：《人工智能技术导论》（第三版），廉师友编
二课程教学内容与学时分配第一章人工智能概述2学时第二章逻辑程序设计语言prolog4学时第三章基于图搜索的问题求解6学时第四章基于遗传算法的随机优化搜索2学时第五章知识表示与推理10学时第六章机器学习与知识发现6学时第七章专家系统4学时第八章agent系统2学时第九章智能化网络2学时上机实验小型专家系统设计与实现8学时三课程教学的基本要求1
著，西安电子科技大学出版社，2007。
教材类别：“十一五”国家级规划教材
教学大纲 一、课程的性质和目的
人工智能是计算机科学与技术的一个前沿学科，它也 是一个综合性的交叉学科。《人工智能导论》为计算机科 学技术专业和软件工程专业的一门任选课，其目的是使学 生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智 能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用 奠定基础。
人工智能中的知识表示与推理
人工智能中的知识表示与推理人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今科技领域的热门话题，它迅速改变着我们的生活方式和工作方式。
而在AI的核心技术中，知识表示与推理是至关重要的一环。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理，以及它们在实际应用中的意义和挑战。
一、知识表示知识表示是指将知识以适合计算机理解和处理的形式进行表达。
在人工智能中，常用的知识表示方式有以下几种。
1.符号逻辑表示符号逻辑是指用逻辑符号和规则来表示和处理知识的方法。
它将事物和关系抽象成逻辑符号，通过逻辑推理来达成目的。
例如，利用一阶谓词逻辑可以表示“所有猫都喜欢鱼”，然后通过推理得出“Tom是猫，所以Tom喜欢鱼”。
2.网络表示网络表示使用图结构来表示和处理知识。
图的节点代表事物，边代表事物之间的关系。
例如，使用有向图可以表示“Tom是Jerry的朋友”，节点Tom指向节点Jerry，表示Tom是Jerry的朋友。
3.语义网络表示语义网络是一种特殊的网络表示方法，它将知识以概念和关系的形式进行表达。
概念节点代表事物，关系边代表事物之间的关系。
例如，利用语义网络可以表示“猫是哺乳动物”，节点猫和节点哺乳动物通过关系边连接。
二、推理推理是指根据已知的事实和规则，通过逻辑推导得出新的结论或解决问题的过程。
在人工智能中，常用的推理方法有以下几种。
1.前向推理前向推理是从已知的事实出发，应用规则和逻辑推理，逐步推导得出结论的过程。
它从已知事实出发，逐级扩展，直到无法再得到新结论为止。
2.后向推理后向推理是从目标出发，逐步向前推导，找出能够满足目标的事实和规则。
它逆向推理，直到得到满足目标的结论或无法再向前推导。
3.不确定推理不确定推理是指在处理不完全或不准确的信息时，通过概率推断得到结论的方法。
它可以用于处理模糊、不确定的情况，通过概率模型计算出结论的概率。
三、知识表示与推理的应用知识表示与推理在人工智能的各个领域都有广泛的应用，下面以几个典型的应用为例进行介绍。
人工智能导论课件第6章
6.1.4 专家系统的特征
• 专家系统的其他典型特征包括： – 推理引擎和知识库的分离。为了避免重复，保持程序的效率是非常重要的。 – 尽可能使用统一表示。太多的表示可能会导致组合爆炸，并且“模糊了系 统的实际操作”。 – 保持简单的推理引擎。这样可以防止程序员深陷泥沼，并且更容易确定哪 些知识对系统性能至关重要。 – 利用冗余性。尽可能地将多种相关信息汇集起来，以避免知识的不完整和 不精确。
4
专家系统的特征
5
建立专家系统要思考的问题
6.1 专家系统及其发展
• 总体来说，专家系统因其在计算机科学和现实世界中的贡献而被视为人工智能 中最成功、最古老、最知名和最受欢迎的领域。
• 专家系统出现在20世纪70年代，当时整个人工智能领域正处在发展的低谷，人 们批判人工智能不能生成实时的、真实世界的工作系统。这个时期，由于人们 在计算机视觉领域获得了一些重要见解，R.J Popplestone发明了机器人；弗雷 迪所创建的玩具系统可以执行简单的任务，如组装玩具车或将咖啡杯放置在碟 子上；不久，麻省理工学院的特里·维诺格拉德发表了著名的论文《理解自然语 言》，等等，才使人们对人工智能又产生了一定的兴趣。但是由于早期的一些 系统，人工智能也得到了一些恶名。
6.1.3 专家的特点
• 格伦菲尔鲍讨论了这样一个事实，即专家具有一定的特点和技术，这使得他们 能够在其问题领域表现出非常高的解决问题的水平。一个关键的杰出特征就是， 他们能出色地完成工作。要做到这一点，他们要能够完成如下工作： – 解决问题——这是根本的能力，没有这种能力，专家就不能称为专家。与 其他人工智能技术不同，专家系统能够解释其决策过程。思考这样一个医 疗专家系统，这个系统能够确定你还有6个月的生命，你当然想知道这个结 论是如何得出的。
人工智能导论课件第6章第4-5节
