知识表示方法语义网络和框架表示方法.
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。
典型的知识表示方法
典型的知识表示方法一、逻辑表示法。
1.1 这逻辑表示法呢,就像是给知识搭个框架。
把知识按照逻辑关系,什么因果啦,包含啦之类的关系,整理得明明白白。
就好比我们说“因为下雨,所以地面湿”,这就是一种简单的逻辑关系表示。
它清晰得很,让人一眼就能瞧出知识之间的联系。
这就像盖房子,一块砖一块砖按照设计好的结构码放整齐。
1.2 可是呢,这方法也有它的难处。
要是知识复杂一点,那逻辑关系就像一团乱麻,很难梳理得清清楚楚。
就像在一个大仓库里找东西,东西太多太杂,找起来就费劲。
比如说要表示一个大型企业的运营逻辑,涉及到众多部门、人员、业务流程,这逻辑表示法就有点吃力了。
二、语义网络表示法。
2.1 语义网络就有点像一张大网。
每个知识节点就像网上的一个结,节点之间的连线表示它们的关系。
比如说“猫是哺乳动物”,“猫”和“哺乳动物”就是两个节点,中间有连线表示所属关系。
这方法很直观,就像我们看人际关系图一样,谁和谁有关系,一眼就能看出来。
2.2 不过呢,语义网络也不是十全十美的。
它缺乏精确的语义定义。
有时候就像雾里看花,模模糊糊的。
就像我们说一个人“大概是好人”,这个“大概”就很模糊。
在表示精确的科学知识或者严谨的法律条文时,就可能会出问题。
2.3 还有啊,当知识规模增大的时候,这语义网络就可能变得臃肿不堪。
就像一个人穿了太多衣服,行动都不方便了。
要在这个庞大的网络里查找和更新知识,那可就不是一件轻松的事儿。
三、框架表示法。
3.1 框架表示法就像是给知识做个模板。
我们先定好一个框架结构,然后把具体的知识往里面填充。
比如说描述一个人,我们有年龄、性别、职业等框架,然后把具体某个人的这些信息填进去。
这就像我们做填空题一样,有了框架,填空就比较简单。
这种方法对于表示有固定结构的知识很方便,就像把东西分类放进不同的盒子里。
3.2 但是呢,框架表示法比较死板。
一旦框架定下来了,要是有新的知识不符合这个框架,就像硬要把一个方东西塞进圆洞里,很困难。
人工智能_第2章知识表示方法
框架网络
◆框架间的横向联系: 由于框架中的槽值或侧面值都可以是另一个框架的名字,这 就在框架之间 建立起了联系,通过一个框架可以找到另一个 框架,这称为横向联系。 ◆框架间的纵向联系: 当某些事物有一些共同的属性时,在对它们进行描述时,可 以将它们具有的共同属性抽取出来,构成一个上层框架,然 后再对各自独有的属性分别构成下层框架。 为了指明框架间的这种上下关系,可在下层框架中设立一个 专用的槽,用以指出他的上层框架是哪一个。这样就在框架 间建立了纵向联系。 ◆具有横向联系及纵向联系的一组框架称为框架网络。
16
框架的推理-例
【例】师生员工的框架网络已建立在知识库中,从知识库中找出一
个满足以下条件的教师:男性,年龄在30岁以下,身体健康,职称
为讲师把这些条件用框架表示出来,就可得到如下的初始问题框架
框架名:<教师-x>
姓名:
师生
年龄:<30
员工
继 性别:男
承 健康状况:健康
性 职称:讲师
某个教师的事例框架为: 框架名:<教师-1> 继承:<教师> 姓名:孙林 年龄:28 健康状况:健康 部门:计算机系软件教研室
6
框架间的继承
◆框架的继承性,就是当子节点的某些槽值或侧面值没有被 直接记录时,可以从其父节点继承这些值。 继承性是框架表示法的一个重要特性,它不仅可以在两个框 架之间实现继承关系,而且还可以通过两两的继承关系,从 最低层追搠到最高层,使高层的信息逐层向低层传递。 例如,椅子一般都有4条腿,如果一把具体的椅子没有说明它 有几条腿,则可以通过一般椅子的特性,得出它也有4条腿。 如果一个在上层框架中描述的属性在下层框架需作进一步说 明时,则需要在下层框架中再次给出描述。 如果在下层框架中对某些槽没有作特别的声明,那么它将自 动继承上层框架相应槽的槽值。
人工智能第二章知识表示方法
框架的构建与实现
80%
确定框架的结构
根据实际需求和领域知识,确定 框架的槽和属性,以及它们之间 的关系。
100%
填充框架的实例
根据实际数据和信息,为框架的 各个槽和属性填充具体的实例值 。
80%
实现框架的推理
通过逻辑推理和规则匹配,实现 基于框架的知识推理和应用。
框架表示法的应用场景
自然语言处理
模块化
