华中科技大学人工智能第二章知识表示方法分析
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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。
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
2013-4-19
22
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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26
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”
2013-4-19
20
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
21
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。
2013-4-19 23
量词★ 全称量词 符号(x)P(x)：表示对于某个论域中的
人工智能第二章知识表示
智能决策支持系统
智能决策支持系统是一种基于知识的系统，用于辅助决策 者做出科学、合理的决策。知识表示在智能决策支持系统 中扮演着重要的角色，用于表示决策模型和数据。
智能决策支持系统的应用领域包括金融分析、市场预测、 资源管理、军事战略等。通过知识表示，智能决策支持系 统能够提供更加精准和全面的信息支持，提高决策效率和 准确性。
维护策略
定期审查和校验知识，发现并修正错 误和过时的知识，确保知识库的质量 和可靠性。
知识的可解释性与透明度
可解释性方法
利用知识图谱、语义网络等技术，将知识表示为易于理解的形式，方便人类理解和解释。
透明度提升
通过可视化技术、决策树和规则引擎等方式，展示系统决策和推理过程，提高系统的透明度和可审计 性。
知识的隐私与安全问题
隐私保护技术
采用匿名化、差分隐私等方法，保护用户隐私，防止数据泄露和滥用。
安全防护措施
加强知识库的访问控制和安全审计，防止未经授权的访问和恶意攻击，确保知识的完整 性和机密性。
05
知识表示的案Βιβλιοθήκη 分析案例一：专家系统在医疗领域的应用
80%
诊断疾病
专家系统通过知识表示技术，将 医学知识和经验转化为计算机可 理解的形式，辅助医生进行疾病 诊断和治疗方案制定。
100%
药物研发
专家系统能够模拟药物研发过程 ，通过知识推理和优化算法，加 速新药的研发和筛选。
80%
病例分析
专家系统可以对大量病例进行分 析和归纳，提取出疾病发生、发 展和治疗的规律，为医生提供参 考和借鉴。
案例二：智能机器人在家庭服务中的应用
家务助手
智能机器人可以识别家庭环境 ，理解家庭成员的需求，完成 扫地、擦窗、做饭等家务任务 。
人工智能_第2章 知识表示方法
14
标准槽名
6) Infer槽：指出两个框架所描述的事物间的逻辑推理关系， 用它可以表示相应的产生式规则。 【例】设有下面知识：如果咳嗽，发烧且流涕，则八成是患 了感冒，需服用感冒清，一日三次，每次2-3粒。并要多喝开 水。对该知识 ，可用如下两个框架表示： 框架名：<诊断规则> 框架名：<结论> 病名：感冒 症状1：咳嗽 治疗方法：服用感冒清，一日三 症状2：发烧 次，每次2-3粒 症状3：流涕 注意事项 ：多喝开水 Infer: <结论> 愈后：良好 可信度：0.8 7) Possible-Reason槽：与Infer槽作用相反，用来把某个结论 与可能的原因联系起来。 15
12
标准槽名
2) AKO槽：用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”，下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子，可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽：用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中，由于“棋手”是“运动员的一个子类，故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽：用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时，可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名：<运动员> Instance:<棋手>，<足球运动员>，<排球运动员> 姓名：单位（姓，名） 年龄：单位（岁） 性别：范围（男，女） 缺省：男
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剧本表示-例
【例】餐厅剧本 (1) 开场条件： (a)顾客饿了，需要进餐。(b)顾客有足够的钱。 (2) 角色：顾客，服务员，厨师，老板。 (3) 道具：食品，桌子，菜单，钱。 (4) 场景： 场景1 进入餐厅 (a) 顾客走入餐厅。(b) 寻找桌子。 (c) 在桌子旁坐下。 场景2 点菜 (a) 服务员给顾客菜单。(b) 顾客点菜。 (c) 顾客把菜单还给服务员。(d) 顾客等待服务员送菜。 场景3 等待 (a) 服务员把顾客所点的菜告诉厨师。(b) 厨师做菜。
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_第2章知识表示方法(1)
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。
缺省：男
框架名：<棋手> ISA: <运动员> 脑力：特好
12
标准槽名
2) AKO槽：用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”，下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子，可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽：用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中，由于“棋手”是“运动员的一个子类，故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽：用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时，可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名：<运动员>