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• VIBEX专家系统结合了决策表分析（DTA）和DT，决策表分析是通过已知案 例来构建的，而DT是为了做出分类，使用归纳式知识获取过程来构建。 VIBEX DT与机器学习技术相结合，比起ⅤIBEX（VIBration Expert）TBL方 法在处理振动原因和发生概率较高的案例时，其诊断更有效率。人类专家合作 构建DTA，这最终得到了由系统知识库组成的规则集。然后，人们使用贝叶斯 算法计算出规则的确定性因子。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• 专家系统的重要作用之一是用于故障诊断。在昂贵、高速、关键机械运转的情 况下，故障的早期准确检测非常重要。在机械运转的情况下，异常情况的常见 指标是旋转机械的振动。检测到故障后，维护工程师能够识别症状信息，解释 各种错误信息和指示，并提出正确的诊断。换句话说，识别可能导致故障的组 件以及组件失败的原因。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
• （1）规划——在这个阶段，根据所有可能的原子构型的集合中和质谱推导出 的约束一致的原子构型集合，还原出答案。应用约束，选择必须出现在最终结 构中的分子片段，剔除不能出现的分子片段。
• （2）生成——使用名为CONGEN的程序来生成可能的结构。“它的基础是组 合算法（具有数学证明的完整性以及非冗余生成性）。组合算法可以产生所有 在拓扑上合法的候选结构。通过使用‘规划’过程提供的约束进行裁剪，引导 生成合理的集合（即满足约束条件的集合），而不是巨大的合法集合。”
【2024版】人工智能导论复习
可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型：填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点：第一章：1．什么是人工智能？人工智能的三种观点分别是什么？2．实现人工智能的技术路线是哪四种？3．人工智能要研究的三个主要问题是什么？4．人工智能有哪些主要研究领域？第二章：1．什么是知识？何谓知识表示？2．用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。
3．产生式系统推理机的推理形式有哪三种？4．产生式系统一般由哪三个基本部分组成？5．用语义网络表示：“苹果树枝繁叶茂，上结了很多苹果，有大的，也有小的，有红的，也有绿的” 。
6．用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。
第三章：1．推理的含义是什么？2．应用归结原理求解下列问题：任何兄弟都有同一个父亲， John 和Peter 是兄弟，且 John 的父亲是 David ，问 Peter 的父亲是谁？第四章：1．可信度方法：例 4.1 ，例 4.22．主观 Bayes 方法：例 4.8 ，例 4.93．证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量？第五章：1．什么叫搜索？搜索的两层含义是什么？2．用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。
3．用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。
第六章：1．什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在？2．机器学习有哪些主要学习策略？3．机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节？4．实例学习的含义是什么？它包含哪两个空间模型？对规则空间进行搜索的方法有几种？第七章：1．什么是自然语言理解？自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？2．对汉语语料库加工的方法是什么？汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？第八章：1．什么是专家系统？它有哪些基本特点？一般专家系统由哪些基本部分构成？2．知识获取的主要任务是什么？3．有哪几类专家系统开发工具？各有什么特点？第九章：1．解答 B-P 学习算法的流程图，并说明其优缺点。
(人工智能)人工智能教案章知识表示概述
（人工智能）人工智能教案章知识表示概述4.1概述4.1.1知识的定义很难给知识以明确的定义，只能从不同侧面加以理解，不同的人有不同的理解。
知识表示是人工智能研究中最基本的问题之壹。
于知识处理中总要问到：如何表示知识，怎样使机器能懂这些知识，能对之进行处理，且能以壹种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。
于AI系统中，给出壹个清晰简洁的有关知识的描述是很困难的。
有研究报道认为。
严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。
下面是壹些专家的见法：Feigenbaum：知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
Hayes-roth：知识是事实、信念和启发式规则。
从知识库的观点见，知识是某领域中所涉及的各有关方面的壹种符号表示。