面向对象的知识表示方法可以将 知识划分为独立的模块,方便管 理和维护。
面向对象表示法的优缺点
• 可扩展性:面向对象的知识表示方法可以通过继承和多态实现知识的扩展和复用。
面向对象表示法的优缺点
复杂性
面向对象的知识表示方法需要建立复 杂的类和对象关系,可能导致知识表 示的复杂性增加。
冗余性
面向对象的知识表示方法可能导致知 识表示的冗余,尤其是在处理不相关 或弱相关的事实时。
人工智能第二章知识表示方法
目
CONTENCT
录
• 知识表示方法概述 • 逻辑表示法 • 语义网络表示法 • 框架表示法 • 面向对象的知识表示法
01
知识表示方法概述
知识表示的定义
知识表示是人工智能领域中用于描述和表示知识的符号系统。它 是一种将知识编码成计算机可理解的形式,以便进行推理、学习 、解释和利用的过程。
知识表示方法通常包括概念、关系、规则、框架等元素,用于描 述现实世界中的实体、事件和状态。
知识表示的重要性
知识表示是人工智能的核心问题之一,它决定了知 识的可理解性、可利用性和可扩展性。
良好的知识表示方法能够提高知识的精度、可靠性 和一致性,有助于提高人工智能系统的智能水平和 应用效果。
知识表示方法的发展对于推动人工智能技术的进步 和应用领域的拓展具有重要意义。
常用的知识表示方法
常用的知识表示方法知识表示方法是人工智能中一个非常重要的领域,其主要目的是设计一种计算机程序,使其能够利用已有的知识去推理、学习和解决新问题。
在现代人工智能系统中,有许多常用的知识表示方法,包括逻辑表示、产生式表示、框架表示、语义网络表示、神经网络表示、本体表示等等。
下面将分别对这些知识表示方法展开详细的描述。
1. 逻辑表示逻辑表示是指使用逻辑语句来描述知识的方式。
这种表示方法最早应用于人工智能领域,它使用命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式化逻辑体系来表达知识。
逻辑表示法的优点是表达简单直观,易于推理,而且能够容易地与其它知识表示方法相结合。
该方法的主要缺点是计算复杂度较高,不适用于大规模的知识表示。
2. 产生式表示产生式表示法是一种基于规则的知识表示方法,它通过一系列的规则来描述问题解决过程。
规则通常由条件和结果两部分组成,当条件满足时,就会执行规则,得到相应的输出结果。
产生式表示法的优点是表达简单易懂,适合大规模知识的表示和处理。
该方法的主要缺点是规则的编写和管理比较困难,而且可能出现死循环等问题。
3. 框架表示框架表示法是一种以对象为中心的知识表示方法,它通过描述事物的属性、关系、功能等方面来构建一个框架模型,从而达到表示知识的目的。
框架表示法的优点是具有良好的结构、易于维护和扩展。
该方法的主要缺点是无法处理复杂的关系和不确定性,而且不适用于处理嵌套结构。
4. 语义网络表示语义网络表示法是一种以图形为基础的知识表示方法,它通过节点和边的组合来描述概念、关系和属性等知识。
语义网络表示法的优点是视觉化表达直观,易于理解和调试,适用于复杂的知识系统。
该方法的主要缺点是不适用于大量数据的处理,因为图形结构比较复杂,计算开销较大。
5. 基于案例的表示基于案例的表示法是一种通过描述已有的实例来表达知识的方法,它将具体的案例作为基本单位,通过比较和分析不同案例之间的相似性和差异性来实现知识的表示和推理。
第02章知识表示方法
1. 状态空间法(11)
作业:用状态空间搜索法求解农夫、狼、 羊、菜问题。
A farmer with his goat, wolf and cabbage come to a river that they wish to cross. There is a boat, but it only has room for two, and the farmer is the only one that can row. If the goat and cabbage get in the boat at the same time, the cabbage gets eaten. Similarly, if the wolf and goat are together without the farmer, the goat is eaten. Devise a series of crossings of the river so that all concerned make it across safely.
