(人工智能)人工智能教案章知识表示概述
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。
人工智能概述教案
一、教学内容二、教学目标三、教学难点与重点四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程1. 导入新课2. 知识讲解3. 例题讲解4. 随堂练习通过提问方式检查学生对本节课内容的掌握情况，并进行解答。
六、板书设计定义发展历程应用领域未来发展趋势2. 图像识别技术七、作业设计1. 作业题目：2. 答案：（2）示例：自然语言处理：通过计算机对自然语言文本进行处理，实现对人类语言的识别、理解和。
图像识别：利用计算机技术对图像进行自动识别，实现对物体、场景的识别和分类。
无人驾驶：通过集成多种传感器、控制器和执行器，实现对车辆的自主控制，实现无人驾驶。
八、课后反思及拓展延伸重点和难点解析1. 教学内容的难点与重点；2. 教学过程中的例题讲解；3. 作业设计中的题目及答案；4. 课后反思及拓展延伸。
一、教学内容的难点与重点1. 难点解析2. 重点解析应用领域：详细介绍各个领域的典型应用，如自然语言处理、图像识别等，并分析其技术原理。
二、教学过程中的例题讲解1. 图像识别的基本原理：介绍图像识别的预处理、特征提取、分类器等环节。
2. 常用算法：如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，并简要阐述其原理。
3. 应用案例：以实际应用为例，如人脸识别、车牌识别等，讲解图像识别技术的实际应用。
三、作业设计中的题目及答案1. 题目补充2. 答案补充改善生活质量：如智能家居、智能医疗等，为人们提供便捷、舒适的生活环境。
四、课后反思及拓展延伸1. 反思：教师应关注学生在课堂上的表现，了解他们对知识点的掌握程度，针对学生的反馈进行教学调整。
2. 拓展延伸：（2）鼓励学生参加相关竞赛和实践活动，如编程比赛、科技创新大赛等。
本节课程教学技巧和窍门一、语言语调1. 讲解时要清晰、准确，避免使用模糊不清的词汇。
2. 语调要富有激情，以吸引学生的注意力。
3. 在强调重点和难点时，适当提高音量，以突出重要性。
《人工智能》教案
《人工智能》教案介绍本教案旨在为学生提供对人工智能领域的基本了解和研究。
通过本课程，学生将研究人工智能的基本概念、原理和应用领域。
我们将通过理论知识讲解和实际案例探讨来帮助学生理解并应用人工智能技术。
教学目标1. 了解人工智能的定义和基本概念。
2. 理解人工智能技术的发展历程和应用领域。
3. 掌握人工智能算法的基本原理和实现方式。
4. 研究并应用人工智能技术解决实际问题。
5. 培养学生的创新思维和解决问题的能力。
教学内容第一课：人工智能概述- 人工智能的定义和基本概念- 人工智能的历史与发展- 人工智能的应用领域第二课：人工智能算法- 机器研究算法- 深度研究算法- 自然语言处理算法- 图像识别算法- 强化研究算法第三课：人工智能应用案例- 人工智能在医疗领域的应用- 人工智能在金融领域的应用- 人工智能在交通领域的应用- 人工智能在智能家居领域的应用第四课：人工智能实践- 研究使用人工智能开发工具和平台- 设计并实现一个基于人工智能的应用项目- 分享和展示项目成果教学方法- 授课讲解：通过课堂讲解，向学生介绍人工智能的基本概念和原理。
- 案例分析：通过分析实际案例，让学生了解人工智能技术在各个领域的应用。
- 实践操作：通过实践项目，让学生运用人工智能技术解决实际问题。
- 小组讨论：组织学生进行小组讨论，促进合作研究和知识分享。
教学评估- 平时表现：考察学生对课堂内容的理解和掌握程度。
- 作业和项目：评估学生在实践操作和应用项目中的能力和成果。
- 期末考试：综合考察学生对人工智能知识的整体掌握情况。
教学资源- 教科书：《人工智能导论》- 电子资源：学术论文、案例分析、开发工具和平台参考文献1. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Prentice Hall.2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.3. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and Language Processing (3rd ed.). Pearson Education.4. ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database. (2009). In CVPR 2009.以上是《人工智能》教案的大致内容和教学安排。
《人工智能教案》PPT课件
(2) 树和草是有根有叶的；
(3) 水草是草，且长在水中；
(4) 果树是树，且会结果；
(5) 苹果树是果树中的一种，它结苹果。
分析：
问题涉及的对象有： 植物、树、草、水草、果树、苹果树 各对象的属性分别为： 树和草的属性：有根、有叶； 水草的属性：长在水中； 果树的属性：会结果； 苹果树的属性：结苹果。
解：第一步： 定义问题状态的描述形式：