另外有壹种三维的描述方法：（范围，目的，有效性）,其中知识的范围由具体到壹般，知识的目的从说明到指定，知识的有效性从确定到不确定。
例如，“今天下雨”这种知识是具体的、说明性、不确定的，而“要证A→B，只需证明A∧～B是不可满足的”这种知识是壹般性的、指示性、确定性的。
4.1.2知识的分类从不同的角度、不同的侧面对知识有着不同的分类方法。
于此，我们根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类：事实性知识知识的壹般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。
这种知识描述壹般性的事实，如凡是冷血动物均要冬眠，哺乳动物均是胎生繁殖后代等。
过程性知识表述做某件事的过程。
标准程序库也是常见的过程性知识，而且是系列化、配套的。
如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。
行为性知识不直接给出事实本身，只给出它于某方面的行为。
行为性知识经常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物的内涵，而不是外延。
如微分方程实例性知识只给出壹些实例。
知识藏于实例中。
感兴趣的不是实例本身，而是隐藏于大量实例中的规律性知识。
人工智能导论课件第6章第1节
6.1.2 五个技能获取阶段
• 例如，你可能用VCR录制过电视节目。你学到了必要的步骤——我们可以从 VCR上的控件直观地得到这些步骤，也知道电视应当被设置到特定的频道，可 以执行和理解这些必需的步骤来录制电视节目（专有技术）。但是，这是很久 以前的事了。当人们有了DVD，系统已经改变了。因此，你可能不得不承认自 己已经失去了如何录制电视节目的专有技术。
6.1.1 在自己的领域里作为专家
• 人们会使用3种截然不同的方法： – （1）使用信息（收据上的号码、票据以及停车场里提供的信息）。通过这 种方法，人类并没有使用任何智能，就像可以借助汽车的导航系统到达目 的地一样，不需要对要去的地方有任何地理上的理解。 – （2）使用所提供的票据上的信息，以及有关汽车及其位置的某些模式的组 合。例如，票据上显示车停在7B区，同时你也记得这距离目前的位置不是 很远、车是亮黄色的，并且尺寸比较大。没有很多大型的黄车，这使得你 的汽车从其他的汽车中脱颖而出（见图6-5）。
6.1.2 五个技能获取阶段
• 伯克利的两位哲学家兄弟胡伯特·德雷福斯和斯图尔特·德雷福斯提出了这样一 条评判想法：在机器上，人们很难解释或发展人类的“专有技术”。虽然我们 知道如何骑自行车、如何开车，以及许多其他基本的事情（如走路、说话等）， 但是在解释如何实现这些动作时，我们的表现会大打折扣。德雷福斯兄弟将 “知道什么事”与“知道如何做”区分开来。知道什么事指的是事实知识，例 如遵循一套说明或步骤，但是这不等同于“知道如何做”。获得“专有技术” 后，这就变成了隐藏在潜意识中的东西。我们需要通过实践来弥补记忆的不足。
• 阶段2：熟手开始从经验中学到更多的知识，并能够使用上下文线索。例如， 当学习用咖啡机制作咖啡时，我们遵循说明书的规则，但是也用嗅觉来告诉自 己咖啡何时准备好了。换句话说，在任务环境中，我们可以通过所感知到的线 索来学习。
人工智能 第六章 行为主义
第六章行为智能行为能力是人类智能的重要组成部分，是指人们具有对外界环境刺激做出反应的能力。
这种反应似乎不经大脑推理，而直接发生，存在所谓的“感知-行为”模式。
行为智能试图模拟人类的这种行为能力，将智能系统置于真实的场景中，使其直接感知外界环境并在此基础上做出合理的反应。
因此，行为智能也被称为“现场式人工智能”，以区别于传统的通过键盘、鼠标、显示器、打印机等输入输出设备与外界交互的无实体智能系统。
行为智能的别称还包括行为主义、行为途径、控制学派等。
行为智能中的开创性工作是美国麻省理工学院人工智能实验室（MIT-AI）的布鲁克斯对机器虫的研究。
他在1991年第12届国际人工智能联合会议（IJCAI）上发表的论文《没有表示的智能》（Intelligence without Representation）引起了人们对行为智能的极大关注，进而形成为目前独立于符号主义和连接主义的第三种主要人工智能研究学派。
在这一学派的影响下，智能体的研究得以兴起和发展。
早期智能体的概念是狭义的，指自主智能体，即具有行为智能，从而表现出自主特性的机器或系统。
布鲁克斯就将他所研究的机器虫称为自主智能体。
随着智能体技术的发展，特别是多智能体技术的出现，智能体的概念逐渐变得越来越宽泛，有时被用来泛指一切相对独立的智能机器或系统。
目前，智能体更多地被作为实现群体智能的基础，强调在完成某一共同任务时智能体之间的相互协调与协作。
行为智能系统中的关键构成成分包括传感器、控制器和学习器。
传感器用于感知外部环境；控制器用于控制智能体做出行动；学习器用于学习从环境状态到系统行为的控制策略。
传感和学习是行为智能中的主要难点。
对外界环境的感知是行为智能的前提和基础，但传感技术本质上是对人类感知能力的模拟，真正的行为智能体现在系统对于环境刺激所做出的正确反应上，即体现在其控制策略上。
因此，如何自动学习系统控制策略是行为智能中的核心问题。
目前，这一问题的解决方法主要包括强化学习和进化学习，二者都试图在智能系统的运行过程中逐渐提高其行为能力，但实现的方式不同。