概 述
知识的特性
1、相对正确性 2、不确定性 3、可表示性 4、可利用性
概 述
知识的分类
1、知识的作用范围:常识知识和领域知识 2、知识的作用及表示: 事实知识:有关领域内的概念、事实、 客观事物的属性、状态及其关系的描述。 规则知识:事物的行动、动作相联系的 因果关系知识。 3、知识的确定性:确定和不确定 4、思维和认识方法:逻辑和形象
2)综合数据库 又称为事实数据库,用于存放输入的事 实、中间的运行结果和最后结果的工作区。 当规则库中的某条产生式前提与综合数据 库的某些已知事实匹配时,该产生式就被 激活,推理出结论放入综合数据库中,作 为后面推理的已知事实。显然综合数据库 是动态变化的。
知识表示的方法——逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示
知识表⽰的⽅法——逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰知识表⽰的⽅法知识表⽰⽅法种类繁多,通常有直接表⽰、逻辑表⽰、产⽣式规则表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法、脚本表⽰⽅法、过程表⽰、混合型知识表⽰⽅法、⾯向对象的表⽰⽅法等。
在本⽂中,着重介绍⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法。
⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法主要有:逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。
2.3.2.1 ⼀阶谓词逻辑表⽰法[45]通过引⼊谓词、函数来对知识加以形式化描述,获得有关的逻辑公式,进⽽以机器内部代码表⽰的⼀种⽅法。
谓词逻辑是⼀种形式语⾔,它与⼈类的⾃然语⾔⽐较接近,是⽬前能够表达⼈类思维活动的⼀种最精确的语⾔,它具有丰富的表达能⼒,因⽽可以表⽰⼤量常识知识。
它具有简单、⾃然、精确、灵活、容易实现等特点。
⼀阶谓词的⼀般形式为 P(x1, x2 (x)n)。
其中,P 是谓词,x1, x2 (x)n是常量、变元或函数。
谓词逻辑适⽤于表⽰事物的状态、属性、概念等事实性的知识,也可以⽤来表⽰事物间关系的知识,即规则。
例如:物体 A 在物体 B 的上⾯,可以表⽰为:On(A,B);物体 A 是书,可以表⽰为:book(A);书 A 在书 B 上,可以表⽰为:On(book(A),book(B))。
⼀阶谓词逻辑表⽰法的局限性在于它难以表达不确定性知识和启发性知识,推理⽅法在事实较多时易于出现组合爆炸,且推理过程繁杂、效率低。
2.3.2.2 产⽣式表⽰法多数较为简单的专家系统(Expert System)都是以产⽣式表⽰知识,相应的系统被称作产⽣式系统。
产⽣式系统,由知识库和推理机组成。
其中知识库由事实库和规则库组成。
事实库是已知事实的集合,规则库是产⽣式规则的集合。
规则则是产⽣式规则。
规则库蕴涵着将问题从初始状态转换到解状态的那些变换规则,规则库是专家系统的核⼼部分。
规则可以表⽰成与或树的形式,基于事实库中的事实通过与或树求值的过程就是推理。
人工智能知识的表示方法
人工智能知识的表示方法一、知识表示方法的重要性。
1.1 就像盖房子得有图纸一样,在处理各种信息的时候,知识表示方法就是那个“图纸”。
没有一个好的表示方法,就如同把一堆建筑材料胡乱堆在一起,想要建成大厦那是天方夜谭。
知识表示方法是我们组织和理解知识的关键所在。
1.2 它是打开知识宝库的钥匙。
如果把知识比作宝藏,那表示方法就是找到宝藏并且能把宝藏拿出来用的工具。
好的表示方法能让我们在知识的海洋里畅游,轻松找到我们需要的信息,要是方法不对,那可就只能在知识的海洋里“扑腾”,迷失方向。
二、常见的知识表示方法。
2.1 逻辑表示法。
这种方法就像是数学里的公式一样严谨。
比如说,“所有的鸟都会飞,鸵鸟是鸟,但是鸵鸟不会飞”,这就是用逻辑来表示知识。
它清晰地定义了事物之间的关系,像一个规规矩矩的老学究,一切都按照规则来。
不过呢,它有时候也有点死板,就像那些刻板的老规矩,遇到复杂的、模糊的情况就有点力不从心了。
2.2 语义网络表示法。
语义网络就像是一张大网,把各种知识节点连接起来。
就好比社交关系网一样,每个节点是一个概念或者实体,边就是它们之间的关系。
例如“小明是学生,小明在学校学习,学校有老师”,这就构成了一个简单的语义网络。
这种方法很直观,就像看一幅画一样,能快速理解各个元素之间的联系,但缺点是这个网要是太大太复杂了,就容易乱成一团麻。
2.3 框架表示法。
框架表示法有点像我们生活中的模板。
比如说,描述一个房子,有房间数量、面积、朝向等框架结构。
