人工智能第二章知识表示PPT课件
合集下载
人工智能_知识表示ppt课件
![人工智能_知识表示ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/da4ec38af5335a8103d22048.png)
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
人工智能及其应用完整版本ppt课件
![人工智能及其应用完整版本ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/c4f967fb866fb84ae55c8d7c.png)
精选ppt
32
2.2 问题规约法
梵塔问题归约图
•数据结构介绍
(111)(333)
•思考题:四圆盘问题
(111)(122) (122)(322)
()(333)
(111)(113) (113)(123) (123)(122) (322)(321) (321)(331) (331)(333)
精选ppt
精选ppt
19
解题过程
将原始问题归约为一个较简单问题集合 将原始梵塔难题归约(简化)为下列子
难题
– 移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题 – 移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题 – 移动圆盘A和B至柱子3的双圆盘难题
详细过程参看下图
精选ppt
20
2.2 问题规约法
解题过程(3个圆盘问题)
123
123
叫做从节点ni1至节点nik的长度为k的路径
代价 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.
精选ppt
6
图的显示说明 对于显式说明,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
问题归约的实质:
–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,直至最后把初 始问题归约为一个平凡的本原问题集合。
精选ppt
18
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 (Problem Reduction Description)
梵塔难题
1
2
3
A B C
思考:用状态空间法有多少个节点?为什么?
人工智能完整2ppt课件
![人工智能完整2ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/907d2c065ef7ba0d4b733bdd.png)
COMPUTER(zhxh), ~LIKE(zhxh, programming),
HIGHER(lxp, father(lxp))
精选ppt课件
19
第2章 知识表示方法
谓词公式表示知识的举例(2)
(3)根据语义,用逻辑连接词将它们连接起来,得到 COMPUTER(zhxh)∧~LIKE(zhxh, programming),
才有意义。对数据中信息的理解是主观的、因人而异 的,是以增加知识为目的的。如0351-7011320 • 不同格式的数据蕴含的信息多少也不一样,比如图像 数据蕴含的信息量就大,而文本数据蕴含的信息量小 • 将有关信息关联在一起形成的信息结构称为知识
精选ppt课件
5
第2章 知识表示方法
知识、信息和数据(2)
高级人工智能
第2章 知识表示方法
第2章 知识表示方法
AI的3个主要问题
• 知识是人类智慧的基础。人类在从事社会活动、生产 活动和科学实验等社会实践活动中,其智能活动的主 要过程是获取知识并运用知识的过程。
• 人工智能是一门研究用计算机模仿和执行人脑的某些 智力功能的交叉学科,所以人工智能问题的求解也是 以知识为基础的。
获得的关于牛的模样的知识
精选ppt课件
10
第2章 知识表示方法
知识的表示(1)
• AI研究的目的是研究一个模拟人类智能行为的系统, 因此就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式, 只有这样才能将知识存储到计算机中去,供求解现实 问题使用
• 知识表示:对人类知识的一种描述,以把人类知识表 示成计算机能够处理的数据结构/对知识进行表示的过 程就是对知识进行编码成某种数据结构的过程
第2章 知识表示方法
产生式表示法
HIGHER(lxp, father(lxp))
精选ppt课件
19
第2章 知识表示方法
谓词公式表示知识的举例(2)
(3)根据语义,用逻辑连接词将它们连接起来,得到 COMPUTER(zhxh)∧~LIKE(zhxh, programming),
才有意义。对数据中信息的理解是主观的、因人而异 的,是以增加知识为目的的。如0351-7011320 • 不同格式的数据蕴含的信息多少也不一样,比如图像 数据蕴含的信息量就大,而文本数据蕴含的信息量小 • 将有关信息关联在一起形成的信息结构称为知识
精选ppt课件
5
第2章 知识表示方法
知识、信息和数据(2)
高级人工智能
第2章 知识表示方法
第2章 知识表示方法
AI的3个主要问题
• 知识是人类智慧的基础。人类在从事社会活动、生产 活动和科学实验等社会实践活动中,其智能活动的主 要过程是获取知识并运用知识的过程。
• 人工智能是一门研究用计算机模仿和执行人脑的某些 智力功能的交叉学科,所以人工智能问题的求解也是 以知识为基础的。
获得的关于牛的模样的知识
精选ppt课件
10
第2章 知识表示方法
知识的表示(1)
• AI研究的目的是研究一个模拟人类智能行为的系统, 因此就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式, 只有这样才能将知识存储到计算机中去,供求解现实 问题使用
• 知识表示:对人类知识的一种描述,以把人类知识表 示成计算机能够处理的数据结构/对知识进行表示的过 程就是对知识进行编码成某种数据结构的过程
第2章 知识表示方法
产生式表示法
人工智能课件之知识表示方法(PPT 228页)
![人工智能课件之知识表示方法(PPT 228页)](https://img.taocdn.com/s3/m/3cf9d1f9d1f34693daef3e6f.png)
• 这种图搜索控制策略将在第三章讨论.