设Sk=(b,c)表示B瓶和C瓶中的油量的状态。
其中：
b表示B瓶中的油量。
c表示C瓶中的油量。
初始状态集：S={(0,0)}
目标状态集：G={(4,0)}
第二步： 定义操作符：
操作：把瓶子倒满油，或把瓶子的油倒空。 f1：从A瓶往B瓶倒油，把B瓶倒满。 f2：从C瓶往B瓶倒油，把B瓶倒满。 f3：从A瓶往C瓶倒油，把C瓶倒满。
2.2 问题归约法
问题归约法的组成部分 （1）一个初始问题描述； （2）一套把问题变换为子问题的操作 符； （3）一套本原问题描述。
2.3 谓词逻辑法
一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性 的知识。它具有自然性、精确性、严密性 及易实现等特点。
2.3 谓词逻辑法
用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下： （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或概念，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连接起来，形成谓词公 式。
2.2 问题归约法
问题归约法的概念
已知问题的描述，通过一系列变换把此问题 最终变为一个子问题集合；这些子问题的解 可以直接得到，从而解决了初始问题。 该方法也就是从目标(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， 直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原 问题集合。这就是问题归约的实质。
人工智能 第2章 知识表示
2.1.1 知识的概念
按知识的作用范围划分
➢ 常识性知识 ➢ 领域性知识
按知识的确定性划分
➢ 确定知识 ➢ 不确定知识
按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
按人类的思维及认识方法划分
➢ 逻辑性知识 ➢ 形象性知识
2.1.2 知识表示的概念
知识表示就是研究用机器表述上述知识的可行性、有效性的一 般方法，可以看成将知识符号化，即编码成某种数据结构，并输 入到计算机的过程和方法，即：
规则库: 用于描述相应领域内知识的产生式集合。
2. 综合数据库
综合数据库(事实库、上下文、黑板等)：用于存放输 入的事实、从外部数据库输入的事实以及中间结果（事 实）和最后结果的工作区。
2.3.2 产生式系统的基本结构
3. 推理机
推理机:用来控制和协调规则库与综合数据库的 运行，包含了推理方式和控制策略。
一阶谓词逻辑表示法的缺点：
效率低
由于推理是根据形式逻辑进行的，把推理演算和知识含义截然分开， 抛弃了表达内容所含的语义信息，往往是推理过程太冗长，降低系统 效率。另外，谓词表示越细，表示越清楚，推理越慢、效率越低。
灵活性差
不便于表达和加入启发性知识和元知识。不便于表达不确定性的指示， 但人类的知识大都具有不确定性和模糊性，这使得它表示知识的范围 受到了限制。
R10：IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎
R11： IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿
R12：IF 该动物有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马
王万森《人工智能》配套教案02
第2章知识表示按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。
2.1 知识表示的概念2.1.1 知识的概念2.1.2 知识表示的概念2.2 谓词逻辑表示法2.3 产生式表示法2.4 语义网络表示法2.5 框架表示法2.6 面向对象表示法12.1.1 知识的概念知识的定义一般观点：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典型定义：(1) Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息(2) Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成(3) Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式知识的类型按适用范围：常识性知识：通用通识的、普遍知道的、适应所有领域的知识。
领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。
如：专家经验。
按信息加工观点陈述性知识或事实性知识：用于描述事物的概念、定义、属性，或状态、环境、条件等；回答“是什么？”、“为是么？”过程性知识或程序性知识：用于问题求解过程的操作、演算和行为的知识，即如何使用事实性知识的知识。
回答“怎么做？”控制性知识或策略性知识：是关于如何使用过程性知识的知识，如：推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。
