最新AI2知识表示汇总
AI--知识表示2--与或树
西北工业大学计算机学院 林增刚
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2.4.2 与或图
图中，终叶节点用字母t表示 有解节点用小原点表示
西北工业大学计算机学院 林增刚
2.4.2 与或图
与或图中的每个节点代表一个要解决的单一问题或问题 集合。图中所含起始节点对应于原始问题。 对应于本原问题的节点，叫做终叶节点，它没有后裔 对于把算符应用于问题A的每种可能情况，都把问题变 换为一个子问题集合；有向弧线自A 指向后继节点表示 所求得的子问题集合。 一般对于代表两个或两个以上子问题集合的每个节点， 有向弧线从此节点指向此子问题集合中的各个节点。由 于只有当集合中所有的项都有解时，这个子问题的集合 才能获得解答，所以这些子问题节点叫做与节点。 在特殊情况下，当只有一个算符可应用于问题A，而且 这个算符产生具有一个以上子问题的某个集合时，由上 述规则3和规则4所产生的图可以得到简化。
西北工业大学计算机a,0,b,0) F={f1,f2,f3,f4}是4个算符的集合 G是满足目标条件的状态集合，初始问题 变为（{a,0,b,0},F,G),由于F在本问题中不 发生变化可从表中删去,得({a,0,b,0},G)
西北工业大学计算机学院 林增刚
与或图
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2.4.2 与或图
与或图术语：
父节点、子（后继）节点、弧线、起始节点 终叶节点：对应于原问题的本原节点。 或节点：只要解决某个问题就可解决其父辈 问题的节点集合，如（M，N，H）。 与节点：只有解决所有子问题，才能解决其 父 辈 问 题 的 节 点 集 合 ， 如 （ B,C) 和 （D,E,F）各个结点之间用一端小圆弧连接 标记。
第二章 知识表示
知识的基本概念 问题的变换 状态空间表示法 与或图表示法
2.4 与或图表示法
GRP10 AI 2 知识表示2 产生式表示法
它表示当前提中列出的各个条件都满足时,结论 “该微生物是绿生杆菌”可以相信的程度为0.6 。
4）冲突解决
被触发的规则不一定总是启用规则。 因为可能同时有几条规则的条件部分被满足。 这就要在解决冲突中来解决这个问题。
在复杂的情况下，在数据库和规则的条件部分之间可能要进行近似匹配。
例2-3-0（1）专一性排序
句子：
the boy plays football in the place.
1）将该句子的所有单词先替换为语法词汇： DET N V N P DET N 2）作进一步的替代为： NP V NP PP 3）通过激活规则去进行符号重写： NP VP 4）最后，综合数据库只剩下符号S（指示合 法句），文法分析成功结束。
DRUG DOSE IS 2.0 GRAMS. 4 ZHAOLING IS MAN. ZHAOLING ISN’T WOMAN. 5 6
(DOSE DRUG 2.0 GRAMS) (MAN ZHAOLING TRUE) (WOMAN ZHAOLING FASE)
三元组表示 〈特性 对象 取值〉
2）、确定性规则知识的产生式表示
•Video Grass Bee/Bug
• 男孩错误: 前面满意,不等于(后面)满意,推理条件不 充分 • 鸟的结论错误： 补充数据库: 该动物有羽毛。
2）不完全事实的表示
为了表示不完全的事实，常需加入关于该事实确定性程 度的数值度量。 一般用四元组表示 (属性, 对象, 值, 置信度) 或 (关系,对象1,对象2,置信度) 例2-3-8（1） 1) ZHAOLING MAYBE 40 。 (AGE ZHAOLING 40 0.8) 2) 老李和老张可能是朋友. (friend, li, zhang，0.8)
人工智能第二章_知识表示
· 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
ai技术知识点总结
ai技术知识点总结人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何让计算机去模仿或者执行人类智能的研究领域。
在人工智能领域中，有许多和人类学习、决策、问题解决相关的技术和方法。
下面将对AI技术的一些知识点进行总结。
一、机器学习机器学习是人工智能领域内的重要分支，其主要研究如何让计算机系统在没有明确编程的情况下学习和改进。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
1. 监督学习监督学习是指机器学习中的一类学习方式，其特点是训练数据拥有明确的标签或输出，系统需要根据输入数据来学习并进行预测。
监督学习的常见算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 无监督学习无监督学习是指机器学习中的一类学习方式，其特点是训练数据没有明确的标签或输出，系统需要根据输入数据来自动学习模式和规律。
