最新人工智能原理知识表示PPT课件

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人工智能(全套课件)

复苏期
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
4
技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本原理，及其在强化学习中的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索算法的原理、流程和实现细节，包括选择、扩展、模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索算法的改进和优化方法，如UCT算法、RAVE算法等。
21
遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
22
06
知识图谱与推理技术
2024/1/26
23
知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于语义网等表示方法，用于描述现实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
16
目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
17
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。

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_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

2024年度《人工智能介绍》PPT课件

技术与教育的融合问题
如何将AI技术与教育实践有效融合，避免技术滥用和误用，是AI在教育领域面临的挑战之一。
26
202感谢观看
2024/3/23
27
2024/3/23
6
2023 PART 02
机器学习技术
2024/3/23
REPORTING 7
监督学习原理及应用举例
• 监督学习原理：通过训练数据集学习出一个模型，该模型能够对新的输入数据做出预测或分类。训练数据集中的每个样本都包含输入和对应的输出（标签），模型通过不断调整自身参数来最小化预测值与真实值之间的差异。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据，如个人身份信息、健康记录等，一旦数据泄露或被滥用，将对个人隐私造成严重威胁。
隐私权和商业利益的平衡在AI应用中，隐私权与商业利益之间往往存在冲突，如何平衡二者关系，确保个人隐私得到尊重和保护，是一个亟待解决的问题。
24
算法偏见和歧视现象剖析
声学模型
01
HMM、DNN、RNN、Transformer等
语言模型
02
N-gram、RNNLM、TransformerLM等
模型优化方法
03
模型融合、自适应训练、迁移学习等
21
多模态交互和智能语音助手设计
多模态交互
语音、文本、图像等多模态信息的融合和处理
智能语音助手设计
对话管理、自然语言理解、知识图谱等技术的应用
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见，导致AI算法在决策时也可能产生偏见，如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现象的出现。

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。

人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共页

人工智能(AI)原理及其应用PPT文档共页人工智能（AI）原理及其应用人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够智能地执行任务的学科。

它涉及到模拟人类智能的各种方面，如学习、推理、问题解决、识别、感知、语言理解和决策制定等。

近年来，人工智能的发展迅猛，各个领域纷纷将其应用于实践中，带来了巨大的变革和突破。

一、人工智能的原理人工智能的核心原理包括机器学习、神经网络和深度学习等。

机器学习是AI中的重要分支，其基本思想是让计算机通过分析和理解数据来学习，并根据学习结果做出相应的决策。

神经网络是一种模拟人脑结构和功能的数学模型，它通过多个节点（也称为神经元）之间的连接和信息传递来实现模式识别和决策制定。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多个层次的神经网络，进行更加复杂和深入的学习和推理。

二、人工智能的应用领域1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，主要研究计算机如何理解和处理自然语言的能力。

它包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动问答和文本分类等内容。

例如，语音识别技术可以实现语音助手和智能家居等智能设备的控制，机器翻译技术可以实现不同语言之间的实时翻译。

2. 机器视觉机器视觉是指让计算机能够模拟人类视觉系统进行图像和视频的分析和理解。

它涉及到图像识别、目标检测、图像生成和图像处理等方面。

例如，人脸识别技术可以应用于身份验证和安全监控，无人驾驶技术可以实现智能汽车的自主导航和避障。

3. 智能机器人智能机器人是将人工智能技术应用于机器人领域，使机器人能够感知环境、学习和决策，并执行相应的任务。

智能机器人广泛应用于工业生产、医疗护理、军事作业和家庭服务等领域。

例如，工业机器人可以实现自动化生产线的操作和控制，医疗机器人可以在手术中辅助医生进行精确操作。

4. 增强现实和虚拟现实增强现实（AR）和虚拟现实（VR）是人工智能的前沿领域，它们通过模拟和扩展人类的感知能力，实现与虚拟世界的交互。

《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

2024版人工智能概述ppt课件

02
AI系统如何做出决策往往缺乏透明度，难以解释和理解。
人工智能对就业的影响
03
自动化和智能化技术可能导致部分传统岗位的消失，引发就业
结构和社会经济问题。
隐私保护策略及实现方式
01
02
03
数据匿名化
通过去除或修改数据中的个人标识符，保护用户隐私。
差分隐私
在数据分析过程中引入随机噪声，使得攻击者无法推断出特定个体的信息。
在自然语言处理中，数据驱动方法通过统计语言模型、深度学习等技术处理海量文本数据，实现自然语言理解和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现在通过大量数据训练模型，使模型自动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法、语义网络、框架表示法等。
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。
自监督学习
利用无标签数据进行预训练，提升模型在少样本或无监督任务中的表现。
计算机视觉技术及应用
计算机视觉定义
常见计算机视觉技术
研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的一门学科。
图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。
计算机视觉应用
发展趋势
智能安防、智能交通、医疗影像分析、工业自动化等。
随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉技术的应用领域也在不断扩展，未来将有更多的创新应用涌现。