按确定性：确定性知识，不确定性知识（不精确、模糊、不完备）22.1.2 知识表示的概念什么是知识表示是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。
其表示方法不唯一。
知识表示的要求表示能力：是指能否正确、有效地将问题求解所需要的知识表示出来。
可利用性：是指表示方法应有利于进行有效的知识推理。
包括：对推理的适应性，对高效算法的支持程度可组织性：是指可以按某种方式把知识组织成某种知识结构可维护性：是指要便于对知识的增、删、改等操作可实现性：是指知识的表示要便于计算机上实现自然性：符合人们的日常习惯可理解性：知识应易读、易懂、易获取等知识表示的方法逻辑表示法：一阶谓词逻辑产生式表示法：产生式规则结构表示法：语义网络，框架面向对象表示法：3第2章知识表示2.1 知识表示的概念2.2 谓词逻辑表示法2.2.1 谓词逻辑表示的逻辑学基础2.2.2 谓词逻辑表示方法2.2.3 谓词逻辑表示的应用2.2.4 谓词逻辑表示的特性2.3 产生式表示法2.4 语义网络表示法2.5 框架表示法2.6 面向对象表示法42.2.1 谓词逻辑表示的逻辑学基础命题、真值、论域命题断言：一个陈述句称为一个断言.命题：具有真假意义的断言称为命题.（定义2.1）真值T：表示命题的意义为真F：表示命题的意义为假说明：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论域由所讨论对象的全体构成的集合。
人工智能_知识表示
_知识表示1. 简介1.1 定义在领域中，知识表示是指将现实世界的事物、概念和关系转化为计算机可以理解和处理的形式。
1.2 目的知识表示旨在构建一个可用于推理、学习和问题求解等任务的表达方式，以便让计算机具备类似于人类思维过程一样进行分析与决策。
2. 常见方法及技术2.1 符号逻辑（Predicate Logic）- 概述：使用谓词来描述对象之间的关系，并通过规则对这些谓词进行操作。
常用语言包括Prolog。
- 应用场景：符号逻辑主要应用于专家系统、自然语言处理等领域。
2.2 图结构（Graph-based Representation）- 概述：利用图论模型来存储并展示各种实体之间复杂而动态变化着得联系。
节点代表实体或者事件,边代表它们之间存在某种类型/属性上的连接.- 应用场景: 图结构广泛应该网络搜索引擎(如Google Knowledge Graph) 和社交网络分析.3.本体论 (Ontology)- 概述：本体是一种对于某个领域中概念和关系的形式化描述，以便计算机能够理解并进行推理。
常用语言包括OWL、RDF等。
- 应用场景: 本体论主要应用于知识图谱构建与维护,智能搜索引擎.4. 知识表示学习4.1 带标签数据（Supervised Learning）- 概述：通过给定输入和输出样例来训练模型，并利用该模型预测新的未见过的实例。
- 应用场景：带标签数据适合处理分类问题，如垃圾邮件检测、情感分析等。
4.2 半监督学习 (Semi-Supervised Learning)- 概述: 利益已有少量(相较总数) 样品被打上了正确类别后, 使用这些信息去估计剩下大部分没有label 的样品.- 应当使用范围 : 当我们很难获得足够多可靠严格准确label时候 , 可采取半监督方式5.附件：[在此处添加相关附件]6.法律名词及注释:a）(): 是指由程序控制而不需要直接干涉的计算机系统，这些程序可以通过学习和适应来执行任务。
人工智能知识表示
02 人工智能中的知识表示方 法
基于逻辑的知识表示
命题逻辑
01
使用真值表示命题的真假，并通过逻辑运算符组合简单命题形
成复杂命题。
一阶谓词逻辑
02
引入量词和谓词，能够表示更丰富的概念和关系，如“所有”
、“存在”等。
模态逻辑
03
研究必然性和可能性等模态概念的逻辑系统，用于表示知识和
信念等。
基于框架的知识表示
多模态知识表示
动态知识表示
结合文本、图像、音频等多种模态的信息 进行知识表示，提高知识的多样性和丰富 性。
随着时间和环境的变化，动态地更新和调 整知识表示，以适应不断变化的知识需求 。
知识表示的自主学习
知识表示的可解释性与可信任性
利用机器学习、深度学习等技术，使知识 表示具备自主学习的能力，能够自动地从 海量数据中提取和更新知识。
01
02
03
框架理论
将知识表示为一系列相互 关联的框架，每个框架描 述一个概念或对象及其属 性和关系。
槽值对
框架中的每个属性对应一 个槽，槽的值描述了属性 的具体信息。
继承机制
通过继承机制实现框架间 的层次关系和共享属性。
基于语义网络的知识表示
语义网络
由节点和边组成的有向图，节点表示概念或 对象，边表示它们之间的关系。
智能推荐系统中的知识表示
用户画像
将用户的兴趣、偏好和行为表示为向量或图结构，用于个性化推 荐。
物品表示
将物品的属性、标签和内容表示为向量或图结构，用于相似度计算 和推荐。
时空上下文
将时间和地理位置等上下文信息表示为向量或图结构，用于提高推 荐的准确性和多样性。
人机交互中的知识表示