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术人工智能中的知识表示和推理技术是人工智能领域中的两个重要方面。
知识表示是指将事物、概念、关系等抽象的信息以某种形式进行表达和存储的过程。
推理技术是指利用已有的知识进行逻辑上的推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题的过程。
本文将介绍人工智能中常用的知识表示与推理技术，并探讨其在人工智能应用中的重要性和应用场景。
一、知识表示技术1.逻辑表示逻辑表示是一种使用逻辑语言描述知识的方法。
其中，一阶逻辑是最常用的逻辑表示形式，它使用谓词逻辑描述事实、规则和约束等知识。
二阶逻辑和高阶逻辑则更为复杂，可以用于表示更复杂的知识和关系。
2.语义网络语义网络是使用图结构表示知识的一种方式，其中节点表示概念或实体，边表示概念或实体之间的关系。
语义网络可以用于表示结构化的知识，并且方便进行关系的推理和查询。
3.本体论本体论是一种用于描述和组织领域知识的方式，它定义了一种公共的、精确的术语和概念的语义结构。
本体论可以用于知识的共享和交流，同时也能够支持知识的推理和查询。
4.语义表达语义表达是一种使用语义标记和符号描述知识的方法。
常见的语义表达方法包括基于XML的标记语言、RDF和OWL等语义描述语言。
语义表达可以使计算机理解和处理知识，从而支持知识的推理和应用。
二、推理技术1.基于规则的推理基于规则的推理是最常见的推理方法之一，它使用一组规则来描述知识和推理过程。
推理引擎根据这些规则对已有的知识进行逻辑推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题。
2.神经网络推理神经网络推理是利用神经网络模型进行推理和决策的方法。
神经网络通过学习和迭代更新权重，可以对输入数据进行分类、预测和推理。
神经网络推理在图像、语音和自然语言处理等领域有广泛应用。
3.不确定推理不确定推理是一种处理不完全或不确定信息的推理方法，它考虑到知识的不完整性、不确定性和不一致性。
常用的不确定推理方法包括贝叶斯网络、模糊逻辑和模糊推理等。
人工智能技术导论总复习
设C1， C2是命题逻辑中的两个子句 C1 中有文字L1 ，C2中有文字L2 ，且L1与L2互补， 从C1 、 C2中分别删除L1 、L2 ，再将剩余部分 析取起来，记构成的新子句为C12，则C1 2为C1 、 C2的归结式。
替换与合一
一个替换（Substitution）是形如 {t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合 设σ是原子公式集S的一个合一，如果对S的任 何一个合一θ都存在一个替换λ，使得 θ＝ σ •λ 则称σ为S的最一般合一(Most General Unifier),简称MGU。
如果一个行动方案能获得较大的倒推值，则它 就是当前最好的行动方案。
极小极大分析示例
3
2 2 2 -1 2 -2 4 3 4 -5
3 3 3 1 3 2
倒推值的计算
α －ß剪枝技术
对于一个与节点 MIN, 若能估计出其倒推值的上确界 β , 并且 这个 β 值不大于 MIN 的父节点 ( 一定是或节点 ) 的估计倒推值 的下确界 α , 即 α ≥β , 则就不必再扩展该 MIN 节点的其余子 节点了(因为这些节点的估值对 MIN父节点的倒推值已无任何 影响了)。这一过程称为α 剪枝。 对于一个或节点 MAX, 若能估计出其倒推值的下确界 α , 并且 这个 α 值不小于 MAX 的父节点 ( 一定是与节点 ) 的估计倒推值 的上确界 β , 即 α ≥β , 则就不必再扩展该 MAX 节点的其余子 节点了(因为这些节点的估值对 MAX父节点的倒推值已无任何 影响了)。这一过程称为β 剪枝。
b4 3
b5
启发式与或树搜索
补充示例：如下图所示的与或树，其解树和节点相应代价如下
左 解 树
(人工智能)人工智能教案章知识表示概述
（人工智能）人工智能教案章知识表示概述4.1概述4.1.1知识的定义很难给知识以明确的定义，只能从不同侧面加以理解，不同的人有不同的理解。
知识表示是人工智能研究中最基本的问题之壹。
于知识处理中总要问到：如何表示知识，怎样使机器能懂这些知识，能对之进行处理，且能以壹种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。
于AI系统中，给出壹个清晰简洁的有关知识的描述是很困难的。
有研究报道认为。
严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。
下面是壹些专家的见法：Feigenbaum：知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
Hayes-roth：知识是事实、信念和启发式规则。
从知识库的观点见，知识是某领域中所涉及的各有关方面的壹种符号表示。
另外有壹种三维的描述方法：（范围，目的，有效性）,其中知识的范围由具体到壹般，知识的目的从说明到指定，知识的有效性从确定到不确定。
例如，“今天下雨”这种知识是具体的、说明性、不确定的，而“要证A→B，只需证明A∧～B是不可满足的”这种知识是壹般性的、指示性、确定性的。