无监督学习的常见算法包括聚类、降维、关联规则挖掘等。
3. 强化学习强化学习是指机器学习中的一类学习方式，其特点是系统通过与环境的交互来学习最优策略。
强化学习的核心是建立一个智能体，根据环境的反馈来进行学习和决策。
强化学习的代表算法包括Q学习、深度Q网络（DQN）、策略梯度等。
二、深度学习深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的神经元组成的神经网络来建立模型以实现对数据的学习和识别。
1. 深度神经网络深度神经网络是指包含多个隐藏层的神经网络，其通过多层次的特征提取和抽象来对数据进行学习和分类。
常见的深度神经网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、残差网络（ResNet）等。
2. 深度学习应用深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了突破性进展。
例如，通过深度学习模型可以实现人脸识别、图像分类、文本生成、机器翻译、语音识别等任务。
三、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究如何让计算机理解和处理人类语言的技术领域。
南邮自动化人工智能2--知识表示方法
问题的表示 求解的方法
状态空间法（State Space Representation）：
状态空间法就是用来表示问题及其搜索过程的一种方法。它是 人工智能中最基本的形式化方法，用“状态（state）”和“算 符（operator）”来表示问题。
南京邮电大学
规则知识：是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因 果关系知识，是动态的，常以“如果…那么…” 形式出现。
南京邮电大学
三、人工智能系统中的知识
控制知识：是有关问题的求解步骤、技巧的知识，告诉人 们怎么做一件事，也包括当有多个动作同时被激活时应选 哪一个动作来执行的知识。控制知识常与程序结合在一起 出现，如一个问题求解的算法可以看做是一种知识表示。
如何把初试棋局 变成目标棋局？
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再把另一些适用算符 用于这些新的状态； 这样继续下去，直至 产生目标状态为止
（c，1，c，0）
grasp
U=V
（c，1，c，1） 目标状态
南京邮电大学
小结
什么是知识 知识的划分 人工智能系统中的知识 什么是知识表示 状态空间法
南京邮电大学
南京邮电大学
内容提要
第二章：知识表示方法
第二章 AI知识表示oommtt
概述知识表示是人工智能研究中最基本的问题之一。
在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，并能以一种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。
在AI系统中，给出一个清晰简洁的有关知识的描述是很困难的。
09第二章知识表示概述知识的定义（难以给出明确的定义，只能从不同方面加以理解）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。
从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
09概述数据：用一组符号及其组合表示的信息称为数据，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，数据在特定场合下的具体含义。
知识：把有关信息关联到一起所形成的信息结构称为知识。
09概述知识的种类以知识的作用范围来划分：常识性知识，领域性知识以知识的作用及表示来划分：事实性知识，规则性知识，控制性知识，元知识以知识的确定性来划分：确定性知识，不确定性知识以人类的思维及认识来划分逻辑性知识，形象性知识09概述知识的表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体。
知识表示的分类陈述性知识表示主要用来描述事实性知识过程性知识表示用来描述规则性知识和控制结构知识09表示方法（各有特点，并存）谓词逻辑法产生式规则表示法语义网络法状态空间法问题归约法框架表示面向对象表示脚本方法表示过程式表示09表示方法—谓词逻辑法逻辑是一种重要的知识表示方法。
使用逻辑法表示知识，须将以自然语言描述的知识，通过引入谓词、函数加以形式描述，获得有关的逻辑公式，进而以机器内码表示。
用一阶谓词逻辑公式可以表示事物的状态、属性、概念等事实性知识，也可以表示事物间具有确定因果关系的规则性知识。
09表示方法—谓词逻辑法一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
人工智能第二章 知识表示与推理
知识也是由符号组成，但是还包括了符号之间的关系以及处 理这些符号的规则或过程。