人工智能ppt课件免费

02
机器学习与深度学习
机器学习原理及算法
原理
机器学习是一种通过计算机程序从数据中自动提取知识、提升性能和完成任务的学科。它基于对数据的统计规律进行分析，通过算法对模型进行训练和优化，从而实现对未知数据的预测和分析。
算法
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。这些算法通过对数据的特征进行提取和选择，建立模型并优化模型参数，从而提高模型的预测精度和泛化能力。
03
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理原理及技术
自然语言处理定义
自然语言处理是一门研究如何使计算机理解和生成人类语言的学
科。
自然语言处理原理
自然语言处理主要基于语言学、计算机科学和人工智能等领域的知识，通过分析语言的语法、语义和上下文等信息，实现对自然
语言的理解和生成。
自然语言处理技术
05
人工智能的伦理与法律问题
人工智能的伦理问题
人工智能的道德决策
01
如何确保人工智能在决策过程中遵循道德原则，避免偏见和歧
视。
人工智能与人类价值观
02
人工智能的发展是否符合人类的价值观，如何平衡人工智能的
创新与人类道德伦理的关系。
人工智能对人类劳动力的影响
03
人工智能的发展可能导致部分职业的消失，如何应对由此带来
的社会和经济问题。
人工智能的隐私与安全问题
人工智能的数据隐私
人工智能需要大量的数据来训练模型，如何保护个人隐私，避免数据被滥用。
人工智能的安全漏洞
随着人工智能技术的广泛应用，如何防范和应对网络攻击、病毒等安全问题。
人工智能的失误和事故
如何确保人工智能系统的稳定性和安全性，避免因失误和事故造成的不良影响。

4.1 初识人工智能课件(共37张PPT) 人教版高中信息技术必修1.ppt

图像识别
车牌识别技术
人脸识别技术
自然语言处理
电子邮件筛选器垃圾邮件筛选器，可以发现指示垃圾邮件信息的某些字词或短语。预测性文本根据键入的内容预测要说的话，然后完成后面的内容或建议相关内容。自动更正有时甚至会更改字词，使整体信息更有意义。
语言翻译
1 什么是人工智能？ 2 人工智能的实际应用
PART ONE
什么是人工智能？
人类智能
感觉器官
大脑
肢体
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能只能进行对程序的精准运行与输出，其反应形式完全理性化
PART TWO
人工智能的实际应用
机器人语言（语音）识别图像识别自然语言处理
机器人
机
服务机器人
器
工业机器人
人
的
医学机器人
种
类
教育机器人
语言（语音）识别
1.文字输入 2.语音转换 3.会场速记 4.录音整理 6.字幕转换 7.聊天机器人 8.智能音箱 9.智能声控 10.人机交互
人工智能பைடு நூலகம்人类智能的不同
认知方式不同人类在进行思维活动时，理性+情感、情绪、感知条件等多重感性因素人工智能：针对不同的服务目的，设置不同的智能程序。
物质载体不同
人类智能来源于意识；人工智能以机器作为其物质载体。
反应形式不同

人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件

第1章人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构小结
参考书目
附录和人工智能相关的社会伦理问题
第1章人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体对AI的4种不同定义类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具

《人工智能原理》PPT课件

从本质上讲，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
第2章知识表达
重点内容：一、一阶谓词逻辑表达知识二、语义网络表达知识三、产生式表达知识
一、一阶谓词逻辑表达知识
主要步骤： 1、定义合适的谓词：用事先定义好的字母或词汇表达谓
词，用小写字母或词汇表示客体，或用客体变元表示客体。例如：花是红的： red(花） 2、选择合适量词：量词有两个：（1）全称量词：表示“所有的”，“任何的”等。（2）存在量词：表示“存在一些”等
第4章状态空间法
---深度优先搜索算法
宽度方向
深
度
方
S11
向
So
S12
S23
S24
Open表的结构为栈
S35
S36
S37
S38
S45
S46
S47
S48
第4章状态空间法
重点内容：一、状态空间法求解问题的基本思想二、问题的形式化三、几个概念四、宽度优先搜索算法五、深度优先搜索算法六、 A* 算法
化简分为8个步骤
一、子句及其化简
几点注意：化简后的子句之间是合取关系，即
与的关系，所以只要有一个子句是假的，则整个子句集就是不可满足的。
空子句是不可满足的，所以一个子句集中只要含有一个空子句，则子句集就是不可满足的。
二、归结原理的基本思想及步骤
基本思想：有一个二元组<A,T>，其中 A: 由一阶谓词逻辑表达的公理系统 T: 一阶谓词逻辑表达的待证明的定理或命题。要证明T是A的逻辑结论，即 A T 。采用的思想是：如果要证明T是A的逻辑结论，则证明T的否定T