在这个框架里填充具体的数值或者内容,就形成了对某个房子的知识表示。
它适合表示那些有固定结构的知识,方便又快捷。
可是呢,它的灵活性就差了点,遇到那些不按套路出牌的知识就有点“抓瞎”了。
三、选择合适的知识表示方法。
3.1 根据知识的类型来选。
如果是那种很严谨的、逻辑性强的知识,像数学定理之类的,逻辑表示法可能就比较合适。
要是知识比较侧重于概念之间的联系,语义网络就像个得力助手。
人工智能 ch2(2.6)知识表示的其他方法
7
语义网络可表示事物之间的关系。 关系(或联系)型的知识和能化为关 系型的知识都可以用语义网络来表 示。
2.6.1.1 基本命题的语义网络表 示
1.以个体为中心组织知识的语义联系
8
1、实例联系 表示类与其实例之 间的关系。 其中关系"是一个"一般 标 识 为 ” is-a", 或 ISA。
4·属性联系 art-of
Part-of
性别
年龄
身高
职业
笔芯
笔杆
男
30
1.75米
教师
11
2.以谓词或关系为中心组织 知识的语义联系
设有n元谓词或关系R(argl, arg2,…,argn),分别取值为al, a2,…,an,其对应的语义网络 可表示为下图的形式。
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框架的表达能力
由框架的形式可以看出,框架适合表达结构 性的知识。 概念、对象等知识最适于用框架表示。 框架的槽就是对象的属性或状态,槽值就是 属性值或状态值。 框架还可以表示行为(动作),所以,有些过 程性事件或情节也可用框架网络来表示。
37
例4下面是关于房间的框架: 框架名:<房间> 墙数x1: 缺省:xl=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
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例3 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 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:当前年份一参加工作年份 工资:<工资单>
人工智能中的知识表示与推理方法
人工智能中的知识表示与推理方法人工智能(AI)是一门研究如何使计算机执行人类智力任务的学科。
其中,知识表示与推理方法是AI的重要领域之一。
知识表示是指将世界上的知识以一种计算机可以理解的形式表达出来,而推理方法则是通过对这些知识的推理和推断来达到一定的目的。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理方法,包括不同的知识表示方法、推理的基本过程、以及推理任务中的一些常见挑战和解决方法。
一、知识表示方法知识表示是人工智能领域的一个核心问题,因为计算机需要以某种方式来存储和处理世界上的各种信息和知识。
在AI中,有多种知识表示方法,其中包括谓词逻辑、产生式规则、框架、语义网络、本体论等。
1.谓词逻辑谓词逻辑是一种使用谓词和变量来表达陈述的逻辑形式。
在谓词逻辑中,通过定义谓词和它们之间的关系以及变量的取值范围来表示知识。
谓词逻辑具有丰富的表达能力,可以描述丰富的知识和复杂的推理规则。
2.产生式规则产生式规则是一种使用条件-动作对来表示知识和推理规则的方法。
在产生式规则中,由条件部分和动作部分组成的规则可以描述丰富的知识和推理过程。
产生式规则通常用于专家系统等领域。
3.框架框架是一种使用槽位和值对来表示对象属性和关系的方法。
在框架中,通过定义对象和对象之间的属性和关系来表达知识。
框架具有良好的结构化表达能力,可以描述复杂的现实世界知识。
4.语义网络语义网络是一种使用节点和边来表示概念和关系的方法。
在语义网络中,节点表示概念,边表示概念之间的关系,通过构建网络来表示知识。
语义网络具有良好的图形表达能力,可以描述复杂的知识结构。
5.本体论本体论是一种使用概念、属性和关系来表示知识的方法。
在本体论中,通过定义概念和它们之间的属性和关系来表达知识。
本体论通常用于语义网和语义搜索等领域。
以上所述的知识表示方法各有优点和局限性,可以根据不同的应用场景和需求来选择合适的方法。
二、推理方法推理是人工智能中的一个核心问题,它是通过对知识和规则的处理和推理来达到一定的目的。
人工智能2第二章知识表示方法
2.状态空间表示详释
我们先用数码难题(puzzle problem)来 说明状态空间表示的概念。由15个编有1至 15并放在4×4方格棋盘上的可走动的棋子 组成。
11 9 4 15
13
12
7586
13 2 10 14
初试棋局
1 2 34 5 6 78 9 10 11 12 13 14 15