4.1.2知识的分类从不同的角度、不同的侧面对知识有着不同的分类方法。
于此，我们根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类：事实性知识知识的壹般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。
这种知识描述壹般性的事实，如凡是冷血动物均要冬眠，哺乳动物均是胎生繁殖后代等。
过程性知识表述做某件事的过程。
标准程序库也是常见的过程性知识，而且是系列化、配套的。
如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。
行为性知识不直接给出事实本身，只给出它于某方面的行为。
行为性知识经常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物的内涵，而不是外延。
如微分方程实例性知识只给出壹些实例。
知识藏于实例中。
感兴趣的不是实例本身，而是隐藏于大量实例中的规律性知识。
人工智能AI的知识表示与推理
人工智能AI的知识表示与推理人工智能(AI)是当前科技领域最热门的话题之一，它的发展一直备受关注。
其中，知识表示与推理是AI领域的重要分支之一。
在过去的几十年里，研究人员一直在探索如何将人类的知识和智力转化为计算机程序，以实现类似人类思维的能力。
这项工作包括如何有效地表示知识，如何进行推理和决策等方面。
知识表示是AI系统的基础，它涉及如何将真实世界的知识转化为计算机可以理解和处理的形式。
在这个领域中，研究人员使用各种技术和方法来表示不同类型的知识，包括逻辑表示、网络表示、概率表示等。
其中，逻辑表示是其中比较重要的一种形式，它通过使用逻辑语言来描述事实和关系，从而使得计算机可以使用逻辑推理来解决问题。
在知识表示的基础上，AI系统可以进行推理，即根据已知的事实和规则来推导新的结论。
推理是AI系统实现智能的关键之一，它使得计算机可以像人类一样思考和解决问题。
在推理过程中，AI系统可以使用不同的方法，如逻辑推理、概率推理、模糊推理等。
这些方法可以帮助计算机根据已知的事实和规则来进行推断，并生成新的结论。
除了推理，AI系统还可以进行决策，这是AI系统实现智能的另一个重要方面。
决策涉及如何根据已知的信息来选择最优的行动方案。
在这个过程中，AI系统可以使用不同的方法，如规则引擎、决策树、强化学习等。
这些方法可以帮助计算机在不确定的环境中做出最合理的决策，从而实现智能的表现。
总的来说，知识表示与推理是AI领域的核心技术之一，它对于实现智能系统至关重要。
通过有效地表示知识、进行推理和决策，AI系统可以模拟人类的思维能力，为人类提供更好的服务和支持。
未来，随着技术的不断进步，AI系统的知识表示与推理能力将会得到进一步的提升，从而实现更加智能的应用和服务。
人工智能第六章6.1-6.2
句的基例）的集合。因为T’中失效点的个数有限，所以S’
是有限集合。
任取S’的一解释I’，则I’是S的某个解释I的子集，
而解释I是T中一个分枝，又因S恒假，所以，I弄假S，即
I弄假S 中某子句的某个基例，亦即I弄假S’中子句C’，故
I弄假S’。因为I’I,且I’是S’的解释,故I’弄假S’．由I’的任
其中P(x1，…，xn)是出 于S的所有n元 符 号，t1，…，tn是S的H域中的元素． l 定 （基例） S是子句集，C是S中的一个子
句．用S的H域中元素代替C中所有 量所得到的
2
基子句称 子句C的基例。
8/22/2023
H解释
定 （子句集的H解 ） S是子句集，H是S的H域，I*是S在H上 的一个解 ．称I* S的一个H解 ，如果I* 足如下条件：
结论
l）子句 C的基例 C’被解释 I满足，当且仅当
C’中的一个基文字L’出现在 I中．
2）子句C被解释I满足，当且仅当
C的每一个基例都被I满足．
3）子句 C被解释 I弄假，当且仅当
至少有一个C的基例C’被I弄假。
4）子句集S不可满足，当且仅当
对每个解释I，至少有一个S中某个子句C的基例C’被I
弄假。
I2* ={ ～P(a), ～Q(a), R(a), P(f(a)), ～Q(f(a)), ～R(f(a)), …
}
4
8/22/2023
二、Herbrand解释与普通解释的关系
l 子句集S的H解释是S的普通解释。 l S的普通解释不一定是S的H解释：普通解释不
是必须定义在H域上，即使定义在H域上，也 不一定是一个H解释。 l 任取普通解释I，依照I，可以按如下方法构造S 的一个H解释I*，使得若 S在 I下为真则 S在I* 下也为真。
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涵盖多个学科领域的交叉学科，主要涉及计算机科学、数学、心理学、神经科学、语言学等领域。
在人工智能领域中，知识表示与推理技术一直是研究的热点之一，它们是人工智能系统实现智能行为和决策的重要基础。
本文将从知识表示和推理两个方面介绍人工智能中的相关技术，并分析其在实际应用中的重要性。
一、知识表示技术知识表示是指将现实世界中的事物、关系、事件等信息以某种形式表达出来，并储存到计算机中，以便人工智能系统能够理解、推理和应用这些知识。
在人工智能中，知识表示技术主要包括逻辑表示、语义网络、框架表示、本体论表示和概率表示等多种方法。