推销员旅行问题
• 例2.1 推销员旅行问题(旅行商问题)
•
一个推销员计划出访推销产品。他
从一个城市(如A)出发,访问每个城市
一次,且最多一次,然后返回城市A。要
求寻找最短路线。
推销员旅行问题
• 状态描述:目前为止访问过的城市列表(A…)
•
初始状态: (A)
•
棋局。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。
八数码难题部分状态图
十五数码难题(思考)
11
9
1
3
7
5
13
2
15
1
2
3
4
12
5
6
7
8
8
6
9
10
11
12
10
14
13
14
15
4
初始状态
目标状态
状态图示法
状态空间的图示形式称为状态空间图。
启发式规则,如果下雨,则出门带伞。
知识的要素
• 控制:当有多个动作同时被激活时,选择哪一个动
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。元知识与控制知识有时有重叠.
知识的分类
目标状态: (A……A)
推销员旅行问题
图2.4 推销员旅行问题状态空间图
• 算符:下一步走向的城市(a)(b)(c)(d)(e)
推销员旅行问题
• 例2.1 推销员旅行问题(旅行商问题)
•
一个推销员计划出访推销产品。他
从一个城市(如A)出发,访问每个城市
一次,且最多一次,然后返回城市A。要
求寻找最短路线。
推销员旅行问题
• 状态描述:目前为止访问过的城市列表(A…)
•
初始状态: (A)
•
棋局。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。
八数码难题部分状态图
十五数码难题(思考)
11
9
1
3
7
5
13
2
15
1
2
3
4
12
5
6
7
8
8
6
9
10
11
12
10
14
13
14
15
4
初始状态
目标状态
状态图示法
状态空间的图示形式称为状态空间图。
启发式规则,如果下雨,则出门带伞。
知识的要素
• 控制:当有多个动作同时被激活时,选择哪一个动
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。元知识与控制知识有时有重叠.
知识的分类
目标状态: (A……A)
推销员旅行问题
图2.4 推销员旅行问题状态空间图
• 算符:下一步走向的城市(a)(b)(c)(d)(e)
人工智能 知识表示方法(共87张PPT)
![人工智能 知识表示方法(共87张PPT)](https://img.taocdn.com/s3/m/647765f1afaad1f34693daef5ef7ba0d4a736d92.png)
第一步
定义综合数据库:{x},x是字符
第二步
第三步
规则集: (1) A ∧B→C,(2)A∧C→D,(3)B∧C→G,(4) B∧E→F,
(5) D→E
控制策略: 顺序排队
第四步
初始条件:{x},x是字符
第五步
结束条件:F∈{x}
2022/9/8
求解过程:
数据库 A,B
或一组数学表达式或自然语言。
2022/9/8
对于规则,表示事物间的因果关系,以下式描述:
“if Condition then action”
举例1
聪明人智力竞赛:主持人在三个竞赛者头上戴一顶帽子,
帽子颜色分红白两种,但至少有一顶是白帽,题目是说 出自己所戴帽子的颜色。戴毕,主持人连问两次,三人 面面相觑,无一人能答。问到第三次时,某甲抢先给出
例2
用谓词逻辑表示下列知识:
武汉是一个美丽的城市,但她不是一个沿海城市。
如果马亮是男孩,张红是女孩,则马亮比张红长得高。
第一步
定义谓词如下: BCity(x):x是一个美丽的城市 HCity(x):x是一个沿海城市 Boy(x): x是男孩 Girl(x): x是女孩 High(x,y): x比y长得高
第二步
将个体代入谓词中,得到
LOVE(x,labour)
第三步
根据语义,用逻辑连接符连接 (∀x)(MAN(x) →LOVE(x,labour)) (∀x)(N(x) →GZ(x) ∧I(x)) (∀x)(I(x) →E(x) ∨ O(x))
2200222/29//89/8
一阶谓词逻辑表示法特点
严密性 自然性
2022/9/8
相关概念
命题逻辑
人工智能_人工智能导论课件第2章知识表示导论
![人工智能_人工智能导论课件第2章知识表示导论](https://img.taocdn.com/s3/m/e4a76016763231126edb1182.png)
P:老李是小李的父亲
P:李白是诗人 Q:杜甫也是诗人
13
2.2.2 谓词
谓词的一般形式: P (x1, x2,…, xn)
