(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
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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。