1.逻辑表示逻辑表示是一种常用的知识表示方法，它采用数理逻辑符号和规则来表示知识，包括命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等。
逻辑表示方法具有精确、形式化和严谨的优点，适用于表示简单的知识和逻辑推理。
例如，可以用命题逻辑表示“如果今天下雨，那么路面会湿滑”，用谓词逻辑表示“所有人类都是动物”。
2.语义网络语义网络是一种网络结构的知识表示方法，它以图的形式表示知识之间的关系，节点代表实体或概念，边代表它们之间的关联。
语义网络适用于表示复杂的知识，并能够支持自然语言理解和推理。
例如，可以用语义网络表示“狗是一种动物，狗有四条腿，狗可以作为宠物”。
3.框架表示框架表示是一种基于槽-值结构的知识表示方法，它将实体的属性和关系组织成框架，以便人工智能系统能够进行推理和认知。
框架表示方法适用于处理复杂的知识和推理问题。
例如，可以用框架表示“汽车有品牌、型号、颜色等属性，汽车可以加油、行驶、停车等操作。
”4.本体论表示本体论是一种知识表示技术，它用于描述现实世界中事物之间的关系、属性和约束条件，形成一个共享的知识库。
本体论表示方法适用于构建领域知识库和支持语义网技术。
例如，可以用本体论表示“动物包括哺乳动物、爬行动物，哺乳动物包括猫、狗等”。
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学领域中的一个重要分支，致力于使机器能够模拟人类的智能行为。
在实现这一目标的过程中，知识表示与推理技术扮演着重要的角色。
本文将着重讨论人工智能中知识表示与推理技术的相关概念、方法和应用。
知识表示是指将现实世界中的信息用计算机系统能够理解和处理的形式进行表示的过程。
在人工智能中，常用的知识表示方式包括逻辑表示、语义网络、语义网和本体论表示等。
逻辑表示方法使用形式逻辑语言描述问题和答案之间的关系，如谓词逻辑和一阶逻辑。
语义网络则使用节点和边表示实体和它们之间的关系，例如使用图的结构来表示知识。
语义网则是语义网络的扩展形式，可以利用统一资源描述框架（Resource Description Framework，RDF）表示实体和它们之间的关系。
本体论表示则使用本体来描述实体和它们之间的关系，本体是一个概念和关系的形式化表示，用于共享和集成领域知识。
推理技术是指通过对已有知识进行逻辑推理和推断，从而生成新的知识或得出结论。
推理技术在人工智能中发挥着重要的作用，可以帮助系统进行问题求解、决策制定和智能推荐等任务。
常用的推理技术包括逻辑推理、模糊推理、演绎推理和归纳推理等。
逻辑推理是基于形式逻辑规则进行推理的方法，可以实现准确且可靠的推理。
模糊推理则可以处理不确定和模糊的信息，利用模糊逻辑进行推理。
演绎推理是基于已知事实和规则进行推理的方法，可以由一般前提推出特殊结论。
归纳推理则是基于特殊事实推出一般结论的方法。
知识表示与推理技术在人工智能的各个领域中有广泛的应用。
在专家系统中，知识表示与推理技术可以用于模拟人类专家的知识和推理过程，帮助解决复杂的专业问题。
在机器学习中，知识表示与推理技术可以用于表示和推理模型的知识，从而帮助机器实现学习和智能化的能力。
在自然语言处理中，知识表示与推理技术可以用于对文本进行理解和推理，实现自然语言的智能处理。
人工智能第6章 专家系统
专家系统实例
每个上下文有一组属性(Attribute)，也称为临床参数(clinical Parameters)。每个临床参数表示上下文的一个特征，如病人的 姓名、培养物的地点、机体的形态、药物的剂量等等。 临床参数用二元组＜属性，上下文，值＞来表示。例如，三元 组(形态、机体—1、杆状)表示机体1的形态为杆状。 临床参数按其所属的上下文类型可分为六类：
专家系统实例
PIP
应用领域：医学 主要研制人员： S．G．Pauker，P．Szolovits (麻省理 工学院) 功能：模拟肾脏病专家采集肾病患者现病史的活动 病症用框架表示，这些知识都附有似然系数。
专家系统实例
INTERNIST - 1
应用领域：医学 主要研制人员： J．D．Mvers，H．E ． Pople (匹兹堡 大学，1982年) 功能：内科学诊断 病症用框架表示，这些知识都附有似然系数。
PROSPECTOR
应用领域：地质学 主要研制人员： Gaschnig，1982年； Duda等， 1979 Reboh，1981年,(斯坦福大学国际研究所) 功能：帮助地质学家评价储矿地点以寻找潜在的矿物资源。 概述 PROSPECTOR是用来帮助地质学家评价某个勘探地点或地区在寻 找特定类型矿床方面是否有利的专家系统。该系统通过对话接受 用户的野外勘探资料，在诊断过程结束时提供一份清单，列出可 能储有的矿床类型以及它们的似然性大小。如果储有矿床的似然 性足够大，那么该系统就继续确定最有利的钻探地点。 同某一类矿床有关的一般知识用一组产生式规则表示，这些规则 都附有不确定性系数。
专家系统实例
MYClN系统
MYClN系统是由斯坦福大学开发的，从1972年开始， 于1974年基本完成。它是一个用于诊断和治疗血液感 染性疾病的专家咨询系统。该系统功能比较全面，是 一个典型的基于规则的专家系统。
人工智能知识表示与推理
知识表示与推理本课内容1.知识表示概述2.一阶谓词逻辑3.产生式和产生式系统4.框架5.自动推理1.知识表示概述知识与智能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。