知识在信息的基础上增加了上下文信息，提供了更多的意 义因此也就更加有用和有价值。
知识是随着时间的变化而动态变化的，新的知识可以根据 规则和已有的知识推导出来。
机可接受的符号并以某种形式描述出来。诸如图表结构、
语法树、规则匹配模式、树形或网状表达等。简言之，知
识表示就是知识的符号化过程。即把相关问题的知识加以
形式化描述，表示成为便于机器（计算机）存储、管理和
调用的某种数据结构模式。
知识表示在智能Agent的建造中起到关键的作用。可以说正
是以适当的方法表示了知识，才导致智能Agent展示出了智
2019/8/2
安徽大学 计算机科学与技术学院
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知识表示方法的衡量
充分表示领域知识:首先考虑能不能充分 表示领域知识,要能反应出领域的特点
有利于知识的利用:表示的目的是为了利 用知识,求解问题
便于对知识的组织,维护和管理:便于今 后的更新,维护,保证其一致性和完整性
便于理解和实现:容易让人理解并符合人 的习惯;还有容易在计算机上实现
人工智能
Artificial Intelligence
第二章 知识表示与推理
主要内容
2.1 知识表示的一般方法 2.2 图搜索策略 2.3 一般搜索与推理技术 2.4 A*算法 2.5 消解原理 2.6 规则演义系统 2.7 产生式系统 2.8 系统组织技术
什么是知识
数据一般指单独的事实，是信息的载体，数据项本身没有什 么意义，除非在一定的上下文中，否则没有什么用处。
AI基础-知识与知识表示
AI基础-知识与知识表示知识与知识表示人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程，知识是智能的基础，知识是需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去。
一、知识数据：用一组符号及其组合表示的信息。
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，或者说信息是数据的语义，只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。
知识：把有关信息关联在一起所形成的信息结构。
知识的特性：1. 相对正确性2.不确定性由随机性引起的不确定性。
由模糊性引起的不确定性。
由不完全性引起的不确定性。
由经验引起的不确定性。
3. 可表示性与可利用性。
知识是可以用适当形式表示出来的。
如语言、文字、图形、神经元网络。
知识的分类：*从知识的作用范围来划分：常识性知识和领域性知识*从知识的作用及表示来划分：事实性知识：事实性知识一般采用直接表达的形式，如谓词公式表示过程性知识：一般是通过对领域内各种问题的比较与分析得出的规律性知识，有领域内的规则、定律、定理及经验构成。
对于一个智能系统来说，过程性知识是否完善，丰富、一致将直接影响到系统的性能及可信任性，是智能系统的基础。
表示方法可以是一组产生式规则或语义网络。
控制性知识：又称深层知识或者元知识，它是关于如何运用已有的知识进行问题求解的知识，因此又称为“关于知识的知识”。
表达控制信息的方式：策略级控制（较高）、语句级控制（中级）、及实现级控制（较低级）*从知识的确定性来划分：确定性知识和不确定性知识*从知识的结构及表现形式来划分:逻辑性知识：反映人类逻辑思维过程的知识形象性知识：通过形象建立起来的知识二、知识的表示所谓知识表示：就是对知识的一种描述，或者说是一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
知识表示方法又称为知识表示技术，其表示形式称为知识表示模式。
知识表示方法可分为两大类：符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次序组合起来表示知识。
人工智能第二章知识表示方法
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2.32-3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。
人工智能AI讲稿2(知识表示)
语义网络的构建
确定概念和实体 首先需要确定要表示的概 1
念和实体，并为其分配相 应的节点。
层次结构 4
根据概念和实体之间的层 次关系，构建语义网络的 层次结构。
定义关系
2
根据概念和实体之间的关
系，使用边将它们连接起
来。
标注属性
3
为节点和边添加属性，以
提供更丰富的语义信息。
语义网络的应用场景
信息抽取
知识表示是构建智能系统的基础，它为机器提供了理解和处 理知识的框架。
知识表示的重要性
知识表示是实现人工智能的关键步骤之一。只有通过有效的知识表示， 机器才能理解和利用人类积累的知识，从而在特定领域实现智能化。
知识表示有助于提高机器的推理、学习和决策能力。通过合理地表示知 识，机器能够更好地进行逻辑推理、问题求解和规划，从而在复杂情境 下做出准确的判断和决策。