个体 x1, x2,…, xn :某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念; 谓词名 P:刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
(1)个体是常量:一个或者一组指定的个体。
“老张是一个教师”:一元谓词 Teacher (Zhang)
Human(Zhugeliang)
{ 1, 2 }
Die(Zhugeliang)
T规则
29
2.2.4 谓词公式的性质
谓词逻辑的其他推理规则:
④ 反证法: P Q,当且仅当 P Q F ,即Q为P
的逻辑结论,当且仅当 P Q 是不可满足的。
… ,P 的逻辑结论,当且仅当 定理:Q为 P , , P 1 2 n
2
第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法 2.4 框架表示法
3
第2章 知识表示
2.1
知识与知识表示的概念
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 框架表示法
4
2.1.1 知识的概念
知识:在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验 中积累起来的对客观世界的认识与经验。 知识:把有关信息关联在一起所形成的信息结构。 知识反映了客观世界中事物之间的关系,不同事物或者 信息关联形式:“如果„„,则„„” 相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
“5>3” :二元谓词 Greater (5, 3) “Smith作为一个工程师为IBM工作”: 三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
人工智能导论 课件 PPT -第2章知识表示
![人工智能导论 课件 PPT -第2章知识表示](https://img.taocdn.com/s3/m/bbc9b935cf84b9d529ea7a4a.png)
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。
《人工智能应用概论》课件第2章-知识表示
![《人工智能应用概论》课件第2章-知识表示](https://img.taocdn.com/s3/m/ad4d8d49cfc789eb172dc8b5.png)
2 2.2.1知识表示具体实现
匹配流程: 初始信息:黑斑点、长脖子、长腿、乳汁、有蹄
第一次匹配: R2: IF 分泌乳汁 THEN 哺乳动物 --> 哺乳动物
第二次匹配: R7: IF 哺乳动物 AND 有蹄 THEN 有蹄类动物 --> 有蹄、哺乳动物
(关系,对象1,对象2,置信度) 例如:(情侣,小明,小红,0.7) 意思:小明和小红是情侣关系的概率是70%
2 2.1.3知识表示概念
(2)产生式系统 把一组产生式放在一起,让它们互相配合,协 同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个 产生式作为已知事实使用,以求得问题的解决, 这样的系统称为产生式系统。
2 2.1.3知识表示概念
不确定性知识:推论中有一定概率发生的事件, 表示为 IF P THEN Q(置信度) 例如:IF 打雷 THEN 雨(0.9) 意思:如果打雷了,有90%的几率会下雨 (对象,属性,值,置信度) 例如:(手机,待机时间,10H,0.8) 意思:手机待机时间10小时的概率是80%
2 2.1.3知识表示概念
知识表示的完整过程
2 2.1.4知识表示发展历程 不同阶段时期,产生不同的知识表示概念
2 2.1.4知识表示发展历程
1.数据连接阶段 20世纪40年代,知识表示更多通过数据之间的关联所表示,还没形成一个相对统一的概念模型。
2.图形表示的信息阶段 随着1956年达特茅斯会议的召开,面向人工智能的表示方法从20世纪五六十年代就开始了,科 学家提出通过符号的形式表示知识,也就是‘一阶谓词逻辑表示’
同期为了表示过程性知识,1975年由夏克从框架发展出”脚本”表示方法,这种表示方式可以描 述事件及时间顺序,并成为基于示例的推理CBR(case-based reasoning)的基础之一,与框架 表示法类似
人工智能课件之知识表示方法(PPT 228页)
![人工智能课件之知识表示方法(PPT 228页)](https://img.taocdn.com/s3/m/594d02914693daef5ff73d4f.png)
必须是合法的数据库. (任一城市出现不能多余一 次,只到所有城市出现后,才能出现A) • 任一个以A为起点的和终点的总数据库都满足终止 条件. • 这种图搜索控制策略将在第三章讨论.