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。
知识的概念费根鲍姆Feigenbaum知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
Bernstein知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
Hayes-roth知识是事实、信念和启发式规则。
知识的概念从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识的分类从内容上分原理（客观）性知识和方法（主观）性知识：⏹原理（客观）性知识具有抽象概括性；⏹方法（主观）性知识具有通用性。
从形式上分显式和隐式知识；从逻辑思维角度分逻辑型和直觉型知识；理论知识和经验知识。
从可靠性上分知识的要素事实事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等规则事物的行动、动作和联系的因果关系知识控制当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知识元知识怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识知识的特性知识的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。
“一定的条件及环境”是必不可少的，它是知识正确性的前提。
因为任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，因而也就只有在这种条件及环境下才是正确的。
知识的相对正确性西风昨夜过园林，吹落黄花满地金。
——（宋）王安石秋花不比春花落，说与诗人仔细吟。
——（宋）苏轼知识的相对正确性知识的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。
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第6章 知识表示
例6.1 下面是一个描述“教师”的框架： 框架名:<教师> 类属:<知识分子> 工作:范围:(教学，科研) 缺省:教学 性别:(男，女) 学历:(中师，高师) 类型:(<小学教师>，<中学教师>，<大学教师>)
第6章 知识表示
可以看出，这个框架的名字为“教师”，它含有5 个槽，槽名分别是“类属”、“工作”、“性别”、 “学历”和“类型”。这些槽名的右面就是其值，如 “<知识分子>”、“男”、“女”、“高师”、“中师” 等等。其中“<知识分子>”又是一个框架名，“范围”、 “缺省”就是侧面名，其后是侧面值，如：“教学”、 “科研”等。另外，用<>括的槽值也是框架名。
部门:计算机系软件教研室 工作: 参加工作时间:1995年8月 工龄:当前年份-参加工作年份 工资:<工资单>
第6章 知识表示
第6章 知识表示
比较例6.2和例6.3中的框架，可以看出，前者描述 的是一个概念，后者描述的则是一个具体的事物。二 者的关系是，后者是前者的一个实例。因此，后者一 般称为前者的实例框架。这就是说，这两个框架之间 存在一种层次关系。一般称前者为上位框架（或父框 架），后者为下位框架（或子框架）。当然，上位和 下位是相对而言的。例如“大学教师”虽然是“教师1”的上位框架，但它却是“教师”框架的下位框架， 而“教师”又是“知识分子”的下位框架。
第6章 知识表示
1.实例关系 实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。 这是最常见的一种语义关系。例如，“小华是一个大 学生”就可表示为图6―4。其中，关系“是一个”一 般标识为“is-a”，或ISA。
第6章 知识表示
智能系统
是 一 种
专家系统
能解决
困难问题
具
能
有
模
拟
专家知识
专家思维
图6―3 专家系统的语义网络
第6章 知识表示 图6―2 苹果是由Quillian提出来的，他于 1968年在他的博士论文中，把语义网络作为人类联想 记忆的一个显式心理模型。所以，语义网络也称联想 网络。
现在，语义网络的理论已经有了长足的发展。有 人把它划分为五个级别：执行级、逻辑级、认识论级、 概念级和语言学级。并分为七种类型：
第6章 知识表示
例如，前面的“教师”框架用PROLOG可表示如下: frame(name("教师")， kind--of("<知识分子>")， work(scope("教学"，"科研")，default("教学"))， sex("男"，"女")， reco--of--f--s("中师"，"高师")，
>，…)
第6章 知识表示
例6.5 机器人纠纷问题的框架描述如图6-1所示。
框 架 名 ： 〈 打 人- 1 〉 动 作： 打 动 作发 出 者： 罗 宾 动 作接 受 者： 苏 西 后 果 ： （ 〈 打 人 -2〉 ， 〈 哭 泣 -1〉 ）
框 架 名 ： 〈 打 人- 2 〉 动 作： 打 动 作发 出 者： 苏 西 动 作接 受 者： 罗 宾 后 果 ： (〈 打 人 -1〉 ， 〈 哭 泣 -2〉 )
框架名:<房间>