缺省：教师 开始工作时间：单位(年，月) 截止工作时间：单位(年，月)
缺省：现在 离退休状况：范围(离休，退休)
9
框架络-例
教师框架为： 框架名：<教师> 继承：<教职工> 部门：单位(系，教研室) 语种：范围(英语,法语,日语,
德语,俄语)
缺省：英语 外语水平：范围(优，良， 中，差)
缺省：良 职称：范围(教授,副教授,讲师,
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。
缺省：男
框架名：<棋手> ISA: <运动员> 脑力：特好
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标准槽名
2) AKO槽：用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”，下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子，可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽：用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中，由于“棋手”是“运动员的一个子类，故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽：用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时，可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名：<运动员>
缺省：教师 开始工作时间：单位(年，月) 截止工作时间：单位(年，月)
缺省：现在 离退休状况：范围(离休，退休)
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框架络-例
教师框架为： 框架名：<教师> 继承：<教职工> 部门：单位(系，教研室) 语种：范围(英语,法语,日语,
德语,俄语)
缺省：英语 外语水平：范围(优，良， 中，差)
缺省：良 职称：范围(教授,副教授,讲师,
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
6
• 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：
人工智能第2章知识表示方法
框架表示法
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）
8
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>
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）
8
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>
人工智能原理 ch2_知识表示
2019/11/15
4
总结归纳一下，信息的定义包括以下几个要点：
(1) 信息是客观存在的。控制论的奠基人维纳有一句 名言“信息就是信息，不是物质，也不是能量”， 讲的是信息的客观永恒性；
(2) 信息是物质世界普遍存在的东西，一切物质都无 时无刻不在发出信息，一切信息都是物质产生的。
(3) 信息是客观世界中各种事物变化和特征的反映。 任何事物都在不停地运动和变化着，呈现出不同 的状态和特征，伴随着的信息也总是在不断地生 长和传递着。
在下面讨论的知识表示方法中，一阶谓词逻 辑表示法，产生式表示法都是用来表示这种 知识的；
2019/11/15
19
形象性知识——在人类的思维中，还有一种是 形象思维，通过事物的形象（如：一棵树，看 过之后在脑子里建立起的概念）建立起来的知 识，成为形象性知识。
目前人们正在研究利用神经元网络连接机制 来表示这种知识。
2019/11/15
29
规则 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。特别是启发式规则是属专家提供的专 门经验知识，这种知识虽无严格解释但很有用处。 控制 是有关问题的求解步骤、技巧性知识，告诉 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。
按知识的作用范围分：常识性知识，领域性知识。 常识性知识——人们普遍知道的知识，适用于 所有领域； 领域性知识——面向某个具体领域的知识，是 专业性知识，专家系统主要是以领域性知识为 基础建立起来的。
2019/11/15
15
按知识的作用及表示分：事实性知识，过程性知 识，控制性知识
事实性知识（陈述性知识）——用于表示描述 领域内有关概念、事实、事物的属性及状态等；
2第二讲 第二章 知识表示(状态空间法)
1
一、问题状态描述 2、算符：
使问题从一种状态变化为另一种状态的手段，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。
3、状态空间：
一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，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)。
2 3 1 8 4 7 6 5
2 3 4 1 8 7 65
2.2状态空间法
求解的方法：首先把适用的算符用于初始状态，
以产生新的状态；然后，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。
初始 状态 2 3 1 8 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 目标状态 2 8 3 1 4 7 6 5
1
状态空间表示概念详释
初始状态
操 作
中间状态
操 作
目标状态
对一个问题的状态描述，必须确定3件事： ①该状态描述方式，特别是初始状态描述； ②操作符集合及其对状态描述的作用； ③目标状态的描述。 例如：数码难题。