推销员旅行问题
• 制定操作算符集: • * 直观方法——为每个棋牌制定一套可能的走
步:左、上、右、下四种移动。这样就需32个 操作算子。 • * 简易方法——仅为空格制定这4种走步,因 为只有紧靠空格的棋牌才能移动。 • * 空格移动的唯一约束是不能移出棋盘。
从初始棋局开始,试探由每一合法 走步得到的各种新棋局,然后计算 再走一步而得到的下一组棋局。这 样继续下去,直至达到目标棋局为 止。
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,一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。
• 按知识的性质
•
概念、命题、公理、定理、规则和方法
• 按知识的作用域
•
常识性知识:通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。
• 一个控制策略:它确定应该采用哪一条适用规则,而且 当数据库的终止条件满足时,就停止计算。控制策略由控 制系统选择和确定。
产生式系统
• 例:推销员旅行问题 • 从城市A出发,访问每个城市一次且仅一次,返回城
市A. • 总数库:到目前为止访问过的城市表. • 规则:从一个城市达到另一个城市,规则的要求是
• 其中:W-猴子的水平位置;x-当猴子在箱子顶上 时取x=1;否则取x=0;Y-箱子的水平位置;z-当 猴子摘到香蕉时取z=1;否则取z=0。
操作(算符):
• 该初始状态变换为目标状态的操作序列为: • {goto(b),pushbox(c),climbbox, grasp}
推销员旅行问题
• 制定操作算符集: • * 直观方法——为每个棋牌制定一套可能的走
步:左、上、右、下四种移动。这样就需32个 操作算子。 • * 简易方法——仅为空格制定这4种走步,因 为只有紧靠空格的棋牌才能移动。 • * 空格移动的唯一约束是不能移出棋盘。
从初始棋局开始,试探由每一合法 走步得到的各种新棋局,然后计算 再走一步而得到的下一组棋局。这 样继续下去,直至达到目标棋局为 止。
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,一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。
• 按知识的性质
•
概念、命题、公理、定理、规则和方法
• 按知识的作用域
•
常识性知识:通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。
• 一个控制策略:它确定应该采用哪一条适用规则,而且 当数据库的终止条件满足时,就停止计算。控制策略由控 制系统选择和确定。
产生式系统
• 例:推销员旅行问题 • 从城市A出发,访问每个城市一次且仅一次,返回城
市A. • 总数库:到目前为止访问过的城市表. • 规则:从一个城市达到另一个城市,规则的要求是
• 其中:W-猴子的水平位置;x-当猴子在箱子顶上 时取x=1;否则取x=0;Y-箱子的水平位置;z-当 猴子摘到香蕉时取z=1;否则取z=0。
操作(算符):
• 该初始状态变换为目标状态的操作序列为: • {goto(b),pushbox(c),climbbox, grasp}
【2024版】《人工智能原理》PPT课件
![【2024版】《人工智能原理》PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/64eabd7a640e52ea551810a6f524ccbff021ca5f.png)
Step 6. 对于每一个子节点 SON SUBNODES,计算 f(SON),并设置 SON 指向 BESTNODE 的指针;
Step 7. 将 BESTNODE 移出 OPEN 并移入 CLOSED;将 SUBNODES 的成员放入 OPEN;
Step 8. 转向 Step 2。
第4章 状态空间法