目标棋局
是有关知识的知识,是知识库中的高层知识。 包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释 程序结构等知识。元知识与控制知识是有重迭的, 对一个大的程序来说,以元知识或说元规则形式 体现控制知识更为方便,因为元知识存于知识库 中,而控制知识常与程序结合在一起出现,从而 不容易修改。
知识表示是研究用机器表示知识的可行
题
求解过程实际上是一个搜索过程。
那么如果进行搜索呢?为了进行搜索,就必须
用某种形式把问题表示出来,其表示是否适当,将
直接影响到搜索效率。
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”和“算符”来表示问题。
状态空间法三要素
(1) 状态(state):表示问题解法中每一步问题状 况的数据结构;
·显式表示: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。
Q [q0,q1,...qn ]T
式中每个元素qi(i=0,1,…,n)为集合的量,称 为状态变量。
·算符:使问题从一种状态变化为另一种状态的手 段称为操作符或算符。操作符可为走步、过程、规 则、数学算子、运算符号或逻辑符号等。
· 问题的状态空间(state space):是一个表示该问题 全部可能状态及其关系的图,它包含三种说明的 集合,即所有可能的问题初始状态集合S、操作符 集合F以及目标状态集合G。可把状态空间记为三 元状态(S,F,G)。
人工智能课件第二章 知识表示(修改)
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TABLE(a)
TABLE(a)
SETWODN(b) TABLE(b) GOTO( b,c) TABLE(b)
=======>状态5 ON(box,b) =======>状态6 ON(box,b)
EMPTY(robot)
EMPTY(robot)
AT(robot , a)
AT(robot ,b)
则称P是一个n元谓词,记为P(x1,x2,…,xn),其中, x1,x2,…,xn为个体。
7
定义2.2 设D是个体域,f:Dn→D是一个映射,则称 f是D上的一个n元函数,记作f(x1,x2,…,xn) 其中,x1,x2,…,xn为个体。
• 谓词与函数的区别: 谓词是D到{T,F}的映射,函数是D到D的映射; 谓词的真值是T和F,函数的值(无真值)是D中 的元素; 谓词可独立存在,函数只能作为谓词的个体。
5
二、谓词逻辑表示法
1. 基本概念
• 命题:具有真假意义的断言称为命题。 • 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 • 命题真值的说明: 一个命题不能同时既为真又为假 一个命题可在一定条件下为真,而在另一条件下为假
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• 论域:由所讨论对象的全体构成的集合。 • 个体:论域中的元素。 • 谓词:在谓词逻辑中命题是用形如P(x1,x2,…,xn)的谓词
是一种“一直往前走”不回头的方式,该方式是利用问 题给定的局部知识来决定选用的规则,就像动物识别系统一 样,选取一条与综合数据库进行匹配,然后作用到综合数据 库,再选取一条新的规则进行匹配,此时在选择上不再考虑 已经用过的规则了。
动物有暗斑点,有长脖子,有长腿,有奶,有蹄
• 该例子的部分推理网络如下:
知识表示的方法
知识表示(knowledge representation)是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来,便于人们识别和理解知识。
知识表示是知识组织的前提和基础,任何知识组织方法都是要建立在知识表示的基础上。
知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。
结构知识的表示就是对知识的一种描述,或者说是对知识的一组约定,一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
某种意义上讲,表示可视为数据结构及其处理机制的综合:表示= 数据结构+处理机制。
因此在ES中知识表示是ES 中能够完成对专家的知识进行计算机处理的一系列技术手段。
常见的有产生式规则、语义网、框架法等。
方法经过国内外学者的共同努力,已经有许多知识表示方法得到了深入的研究,使用较多的知识表示方法主要有以下几种知识表示方法。
(1)逻辑表示法逻辑表示法以谓词形式来表示动作的主体、客体,是一种叙述性知识表示方法。