1
例1:三数码难题（3 puzzle problem）
2 3
1 3 2 1 初始棋局
2 3 1 8 4 7 6 5 2
图论的基本概念
如果从节点ni到节点n 4）路径：某个节点序列 (n j存在有一条路经，则称 1,n2,…,nk)，当 j=2， nj 是从 ni时，如果对于每一个 可达到的节点。 3，… ，k nj-1都有一个后继节点 寻找从一种状态变换成另一种状态的某个算符 nj存在，那么就把这个节点序列叫做从节点 n1至节点 序列问题等价于寻求图的某一路径问题。 nk的长度为 k的路径。
一、问题状态描述 2、算符：
使问题从一种状态变化为另一种状态的手段，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。
3、状态空间：
一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，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)。
2 3 1 8 4 7 6 5
2 3 4 1 8 7 65
2.2状态空间法
求解的方法：首先把适用的算符用于初始状态，
以产生新的状态；然后，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。
初始 状态 2 3 1 8 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 目标状态 2 8 3 1 4 7 6 5
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状态空间表示概念详释
初始状态
操 作
中间状态
操 作
目标状态
对一个问题的状态描述，必须确定3件事： ①该状态描述方式，特别是初始状态描述； ②操作符集合及其对状态描述的作用； ③目标状态的描述。 例如：数码难题。
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例1:三数码难题（3 puzzle problem）
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1 3 2 1 初始棋局
2 3 1 8 4 7 6 5 2
图论的基本概念
如果从节点ni到节点n 4）路径：某个节点序列 (n j存在有一条路经，则称 1,n2,…,nk)，当 j=2， nj 是从 ni时，如果对于每一个 可达到的节点。 3，… ，k nj-1都有一个后继节点 寻找从一种状态变换成另一种状态的某个算符 nj存在，那么就把这个节点序列叫做从节点 n1至节点 序列问题等价于寻求图的某一路径问题。 nk的长度为 k的路径。
第2章 知识表示方法人工智能总结
状态空间法
状态图示法：状态空间的图示形式称为状态空间图。状态 图中有几个术语。
路径 (Path) ：某个节点序列 (ni1,ni2,…,nik) 当 j=2,3,…,k 时，如 果对于每一个 ni,j-1都有一个后继节点 nij存在，那么就把这个 节点序列叫做从节点ni1至节点nik的长度为k的路径。 代价(Cost)：用c(ni,nj)来表示从节点ni指向节点nj的 那段弧 线的代价。两节点间路径的代价等于连接该路径上各节点的 所有弧线代价之和。 图的显示说明 / 隐示说明：指各节点及其具有代价的弧线可 以 / 不可以由一张表明确给出。显然，显示说明对于大型的 图是不切实际的，而对于具有无限节点集合的图则是不可能 的。
人工智能系统中的知识
一个智能程序高水平的运行需要有关的事实知识、规则知 识、控制知识和元知识。 事实知识：是有关问题环境的一些事物的知识，常以“… 是…”的形式出现。
如事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等 事实是静态的为人们共享的可公开获得的公认的知识，在知 识库中属低层的知识。 如：雪是白色的、鸟有翅膀、张三李四是好朋友、这辆车是 张三的……
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
知识表示 方法
知识的概念
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、联系等 的认识 经验：包括解决问题的微观方法和宏观方法 微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等
状态空间法
各种问题都可用状态空间加以表示，并用状态空间搜索法 来求解。下面简单介绍一种产生式系统（production system）描述的搜索算法。
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第二章 知识表示方法
2.1 知识与知识表示的概念
几种常用的知识表示方法
状态空间法 问题归约法 谓词逻辑法 语义网络表示法
框架表示法 过程表示 混合型知识表示方法 面向对象的表示方法
规则表示法
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第二章 知识表示方法
2.2状态空间法
2.2 状态空间法
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叫知识“。
知识还没有一个统一的、严格的形式化定义。 一种定义：知识是经过处理、解释、选择和转
换的信息。
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第二章 知识表示方法
2.1 知识与知识表示的概念
知识的属性
真假性与相对性 不确定性
矛盾性和相客性。
可表示性与可利用性。
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第二章 知识表示方法
2.1 知识与知识表示的概念
什么是知识
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
知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观 世界规律性的认识。
对信息的加工过程，是一种把信息关联在一起 的过程。因此，也可把有关信息关联在一起所 形成的信息结构称为知识。
例如，“如果他学过人工智能课程，则他应该知道什么