墙数x1: 缺省:x1=4 条件:x1>0 窗数x2: 缺省:x2=2 条件:x2≥0 门数x3: 缺省:x3=1 条件:x3>0
第6章 知识表示
第6章 知识表示
前墙:(墙框架(w1，d1)) 后墙:(墙框架(w2，d2)) 左墙:(墙框架(w3，d3)) 右墙:(墙框架(w4，d4)) 天花板:<天花板框架> 地板:<地板框架> 门:<门框架> 窗:<窗框架> 条件:w1+w2+w3+w4=x2 d1+d2+d3+d4=x3 类型:(<办公室>，<教室>，<会客室>，<卧室>，<厨房>，<仓库
6.2 框 架
第6章 知识表示
6.2.1 框架的概念 顾名思义，框架就是一种结构，一种模式，其一
般形式是: <框架名> <槽名1><槽值1>| <侧面名11><侧面值111，侧面值112，…>
<侧面名12><侧面值121，侧面值122，…>
第6章 知识表示
<槽名2><槽值2>|<侧面名21><侧面值211，侧面值212，…> <侧面名22><侧面值221，侧面值222，…>
第6章 知识表示
例6.2 下面是一个描述“大学教师”的框架： 框架名:<大学教师> 类属:<教师> 学历:(学士，硕士，博士) 专业:<学科专业> 职称:(助教，讲师，副教授，教授) 外语:语种:范围:(英，法，日，俄，德，…)
缺省:英 水平:(优，良，中，差) 缺省:良
第6章 知识表示
例6.3 下面是描述一个具体教师的框架: 框架名:<教师-1> 类属:<大学教师> 姓名:李明 性别:男 年龄:25 职业:教师 职称:助教 专业:计算机应用
如果头痛且发烧，则患感冒。 用框架表示可为：
框架名：<诊断1> 前提：条件1:头痛 条件2:发烧 结论:患感冒
第6章 知识表示
6.2.3 基于框架的推理 基于框架的推理方法是继承。所谓继承，就是子
框架可以拥有其父框架的槽及其槽值。实现继承的操 作有匹配、搜索和填槽。
匹配就是问题框架同知识库中的框架的模式匹配。 所谓问题框架，就是要求解某个问题时，先把问题用 一个框架表示出来，然后与知识库中的已有框架进行 匹配。如果匹配成功，就可获得有关信息。搜索就是 沿着框架间的纵向和横向联系，在框架网络中进行查 找。搜索的目的是为了获得有关信息。
第6章 知识表示
6.2.4 框架的程序语言实现 有一种名为FRL(Frame Representation Language)的
程序设计语言，就是专门基于框架的程序设计语言。 用它就可以方便地实现框架知识表示。不过，用 PROLOG也可方便地实现框架表示。用PROLOG实现 框架表示，一般采用含结构或表的谓词来实现。因为 框架实际上就是树，而PROLOG的结构也是树，表又 是特殊的结构，它的元素个数和层数都不限定，可动 态变化，因此，更适于表示一般的框架。
第6章 知识表示
小华
是一个
大学生
图6―4 表示实例关系的语义网络
第6章 知识表示
2.分类（或从属、泛化）关系 分类关系是指事物间的类属关系，图6―5就是一 个描述分类关系的语义网络。在图6―5中，下层概念 节点除了可继承、细化、补充上层概念节点的属性外， 还出现了变异的情况：鸟是鸵鸟的上层概念节点，其 属性是“有羽毛”、“会飞”，但鸵鸟的属性只是继 承了“有羽毛”这一属性，而把鸟的“会飞”变异为 “不会飞”。其中，关系“是一种”一般标识为 “akindof”或AKO。
第6章 知识表示
这是一个PROLOG的“事实”，其谓词及领域说明如下: domains
name=name(string) body=body(subtree list) subtreelist=subtree* subtree=st(string，subtreelist) database frame(name，body)
其中的subtreelist是递归定义的。按此定义所有框架 都取统一的表示形式。
6.3 语义网络
第6章 知识表示
6.3.1 语义网络的概念
语义网络是由节点和边（也称有向弧）组成的一 种有向图。其中节点表示事物、对象、概念、行为、 性质、状态等；有向边表示节点之间的某种联系或关 系。例如图6―2就是一个语义网络。其中，边上的标 记就是边的语义。
type(“<小学教师>”，“<中学教师>”，“<大学教师>”)). 如果要给出框架的一个通用表示形式，则下面的
表示方式可供参考。
第6章 知识表示
frame(name("教师")， body(［st("类属"，［st("<知识分子>"，［］)］)， st("工作"，［st("范围"，［st("教学"，［］)，=st("科研"，
［］)］)， st("缺省"，［st("教学"，［］)］)］)， st("性别"，［st("男"，［］)，st("女"，［］)］)， st("学历"，［st("中师"，［］)，st("高师"，［］)］)， st("类型"，［st("<小学教师>"，［］)，st("<中学教师>"， ［］)，= st("<大学教师>"［］)］)］))
第6章 知识表示
第6章 知识表示
6.1 知识及其表示 6.2 框 架 6.3 语义网络 6.4 面向对象知识表示
第6章 知识表示
6.1 知识及其表示
6.1.1 知识的概念 “知识”是我们熟悉的名词。但究竟什么是知识呢？
我们认为，知识就是人们对客观事物（包括自然的和 人造的）及其规律的认识，知识还包括人们利用客观 规律解决实际问题的方法和策略等。
第6章 知识表示