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)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。
第1章人工智能概述1.1人工智能基础-高中教学同步《信息技术-人工智能初步》(教案)
教学内容规划
设计教学流程和时间分配，确保每个教学环节（如讲授、互动讨论、案例分析）都有充足的时间。
制定详细的教学大纲，明确每个部分的教学内容和重点。
互动和讨论准备
准备课堂讨论的问题和主题，如人工智能定义的多样性、人工智能对生活和工作的影响等。
跟随教师讲解，理解人工智能的基本特征，并思考这些特征在实际应用中的体现。
参与讨论，发表自己对人工智能模拟和扩展人的智能的看法。
通过呈现不同定义，帮助学生全面了解人工智能的概念。
讲解基本特征，深化学生对人工智能的理解。
通过讨论，培养学生的思考能力和表达能力。
活动三：
调动思维
探究新知
案例分析：分析一些具体的人工智能应用案例，如智能家居、医疗诊断等，展示人工智能如何改变生活和工作方式。
在介绍人工智能的基本特征时，我采用了教材内容与实际案例相结合的方式，帮助学生更好地把握这些抽象的概念。通过实例，如自动化的个性化推荐系统等，学生们能够更清楚地看到人工智能技术是如何在现实生活中被应用的。然而，我也发现这部分内容的深度与学生的预备知识之间存在一定的差距，一些学生在理解“如何通过数据的采集、加工、处理来形成有价值的信息流和知识模型”时遇到了困难。因此，在未来的教学中，我计划增加更多具体示例，并可能引入一些基础的数据科学概念，以帮助学生构建起更扎实的基础。
《信息技术-人工智能初步》教案
课题
第1章人工智能概述1.1人工智能基础
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解人工智能的定义及其重要性。
学生能够描述人工智能的发展历程，包括其在信息技术、互联网等领域的应用。
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
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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
AI_2 知识表示
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.2.3 谓词公式表示知识举例 设有下列事实性知识： 例： 设有下列事实性知识： 吴琼是一名计算机学院的学生， ☆吴琼是一名计算机学院的学生，但他不喜欢 编程序。 编程序。 陈雷比他父亲长的高。 ☆陈雷比他父亲长的高。 请用谓词公式表示这些知识。 请用谓词公式表示这些知识。
2.1 知识表示概述
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： 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， 对知识从不同的角度划分，可得到不同的分 类结果。 类结果。 1）按知识的作用范围划分，可分为常识性知 ）按知识的作用范围划分，可分为常识性知 识和领域性知识。 领域性知识。 2）以知识的作用及表示来划分，可分为事实 ）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。 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
农夫、狐狸、鹅和麦粒 农夫、狐狸、 农夫欲将一只银狐、 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， 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， 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， 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， 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？ 和麦粒单独留下。如何是好？
农夫 狐狸 鹅 麦粒
狐狸
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：
人工智能教学教案
《人工智能》课程教案介绍课程性质、定位、内容、目标，让学生明确课程学习内容和目标。
4.授课方式（约5分钟）介绍课程授课方式：讲授、提问、翻转和实践；让学生明确课程学习方式5.考核方式（约5分钟）介绍课程考核指标和考核要求，让学生明确考核方法。
6.学生提问交流（约10分钟）学生对课程、教学及考核的问题进行解答交流。
7.人工智能概念（约10分钟）授课方法：课堂讲授、问答互动。
要点：人工智能的概念：人造的类人智能课间休息8.人工智能历史（约10分钟）授课方法：课堂讲授，问答互动。
要点：人工智能的各历史阶段及主要标志事件与成果。
9.人工智能的研究方法与应用领域（约15分钟）授课方法：课堂讲授，问答互动。