利用逻辑公式,人们能描述对象、性质、状况和关系。
它主要用于自动定理的证明。
逻辑表示法主要分为命题逻辑和谓词逻辑。
逻辑表示研究的是假设与结论之间的蕴涵关系,即用逻辑方法推理的规律。
它可以看成自然语言的一种简化形式,由于它精确、无二义性,容易为计算机理解和操作,同时又与自然语言相似。
命题逻辑是数理逻辑的一种,数理逻辑是用形式化语言(逻辑符号语言)进行精确(没有歧义)的描述,用数学的方式进行研究。
我们最熟悉的是数学中的设未知数表示。
例:用命题逻辑表示下列知识:如果a 是偶数,那么a2 是偶数。
解:定义命题如下:P:a 是偶数;Q: a2 是偶数,则:原知识表示为:P→Q 谓词逻辑相当于数学中的函数表示。
例:用谓词逻辑表示知识:自然数都是大于等于零的整数解:定义谓词如下:N(x):x 是自然数;I(x):x 是整数;GZ(x):x 是大于等于零的数。
所以原知识表示为:(∀x)(N(x)(GZ(x)∧I(x)),∀(x)是全称量词。
(2)产生式表示法产生式表示,又称规则表示,有的时候被称为IF-THEN 表示,它表示一种条件-结果形式,是一种比较简单表示知识的方法。
第2章知识表示方法
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.3
产生式表示法
产生式表示格式固定,形式单一,规则(知识单位)间相互较
2.3.5 产生式表示的特点
为独立,没有直接关系使知识库的建立较为容易,处理较为简单的 问题是可取的。另外推理方式单纯,也没有复杂计算。特别是知识
库与推理机是分离的,这种结构给知识库的修改带来方便,无需修
(1)自然性
(2)适宜于精确性知识的表示,而不适宜于不确定性知识的表示 (3)易实现
(4)与一阶谓词逻辑表示法相对应的表示法。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.3
产生式表示法
1943年美国数学家Post首先建立了一个产生式系统,
是作为组合问题的形式化变换理论提出来的。 产生式是一种知识表达方法,具有和Turing 机一样 的表达能力,有的心理学家认为人对知识的存储就是产生 式形式。
逻辑为基础,是到目前为止能够表达人类思维活动规律的一种最精
确的形式语言。它与人类的自然语言比较接近,由可方便地存储到
计算机中去,并被计算机做精确处理。因此,它是一种最早应用于
人工智能中的表示方法。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.2.1 知识的谓词逻辑表示法
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。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
例2、Honil 塔问题表示 已知三个柱子1,2,3和三个盘子A,B,C(A比B小,B比C小)。初始状 态下,A,B,C依次放在1柱上。目标状态是A,B,C依次放在柱子3上。 条件是每次可移动一个盘子,盘子上方是空顶方可移动,而任何时候都 不允许大盘在小盘之上。
人工智能精品:知识表示方法
2.1 概 述
• 2.1.3 知识的分类 对知识从不同的角度划分,可得到不同的分类方法。
(1)以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、过 程性知识和控制性知识。
(3)以知识的确定性来划分,可分为确定知识和不确定知 识。
(4)按照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。
∧TABLE(B)∧EMPTYTABLE(B)
问题的目标状态: AT(ROBOT,ALCOVE)∧EMPTYHANDED(ROBOT)∧ON(BOX,B)∧TABLE(A)
∧TABLE(B)∧EMPTYTABLE(A)
2.2 一阶谓词逻辑表示法
▪2.2.4 一阶谓词逻辑表示法的特点
一阶谓词逻辑是一种形式语言系统,它用数理逻辑的 方法研究推理的规律,即条件与结论之间的蕴涵关系,其 有以下一些特点:
8
2.1 概 述
(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。
9
2.1 概 述
性的分别进行表示。其基本形式是
P→Q
或
IF P THEN Q
2.3 产生式表示法
2.3.3 知识的表示方法
1.确定性规则知识的产生式表示 P → Q 或者 IF P THEN Q
其中,P是产生式的前提;Q是一组结论或操作,用于指出前提P所指 示的条件被满足时,应该得出的结论或应该执行的操作。
2.不确定性规则知识的产生式表示 P → Q (置信度) 或者 IF P THEN Q (置信度)