推理规则
基于条件语句的推理规则， 如假言推理、拒取式推理 等。
Part
03
语义网络表示法
语义网络的定义
语义网络是一种知识表示方法 ，它使用网络结构来表示概念 、属性以及概念之间的关系。
语义网络由节点和边组成， 节点表示概念或实体，边表 示概念或实体之间的关系。
语义网络能够清晰地表达知识 的语义信息，使得计算机能够 理解和推理知识的含义。
THANKS
感谢您的观看
Part
05
本体论表示法
本体论的基本概念
本体论是哲学中的一个概念，指 客观存在的一个系统的基本结构，
包括实体、属性、关系等。
在人工智能领域，本体论表示法 是一种知识表示方法，用于描述 现实世界中的概念、实体以及它
们之间的关系。
本体论表示法具有描述概念间复 杂关系、提供语义信息、支持推
人工智能第2(知识表示方法2-问题归约法)
Artificial Intelligence (AI)
第2章 知识表示方法
2.1 状态空间法 2.2 问题归约法 2.3 谓词逻辑法
2.2 问题归约法
例：求积分 解法1：
解法2： 解法3：
(ex cos x x2 )dx
(ex cos x x2 )dx exdx cos xdx x2dx
1 (122)
C
2
3
A B
(322)
1
2
A B
3 C
3. 移动 A 和 B 到柱子 3 的双圆盘难题
(322)
1
2
A B
3 C
1
2
3
(333)
A
B C
左到右 表示 盘从大到小，数字 表示 盘所在柱子号
(111)(122)
(111)(333) (122)(322)
(322)(333)
(111)(113) (113)(123) (123)(122) (322)(321) (321)(331) (331)(333) 本原问题
与
好处： 任何一个节点的后继节点要么全是“与节 点”，要么全是“或节点”。
或
与
与或图的特例： 所有节点都是或节点，这时就是一般的图，即
状态空间法用到的图 除了起始节点外，所有节点只有一个父节点，
此时称为与或树，前面的图2.11就是与或树
问题归约法、与或图表示之间的对应关系：
问题归约法
与或图表示
原始问题
起始节点
本原问题
终叶节点
操作符
与、或关系的弧线
中间问题
非终叶节点
一般情况下： 分解 操作符得到 与节点 变换 操作符得到 或节点
人工智能知识表示方法
一阶或多阶谓词
• 任何函数符号和谓词符号都取指定个数变元。 • 若函数符号f中包含的个体数目为n，则称f为n元函数
符号。如father(x)是一元函数 • 若谓词符号P中包含的个体数目为n，则称P为n元谓
词符号。如Less(x,y)是二元谓词。 • 如果谓词P中的所有个体都是个体常量、变元或函数
2024/6/19
对于规则，表示事物间的因果关系，以下式描述： “if Condition then action”
举例1
聪明人智力竞赛：主持人在三个竞赛者头上戴一顶帽子， 帽子颜色分红白两种，但至少有一顶是白帽，题目是说 出自己所戴帽子的颜色。戴毕，主持人连问两次，三人 面面相觑，无一人能答。问到第三次时，某甲抢先给出 了答案。试问某甲的判断的依据是什么？
一个 控制系统
一组产生 式规则
2024/6/19
2024/6/19
一般形式： if…then… 描述了应用这条规则所采用的 行动或得出的结论。
2.3.1 产生式的基本形式
产生式通常用于表示具有因果关系的知识，其基本形式是 P→Q 或 IF P THEN Q
其中，P是产生式的前提或条件，用于指出该产生式是否 是可用的条件；Q是一组结论或动作，用于指出该产生式的 前提条件P被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。 P和Q都可以是一个或一组数学表达式或自然语言。
知识表示的分类
•陈述性知识表示：将知识表示与知识的运用分开处理，在表示知识时，并不
涉及如何运用知识的问题，是一种静态的描述方法。如学生统计表。
•过程性知识表示：将知识表示与知识的运用相结合，知识包含于程序中，是
一种动态的描述方法。如转置矩阵的程序隐含了专职矩阵的知识。
人工智能第2章知识表示方法
知识的框架表示法1975年由M.Minsky提出，最早用作视觉 感知、自然语言对话等问题的知识表示；目前已作为一种 通用数据结构来表示知识对象(实体)。 框架理论认为，人们对现实世界中各种事物的认识都是以 一种类似于框架的结构存储在记忆中的，当面临一种新事 物时，就从记忆中找出一个合适的框架并根据实际情况对 其细节加以修改、补充，从而形成对当前事物的认识。 【例】对教室的知识：在记忆中建立关于教室的框架，指 出相应事物的名称（教室），以及事物各有关方面的属性 （如有四面墙、有课桌、有黑板，……）。通过对该框架 的查找，很容易得到教室的各有关特征。 当实际接触了教室后，经观察得到了教室的大小、门窗的 个数、桌凳的数量、颜色等细节，把它们填入到教室框架 中，就得到了教室框架的一个具体事例，称为事例框架。
侧面名11：侧面值111…侧面值11p
侧面名12：侧面值121…侧面值12p
… 槽名2：槽值2