要点：人工智能的主要研究方法分类，各应用领域需求、应用状况及前景。
10.人工智能面临的挑战（约10分钟）授课方法：课堂讲授，问答互动。
要点：人工智能面临的挑战：硬件、软件、算力、伦理等。
I1本节课总结与布置下节课预习（10分钟）回顾总结本次课的内容及要点，将整个内容系统的串联起来以加深学生的理解。
布置下次课的预习：知识的表示。
课后：分析整理学生的互动情况，对学生的学习情况进行整理，找出需要重点关注的学生。
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人工智能教案
人工智能教案一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴的技术，正逐渐渗透到我们的生活和工作中。
为了帮助学生更好地了解和掌握人工智能的基本概念和应用，本教案将重点介绍人工智能的基本原理、技术和应用领域，并结合实例进行具体说明。
二、人工智能基础知识1. 人工智能的定义和发展历程人工智能是模拟人类智能的机器系统，它能够执行各种需要人类智能的任务。
人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，经过多年的发展和演进，至今已取得了令人瞩目的成就。
2. 人工智能的核心技术（1）机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机从数据中学习，自动改进和调整算法，从而实现预测和决策的能力。
（2）深度学习：深度学习是机器学习的一种方法，其模型模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经元网络进行信息处理和学习。
（3）自然语言处理：自然语言处理是一门研究如何使计算机与人类语言进行有效交互的学科，包括语音识别、机器翻译、问答系统等。
三、人工智能应用领域1. 人工智能在医疗领域的应用（1）辅助诊断：人工智能可以通过学习和分析大量医学数据，辅助医生进行疾病诊断，提高准确性和效率。
（2）药物研发：人工智能可以模拟和预测药物分子的性质和相互作用，加速药物研发过程。
（3）健康管理：通过智能穿戴设备和传感器，结合人工智能技术，可以实现个性化的健康管理和监测。
2. 人工智能在交通领域的应用（1）智能驾驶：人工智能技术可以帮助汽车实现自动驾驶，提高交通安全性和效率。
（2）交通优化：通过分析交通数据和预测交通流量，人工智能可以优化道路规划和信号控制，减少交通拥堵。
3. 人工智能在金融领域的应用（1）风险评估：人工智能可以通过分析大量金融数据，提供更准确的风险评估和预测。
（2）智能投顾：通过机器学习和深度学习技术，人工智能可以为投资者提供智能化的投资建议和管理。
四、人工智能教学实施方案1. 理论教学环节（1）介绍人工智能的基本概念和原理。
人工智能教案
人工智能教案引言：本教案的目标是介绍人工智能的基本概念、应用领域以及对社会和个人的影响。
通过本教案的学习，学生将了解人工智能的原理和技术，探索其在日常生活和工作中的应用，以及思考人工智能发展的道德和伦理问题。
一、人工智能概述人工智能是一门研究如何使计算机能够执行类似于人类智能的任务的学科。
通过使用各种算法和技术，人工智能使计算机能够模拟人类的思维和决策过程。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两个层次。
弱人工智能是指在特定任务上表现出人类智能水平的计算机系统，而强人工智能则是指具备与人类相当或超过人类智能水平的计算机系统。
二、人工智能的应用领域1. 语音识别和自然语言处理：人工智能技术可以帮助计算机理解和处理人类的自然语言，使得计算机能够进行语音识别、翻译和对话等任务。
2. 机器学习和数据挖掘：通过机器学习和数据挖掘技术，人工智能可以从大量数据中分析和提取有价值的信息，并用于预测、决策和优化等任务。
3. 图像识别和计算机视觉：人工智能技术使得计算机能够对图像和视频进行识别、分类和理解，广泛应用于人脸识别、无人驾驶和安防监控等领域。
4. 自动化和智能机器人：人工智能使得机器人能够自主感知环境、学习和规划行动，应用于工业自动化、医疗护理和军事领域等。
5. 智能推荐系统和个性化服务：通过分析用户的兴趣和行为，人工智能可以提供个性化的推荐和服务，如音乐推荐、电影推荐和购物推荐等。
三、人工智能的影响1. 社会影响：人工智能的发展将对社会产生深远影响。
一方面，人工智能可以提高生产效率和质量，推动社会经济发展；另一方面，人工智能可能导致一些岗位的消失，对劳动力产生冲击。
因此，我们需要思考如何应对人工智能带来的社会挑战和机遇。
2. 个人影响：人工智能技术已经渗透到我们的日常生活中。
智能手机助手、智能家居和智能健康监测设备等都已经成为我们生活中的一部分。
人工智能的普及将为我们提供更多的便利和个性化服务，也对我们的隐私和安全提出了新的挑战。
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（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。