2.1 知识与知识表示的概念
知识表示
知识表示实际上就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。
一般来说，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。
知识表示的要求
表示能力
可利用性
可组织性与可维护性
可实现性
自然性与可理解性
Qk=[q0k，q1k，... ，qnk]T
我们用矢量来描述状态，就如同用矢量来描述欧 氏空间的点一样。
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第二章 知识表示方法
2.2状态空间法
操作描述
所谓操作，或称为算子是引起状态中的 某分量发生改变，从而使问题由一个具 体状态A变化为另一具体状态B的作用。 使问题一种状态变化为另一状态的手段 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。
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第二章 知识表示方法
2.2状态空间法
状态空间法概述
为了问题求解，在状态空间中从初始状态开 始，每次施加一个操作符，使状态变成一个 新状态，直到达到目标状态为止。得到的操 作符序列就是要求的解。这种基于解答空间 的问题表示和求解方法就是状态空间法。
采用状态空间法必须确定三件事：
1. 状态描述方式，特别是初始状态描述； 2. 操作符集合及其对状态描述的作用； 3. 目标状态描述的特性。
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第二章 知识表示方法
2.2状态空间法
状态空间法例—8数码难题
ห้องสมุดไป่ตู้
23 184 765
初始
283 14 765
283 164 75
283 14
765
23 184 765
283 14 765
23 184 765
123 84
765
目标
283 164
75
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283 164 75
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第二章 知识表示方法
2.1状态空间法
猴子摘香蕉问题图示
a
c
b
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第二章 知识表示方法
2.1状态空间法
猴子摘香蕉问题------综合数据库
（M, On, Box, H）
其中：M：猴子的位置 On=0：猴子在地板上 On=1：猴子在箱子上 Box：箱子的位置 H=0：猴子没有抓到香蕉 H=1：猴子抓到了香蕉
83 214 765
283 714
65
28 143 765
283 145 76
123 784
65
12 3 84 7 65
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第二章 知识表示方法
2.2状态空间法
状态描述
状态（state）：是为描述某类不同事物间的差 别而引入的一组最少变量q0，q1，... ，qn的 有序集合,其矢量形式如下：
Q=[q0，q1，... ，qn]T 式中每个元素qi（i=0，1，... ，n）为集合的 分量，称为状态变量。给定每个变量的一组值 就得到一个具体的状态，如
第二章 知识表示方法
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第二章 知识表示方法
2.1 知识与知识表示的概念
2.1 知识与知识表示的概念
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第二章 知识表示方法
2.1 知识与知识表示的概念
描述客观世界
人们对客观世界的描述是通过数据和信息来实现的。 数据：指人们为了描述客观世界中的具体事物而引人的
状态空间可用有向图表示。
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第二章 知识表示方法
2.1状态空间法
状态空间表示举例：猴子和香蕉
在一个房间内有一只猴子(可把猴子看成一 个机器人)、一个箱子和一串香蕉。香蕉挂 在天花板下方，但猴子高度不足以够到它。 那么猴子怎样才能摘到香蕉呢？图中示出 了猴子、香蕉和箱子在房间内的相对位置。
Pushbox(V): (W, 0, W, z) → (V, 0, V, z)
climbbox : (W, 0, W, z) → (W, 1, W, z)
grasp:
(c, 1, c, 0) → (c, 1, c, 1)
一些数字、字符、文字等符号或符号的组合。
“建国”、“50”是两个数据
信息：不同数据组成的一种结构。
建国50岁
信息是数据在特定场合下的含义，即数据的语义。
相同的数据在不同场合会有不同的含义 建国50岁；建国50周年
多数信息仅是对客观事物的一般性描述，它还不是知识
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第二章 知识表示方法
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第二章 知识表示方法
2.2状态空间法
状态空间的表示
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， 它包括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）。
状态空间的一个解是一个有限的操作算子 序列，它使初始状态转化为目标状态：S0f1->S1-f2->...fk->G
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第二章 知识表示方法
2.1状态空间法
猴子摘香蕉问题------初始与结束状态
1，初始状态 （c, 0, b, 0）
2，结束状态 （c, 1, c, 1）
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第二章 知识表示方法
2.1状态空间法
猴子摘香蕉问题------操作符集
goto(U): (W, 0, Y, z,) → (U, 0, Y, z)