侧面名21：侧面值211…侧面值21p
… 槽名n：槽值n
侧面名n1：侧面值n11…侧面值n1p
…
侧面名nm：侧面值nm1…侧面值nmp
3
框架表示法-例
【例】一个人可以用其职业、身高和体重等项描述，用这些 项目组成框架的槽。 当描述一个具体的人时，再用这些项目的具体值填入到相应 的槽中。 下面是描述John的框架。 框架名：<PERSON-1>
（以此类推）
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框架网络-例
师生员工框架为： 框架名：<师生员工> 姓名： 单位（姓，名） 年龄： 单位（岁） 性别： 范围（男，女） 缺省：男
健康状况： 范围（健康,一般,差） 缺省：一般
住址： <住址框架> 教职工框架为： 框架名：<教职工>
ai知识点效果总结
ai知识点效果总结一、AI的基本知识点1. 什么是AI人工智能是一种模拟人类智能过程的技术，通过计算机系统模拟、延伸和扩展人类的智能能力。
它通常包括机器学习、语音识别、自然语言处理、图像识别等技术，能够模拟人类的认知和决策能力。
2. AI的发展历程AI始于20世纪50年代，经历了多次发展浪潮。
在最近20年内，由于大数据、深度学习等技术的发展，AI迅速崛起并成为热门领域。
3. AI的分类根据功能和应用领域，AI可分为强人工智能和弱人工智能。
强AI具有自主思考和决策的能力，而弱AI只是根据预设规则和数据进行智能处理。
4. AI的主要技术AI的主要技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人、专家系统等，它们在语音交互、图像识别、自动驾驶等领域发挥重要作用。
5. AI的核心原理AI的核心原理是通过大量数据和算法实现自主学习和智能决策，其关键在于训练模型、优化算法和应用场景。
二、AI的影响和效果1. AI对生活的影响AI已经广泛应用于智能家居、智能医疗、智能交通等领域，改变了我们的生活方式和工作方式。
例如，智能语音助手和智能家电让生活更加便利，医疗影像识别和智能诊断改善了医疗水平，自动驾驶技术提高了交通安全。
2. AI对商业的影响AI在商业领域广泛应用，如智能客服、数据分析、精准营销等，为企业提供了更高效的运营方式和更好的商业决策支持。
AI技术的应用，让企业能够更好地理解市场、客户需求、优化产品和服务。
3. AI对社会的影响AI对社会带来了巨大的影响，提高了生产力和效率，同时也改变了就业结构和社会关系。
智能制造、自动化设备、智能城市等应用提高了资源利用效率，但也带来了一定程度的就业压力和社会分配问题。
4. AI的伦理和法律影响AI的发展和应用也涉及到伦理和法律问题，如隐私保护、数据安全、责任认定等。
AI技术的应用，需要合理规范和监管，以确保其良性发展和社会效益。
5. AI的风险和挑战AI的发展也面临一些风险和挑战，如算法歧视、数据泄露、人机关系失衡等问题。
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不同格式的数据蕴含的信息多少也是不同的， 比如，图像数据所蕴含的信息量大，而文本数据所 蕴含的信息量少。
2.2.1 知识的谓词逻辑表示法 谓词公式就是用谓词联接符号将一些谓词按照
一定的逻辑关系连接起来所形成的公式。 1）对事实性知识，谓词逻辑的表示法通常是
由以合取符号（∧）和析取符号（∨）联接形成的 谓词公式来表示。
2）对规则性知识，谓词逻辑表示法通常以由 单条件符号（→）联接形成的谓词公式来表示。
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.1 知识表示概述
知识
信息
信息关联
语义
数据结构
数据类型
逻辑结构
值
操作
存储结构
2.1 知识表示概述
2.1.2 知识的特征 知识是人们把实践中获得的信息关联在一
起所形成的信息结构。具有以下特征： 1）相对正确性 2）不确定性 3）可表示性 4）可利用性
2.1 知识表示概述
2.1.3 知识的分类 对知识从不同的角度划分，可得到不同的分
AI2知识表示
2.1 知识表示概述
2.1.1 知识、信息和数据 知识是人类智能的基础；智能活动过程主要
是一个获取知识并运用知识的过程。人工智能问 题的求解也是以知识为基础的；知识的获取、知 识的表示和运用知识进行推理是AI学科要研究的 三个主要问题。
本章，将对知识的有关概念及常用的知识表 示方法进行讨论。
农夫 狐狸
鹅 麦粒
农夫 狐狸
鹅
————— —————
麦粒
2.1 知识表示概述
1、一种好的描述方式，建立在一种好的表达形式的 约定的基础上，为求解敞开了大门；一种糟糕的描 述方式，使用一种糟糕的表达形式，则是一堵妨碍 问题求解的墙。 2、一旦问题以一种合适的表达形式来描述，此问题 几乎接近解决。
2.2 一阶谓词逻辑表示法
知识表示方法可分为陈述性知识表示和过程性 知识表示两大类。
1）陈述性知识表示主要描述事实性知识。这类 表示方法将知识表示与知识的运用（推理）分开处 理，表示知识时，并不涉及如何运用知识的问题， 是一种静态的描述方法。