举例说明
类比性知识
既不给出外延，也不给出内涵，只给出它和其它事物的某些相似之处。
类比性知识壹般不能完整地刻画事物，但它能够启发人们
于不同的领域中做到知识的相似性共享。
如比喻，心如刀绞，谜语等
元知识
有关知识的知识。
最重要的元知识是如何使用知识的知识。
例如，壹个好的专家系统应该知道自己能回答什么问题，不能回答什么问题，这就是关于自己知识的知识。
元知识是用于如何从知识库中找到想要的知识。
4.1.3知识的要素
知识的要素是指构成知识的必需元素。
于这里，我们关心的是壹个人工智能系统所处理的知识的组成成分。
壹般而言，人工智能系统的知识包含事实、规则、控制和元知识。
4.1.4知识表示定义
知识表示方法是研究用机器表示知识的可行性、有效性的壹般方法，是壹种数据结构和控制结构的统壹体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
知识表示可见成是壹组事物的约定，以把人类知识表示成机器能处理的数据结构。
事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。
是有关问题环境的壹些事物的知识，常以“┅是┅”形式出现，也是最低层的知识。
例如：雪是白色的，人有四肢。
规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。
这种知识是动态的，常以“如果┅那么┅”形式出现。
例如启发式规则，如果下雨，则出门带伞。
控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪壹个动作来执行的知识。
是有关问题的求解步骤、规划、求解策略等技巧性知识
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。
是有关知识的知识，是知识库中的高层知识。
元知识和控制知识有时有重叠。
知识表示有如下特性：
◇知识表示是智能推理的部分理论。
◇知识表示是有效计算的载体
◇知识表示是交流的媒介（如语义网络）
4.1.5选取知识表示的因素
选取何种知识表示方法来表示知识，不仅取决于知识类型，仍有很多其它因素的影响，例如：
表示知识的范围是否广泛
例如，数理逻辑表示是壹种广泛的知识表示办法，如果单纯用数字表示，则范围就有限制。
是否适于推理
人工智能只能处理适合推理的知识表示，因此所选用的知识表示必须适合推理。
数学模型（拉格朗日插值法）适合推理，普通的数据库只能供浏览检索，但不适合推理。
是否适于计算机处理
计算机只能处理离散的、量化的byte字节流。
因此，用文字表述的知识和连续形式表示的知识（如微分方程）不适合计算机处理。
是否有高效的求解算法
考虑到实用的性能，必须有高效的求解算法，知识表示才有意义。
能否表示不精确知识
自然界的信息具有先天的模糊性和不精确性，能否表示不精确知识也是考虑的重要因素。
许多知识表示方法往往要经过改造，如确定性方法、主观贝叶斯方法等对证据和规则引入了不确定性度量，就是为了表达不精确的知识。
能否于同壹层次上和不同层次上模块化
例如Prolog只有壹个全局知识库，不能模块化，这是它的缺点。
知识和元知识能否用统壹的形式表示
知识和元知识是属于不同层次的知识，使用统壹的表示方法能够使知识处理简单。
产生式表示法就能比较方便的表示这俩种层次的知识。
是否适合于加入启发信息
于已知的前提下，如何最快的推得所需的结论，以及如何才能推得最佳的结论，我们的认识往往是不精确的。
因此，往往需要于元知识（控制知识）加入壹些控制信息，也就是通常所说的启发信息。
过程性表示仍是说明性表示
壹般认为，说明性的知识表示涉及细节少，抽象程度高，因此可靠性好，修改方便，但执行效率低。
过程性知识表示的优缺点和说明性知识表示的相反。
表示方法是否自然
壹般于表示方法尽量自然和使用效率之间取得壹个折中。
比如，对于推理来说，Prolog比高级语言如VisualC++自然，但显然牺牲了效率。
4.1.6知识表示方法的分类
表示方法种类繁多，而且分类的标准也不大相同，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。
壹些主要的知识表示方法彼此间关系可用右图表示：
图4-1知识表示方法体系
t4-1_swf.htm
总之，人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。
如何将已获得的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存储、有效地利用，便是知识表示应解决的问题。
知识表示的研究内容集中于俩个方面，其壹是表示观的研究，牵涉到认识论、本体论、知识工程等方面；其二就是表示方法的研究，各种表示方法的应用。
人工智能中知识表示研究的特点
◇智能行为所特有的灵活性问题。
“常识问题”不能概括成壹类简洁的理论，表示方法的理论研究是大量小理论的集合。
◇人工智能的任务受到计算装置的约束。
这就导致了所采用的“表示方法”必须同时满足“刻画智能现象”和“计算装置可接收”这俩个有时是矛盾的条件。
处理矛盾的方法不同导致了不同的表示观。