人工智能ppt课件

智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断，提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发，缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务，缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议，提高投资收益和风险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类智能，使计算机能够像人一样进行思维、学习和决策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能化管理，提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析，实现异常事件检测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理，提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检，提高安防效率和准确性。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象，如基于种族、性别、年龄等因素的不公平对待，引发社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工智能系统中的应用，以缓解数据隐私与安全问题。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时，如何界定责任归属，是使用者、开发者还是系统本身承担责任？

人工智能导论课件 PPT -第2章知识表示

产生式的基本形式
（2）规则型知识的产生式表示规则描述的是事物间的因果关系。含义是：如果…则…，规则型知识的产生式表示基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q 其中，P是生产式的前提，用于指出该生产式是否可用的条件；Q 是一组结论或操作，用于指出当前提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。整个产生式的含义是：如果前提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
产生式系统
规则集
控制器匹配排序冲突裁决
匹配
检索产生式系统结构与工作过程
综合数据库
产生式系统
【例2.1】建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。
框架表示法
框架
我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能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。在这个结构或组织中，新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填入后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被称为实例框架。框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关的框架连结起来便形成一个框架系统。
人工智能导论
知识表示和知识图谱
2.1知识表示
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程其实就是一个获得并运用知识的过程，要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中并被识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。

《人工智能原理》知识表示.pptx

On（Box，A）（Box在A上）
At(Robot，A)（机器人在A旁边）
EmptyHanded（robot）（机器人手空空）
感 20谢19你-10的-5欣赏
32
例（续）
• 先决条件成立与否的验证可以使用归结法。如将初始状态视作已知条件，而将要验证的先决条件作为结论，便可使用归结法了。
• 归结过程如下：
达式之一。因此，如果采用谓词逻辑作为系统的理论背景，则可将数据库系统扩展改造成知识库。
– 一阶谓词逻辑具有完备的逻辑推理算法。如果对逻辑的某些外延扩展后，则可把大部分的知识表达成一阶谓词逻辑的形式。（知识易表达）
感 20谢19你-10的-–5欣赏………..
27
表示方法 —逻辑表示法
• 谓词逻辑法是应用最广的方法之一，其原因是：
陈述性表示
分布表示过程性表示
逻辑表示 Hale Waihona Puke 生式表示语义网络表示框架表示
感 20谢19你-10的-5欣赏
脚本表示
17
表示方法
概述 • 直接表示 • 逻辑表示 • 产生式规则表示
法 • 语义网络表示法
感 20谢19你-10的-5欣赏
框架表示法脚本方法过程表示混合型知识表示方法面向对象的表示方法
第四章知识表示
• 概述
• 表示方法
感 20谢19你-10的-5欣赏
1
第四章知识表示方法
• 概述
• 表示方法
感 20谢19你-10的-5欣赏
2
概述
• 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？”， “知识是用什么来表示的?”。怎样使机器能懂，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。

《人工智能原理》-PPT P6C13-知识表示

逻辑编程语言也被用于知识表示和基于知识的系统。1982年，日本启动了第五代计算机系统（Fifth Generation Computer System, FGCS）项目，用于知识处理。基于一阶谓词逻辑（First Order Logic）的逻辑式编程语言（logical programming language）是该项目的核心编程语言。
在计算机科学领域中，托马斯·格鲁伯（Thomas R. Gruber）于1993年给出了关于本体的描述：An ontology is an explicit specification of a conceptualization（本体是一种概念模型的显式规范）。托马斯· 格鲁伯用概念化（conceptualization）来描述计算机领域中的本体，概念化是一个过程，基于概念，人的头脑中可以形成关于现实世界的抽象，可以表征关于现实世界的观察。一个本体是一种对若干实体的类型、特性和相互关系的形式化命名和定义，它真实的、或从根本上存在于一个特定范围的论域（domain of discourse）。
人工智能原理
8
知识表示
知识与表征
知识系统中的知识基于某种知识表示（Knowledge representation, KR），以便于对所存储的知识进行处理。
知识处理比传统的信息处理要复杂得多，传统的过程性代码有相当大的局限性。
知识表示往往利用心理学关于人类如何表征知识和解决问题的成果，并将其形式化，使复杂的知识系统更易于设计和构建。
of being or existence. The ontology determines what kinds of things exist, but does not determine their specific properties and interrelationships.（本体一词意为一种生存或存在本质的特定理论。本体用于限定哪种事物存在，但并不限定其特定属性和相互关系。）