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AKO
比赛
AKO
活动
CONSE
AKO Racer 机器人竞赛
ANTE
机器人
蕴含
ISA
参加比赛
Manipulator
Constitution
Joiner 李强
22
学生
学校
人
2.5.4 逻辑关系的表示
存在和全称量词的表示(1/4)
• 存在量词:可直接用“ISA”、“AKO”等这样的语义关系来表示 • 全称量词:可采用亨德里克提出的网络分区技术 • 基本思想:把一个复杂命题划分为若干个子命题,每个子命题用一个 较简单的语义网络表示,称为一个子空间,多个子空间构成一个大空间。 每个子空间看作是大空间中的一个结点,称作超结点。空间可逐层嵌套, 子空间之间用弧互相连结。 • 例2-19 用语义网络表示如下事实: • “每个学生都学习了一门程序设计语言” • 其语义网络如下图。在该图中: • GS是一个概念结点,它表示具有全称量化的一般事件。 • g是一个实例结点,代表GS 中的一个具体例子,如上所提到的事实。 • s是一个全称变量,表示任意一个学生。 • l是一个存在变量,表示某一次学习。 • P是一个存在变量,表示某一门程序设计语言。 • 这样,s、l、p之间的语义联系就构成一个子空间,它表示对每一个学生 23 s,都存在一个学习事件l 和一门程序设计语言p。
基本的语义关系(2/6)
•
• •
属性关系
指事物和其属性之间的关系。常用的属性关系有: Have:含义为“有”,表示一个结点具有另一个结点所描述的属性
•
•
Can:含义为 “能”、“会”,表示一个结点能做另一个结点的事情
例如:“鸟有翅膀”
鸟 Have 翅膀
• •
Age: 含义为 “年龄” ,表示一个结点是另一个结点在年龄方面的属性 例如:“张强18岁”
15
2.5.3 情况和动作的表示
情况的表示(1/2)
• 表示方法:西蒙提出了增加情况和动作结点的描述方法 • 例2-12: 用语义网络表示: • “小燕子这只燕子从春天到秋天占有一个巢” • 需要设立一个占有权结点,表示占有物和占有时间等。
小燕子 Owner Star ISA Ownee 燕子 AKO AKO 鸟 鸟窝 AKO
非
21
2.5.4 逻辑关系的表示
蕴含的表示
• 通过增加蕴含关系节点来实现 • 在蕴含关系中,有两条指向蕴含节点的弧,一条代表前提条件,标记为 ANTE;另一条代表结论,标记为CONSE。 • 例2-18: 用语义网络表示如下知识: • “如果学校组织大学生机器人竞赛活动,那么李强就参加比赛” • 该蕴含关系的语义网络如下图。其中,在前提条件中,机器人竞赛的组织者 是学校,参赛对象是学生操纵的机器人,而机器人只不过是一种智能机器。
3
B
2.5.1 语义网络的基本概念
基本的语义关系(1/6)
• • 实例关系: ISA 体现的是“具体与抽象”的概念,含义为“是一个”,表示一个事物 是另一个事物的一个实例。例
李刚
ISA
人
• •
分类关系: AKO 亦称泛化关系,体现的是“子类与超类”的概念,含义为“是一种”, 表示一个事物是另一个事物的一种类型。例
运动
Can 动物
吃 Can
10
2.5.2 事物和概念的表示
表示二元关系(1/4)
• 二元关系
• 可用二元谓词P(x,y)表示的关系。其中,x,y为实体,P为实体之 间的关系。
•
• • • • • •
单个二元关系可直接用一个基本网元来表示,如前介绍的一些常 用的二元关系及其表示。
对复杂关系,可通过一些相对独立的二元或一元关系的组合来实 现。 例2-9 用语义网络表示: 动物能运动、会吃。 鸟是一种动物,鸟有翅膀、会飞。 鱼是一种动物,鱼生活在水中、会游泳。 对于这个问题,各种动物的属性按属性关系描述,动物之间的分 11 类关系用类属关系描述。
中关村 Located 理想公司 -atWork-for Headship 王强 Age 28岁
经理
•
13
2.5.2 事物和概念的表示
表示二元关系(4/4)
• • • 例2-11:李新的汽车的款式是“捷达”、银灰色。 王红的汽车的款式是“凯越”、红色。 李新和王红的汽车均属于具体概念,可增加“汽车” 这个抽象概念。
•
再如,“黑板是墙体的一部分”
黑板 Part-of 墙体
• 聚类关系与实例、分类、成员关系的主要区别
• • • 聚类关系一般不具备属性的继承性。 如上两个例子,大脑不一定具有人的各种属性 黑板也不具有墙的各种属性。
6
2.5.1 语义网络的基本概念
基本的语义关系(4/6)
• • • •
• •
时间关系 指不同事件在其发生时间方面的先后次序关系。 常用的时间关系有: Before:含义为“在前”,表示一个事件在另一个事件之 前发生 After: 含义为“在后”,表示一个事件在另一个事件之后 发生 例如:“北京奥运会在悉尼奥运会之后”