2）过程性知识表示主要用来描述规则性知识 和控制结构知识。它将知识的表示与运用相结合， 是一种动态的描述方法。
类结果。 1）按知识的作用范围划分，可分为常识性知
识和领域性知识。 2）以知识的作用及表示来划分，可分为事实
性知识、规则性知识、控制性知识和元知识。
2.1 知识表示概述
3）按知识的确定性来划分，可分为确定性知 识和不确定性知识。
4）按人类的思维及认识方法来分，可分为逻 辑性知识和形象性知识。
2.1 知识表示概述
编程序。 ☆示法
解：首先定义谓词如下： COMPUTER (x)：x是计算机学院的学生。 LIKE (x，y)：x喜欢y。 HIGHER (x，y)：x比y长的高。 第二步：给变元赋值 这里涉及的 个体有：吴琼（wuqiong），编程
2.2.2 用谓词公式表示知识的步骤 1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的
确切含义。 2）根据所要表达的事物，为每个谓词中的变
元赋以特定的值。 3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连
接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.2.3 谓词公式表示知识举例 例： 设有下列事实性知识： ☆吴琼是一名计算机学院的学生，但他不喜欢
2.1 知识表示概述
农夫、狐狸、鹅和麦粒 农夫欲将一只银狐、一只肥鹅和一些可口的麦
粒带到河的对岸。不巧，因船太小，他每次只能 带一样财产渡到对岸。更糟的是，不加照管的狐 狸会吃掉鹅，不加照管的鹅会吃掉麦粒。因此， 农夫不能让狐狸和鹅单独放在一起，也不能把鹅 和麦粒单独留下。如何是好？
麦粒
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农夫 狐狸
鹅
农夫 狐狸
鹅 麦粒
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狐狸 麦粒
————— —————
农夫 鹅
农夫 狐狸 麦粒
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鹅
狐狸
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农夫 鹅
麦粒
农夫 鹅
麦粒
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狐狸
鹅
————— —————
农夫 狐狸 麦粒
农夫 鹅
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狐狸 麦粒
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2.1.4 知识的表示 知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有
效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统 一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
知识表示实际上就是对人类知识的一种描述， 以表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行 表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
2.1 知识表示概述
2.1 知识表示概述
知识是相关信息关联在一起形成的信息结构， 是建立在数据和信息的基础之上的。
知识、信息和数据是三个层次的概念。有格式 的数据经过处理、理解过程会形成信息，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，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。
2.1 知识表示概述
知识表示的要求： 1、表示能力：要求能够正确、有效地将问题求解所需要的 各类知识都表示出来； 2、可理解性：所表示的知识应易懂、易读； 3、便于知识的获取：使得智能系统能够渐进的增加知识， 逐步进化；同时在吸收新知识的同时便于消除可能引起的新 老知识之间的矛盾，便于知识一致性维护； 4、便于搜索：表示知识的符号结构和推理机制应支持对知 识库的高效搜索； 5、便于推理：要能够从已有的知识中推出需要的答案和结 论。
2.1 知识表示概述
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。
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，蕴含 有不同的信息。同样的信息也可以用不同的数据 表示出来。
2.1 知识表示概述