张强 Age 18
5
2.5.1 语义网络的基本概念
基本的语义关系(3/6)
• 聚类关系
• • • 亦称包含关系。指具有组织或结构特征的“部分与整体”之间的关系。 常用的包含关系是: Part-of :含义为“是一部分”,表示一个事物是另一个事物的一部分。 例如,“大脑是人体的一部分”
大脑 Part-of 人体
书 ¬Located-on 桌子
20
2.5.4 逻辑关系的表示
否定的表示(2/2)
• • • • • 一般语义关系的否定的表示 对一般语义关系的否定,通常需要引进“非”节点来表示。 例2-16: 用语义网络表示: 常河没有给江涛一张磁盘 采用引进“非”节点的方法,其语义网络如下图
一张磁盘 Gift Giver 常河 给 Receiver 江涛
R
B
2
2.5.1 语义网络的基本概念
什么是语义网络(2/2) • 语义网络的简单例子 • 例2.7 用于一网络表示“鸵鸟是一种鸟”
鸵鸟 是一种 鸟
• 语义网络与产生式对应的表示能力 • 事实的表示: • 例:“雪的颜色是白的”
颜色 雪 白
• •
规则的表示: 例:规则R的含义是“如果 A 则
A
R
B”
巢
占有权 AKO
春天 秋天 情况
时间
End
AKO
占有资格
AKO
16
2.5.3 情况和动作的表示
情况的表示(2/2)
• 对上述问题,也可以把占有作为一种关系,并用一条弧来表示,但在 这种表示方法下,占有关系就无法表示了
ISA AKO
•
小燕子 燕子
鸟
Owns
AKO 巢 鸟窝
17
2.5.3 情况和动作的表示
•
例如,“书在桌子上”
Located-on
书
桌子
8
2.5.1 语义网络的基本概念
基本的语义关系(6/6)
• 相近关系 • • 指不同事物在形状、内容等方面相似或接近。常用的相近关系有: Similar-to:含义为“相似”,表示某一事物与另一事物相似
•
•
Near-to:含义为“接近”,表示某一事物与另一事物接近
• • • • • •
2.5.1 语义网络的基本概念 2.5.2 事务和概念的语义网络表示 2.5.3 情况和动作的语义网络表示 2.5.4 逻辑关系的语义网络表示 2.5.5 语义网络的求解过程 2.5.6 语义网络表示法的特征
1
2.5.1 语义网络的基本概念
什么是语义网络(1/2)
• 什么是语义网络 • 语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。 • 结点代表实体,表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等; • 弧代表语义关系,表示它所连结的两个实体之间的语义联系,它必须带有 标识。 • 语义基元 • 语义网络中最基本的语义单元称为语义基元,可用三元组表示为: • (结点1,弧,结点2) • 基本网元 • 指一个语义基元对应的有向图 • 例如:若有语义基元(A, R, B),其中,A、B分别表示两个结点,R表示 A与B之间的某种语义联系,则它所对应的基本网元如下图所示: A
Action
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2.5.4 逻辑关系的表示
合取和析取的表示
• 表示方法:可通过增加合取结点和析取结点来实现 例2-14 :用语义网络表示如下事实: • “参赛者有教师、有学生、有高、有低” • 首先需要分析参赛者的不同情况,可得到以下四种情况: • A 教师、高; B 教师、低 • C 学生、高; D 学生、低 • 然后在按照他们的逻辑关系用语义网络表示出来。
2.5 语义网络表示法
• 语义网络是奎廉(J.R.Quillian) 1968年在研究人类联想记忆时提出的一种 心理学模型,认为记忆是由概念间的联系实现的。随后,奎廉又把它用作 知识表示。1972年,西蒙在他的自然语言理解系统中也采用了语义网络表 示法。1975年,亨德里克(G.G.Hendrix)又对全称量词的表示提出了语义网 络分区技术。
After 北京奥运会 悉尼奥运会
7
2.5.1 语义网络的基本概念
基本的语义关系(5/6)
•
• • • • • •
位置关系
指不同事物在位置方面的关系。常用的位置关系有: Located-on:含义为“在上”,表示某一物体在另一物体之上 Located-at:含义为“在”,表示某一物体所在的位置 Located-under:含义为“在下”,表示某一物体在另一物体之下 Located-inside:含义为“在内”,表示某一物体在另一物体之内; Located-outside:含义为“在外”,表示某一物体在另一物体之外。