(2)知识表达:用一阶谓词逻辑表达相关知识, 构造公理系统A; (3)谓词演算:利用归结原理求解问题,求证 定理T。
四、用归结原理进行答案提取
答案提取的一般步骤:
(1)把问题的已知条件用谓词公式表示出来, 并化为相应的子句集;
(2)把代求解的目标问题用谓词公式表示出 来,并进行否定。然后把否定后的目标问题化 为子句集。
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
一、一阶谓词逻辑表达知识
3、选择合适逻辑运算符:
符号名称 运算符
与(合取)
或(析取)
非
蕴含
等价
二、语义网络表达知识
1.基本定义: 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。其基本要素是: (1)结点:描述实体,表示各种事物、 概念、情况、属性、状态等。 (2)有向弧:描述事物间的关系。
Step 7. 将 BESTNODE 移出 OPEN 并移入 CLOSED;将 SUBNODES 的成员放入 OPEN;
Step 8. 转向 Step 2。
第4章 状态空间法
(2)知识表达:用一阶谓词逻辑表达相关知识, 构造公理系统A; (3)谓词演算:利用归结原理求解问题,求证 定理T。
四、用归结原理进行答案提取
答案提取的一般步骤:
(1)把问题的已知条件用谓词公式表示出来, 并化为相应的子句集;
(2)把代求解的目标问题用谓词公式表示出 来,并进行否定。然后把否定后的目标问题化 为子句集。
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
一、一阶谓词逻辑表达知识
3、选择合适逻辑运算符:
符号名称 运算符
与(合取)
或(析取)
非
蕴含
等价
二、语义网络表达知识
1.基本定义: 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。其基本要素是: (1)结点:描述实体,表示各种事物、 概念、情况、属性、状态等。 (2)有向弧:描述事物间的关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
12
命题类型
命题有两种类型: (1)原子命题:不能分解成更简单的陈述语
句,称为原子命题。 (2)复合命题:由联结词、标点符号和原子
命题等复合构成的命题,称为复合命题。
注意:所有这些命题都应具有确定的真值。
2020/7/30
13
了解几个概念
命题常量:如果一个命题标识符表示确 定的命题,就称为命题常量。
(3)便于知识的获取,使得智能系统能够渐进地增加 知识,逐步进化。
(4)便于搜索,表示知识的符号结构和推理机制应支 持对知识库的高效搜索,使得智能系统能够迅速地 感知事物之间的关系和变化;同时很快地从知识库 中找到有关的知识。
(5)便于推理,要能够从己有的知识中推出需要的答 案和结论。
2020/7/30
2020/7/30
3
知识的概念
知识就是人类认识自然界(包括社会和人)的精神 产物,是人类进行智能活动的基础 。
知识按其作用可大致分为三类
·描述性知识。表示对象及概念的特征及其相互关系的知 识,以及问题求解状况的知识,也称为事实性知识。
·判断性知识。表示与领域有关的问题求解知识如推理规 则等,也称为启发性知识
2020/7/30
16
谓词逻辑
谓词逻辑:根据对象和对象上的谓词(即对 象的属性和对象之间的关系),通过使用连 接词和量词来表示世界。
主要思想:世界是由对象组成的,可以由标 识符和属性来区分它们。在这些对象中,还 包含着相互的关系。
2020/7/30
17
注意:
在命题逻辑中,每个表达式都是句子,表 示事实。
“3<5” 都是真值为T的命题。
2020/7/30
11
“太阳从西边升起”,“煤球是白的”都是真值为 F 的命题。
“1+1=10”在二进制情况下是真值为 T 的命题, 在十进制下是真值为 F 的命题。
在命题逻辑中,命题通常用大写的英文字母表示: 例如,可以用 P 表示“西安是个古老的城市” 。
2020/7/30
[定义1] 命题是具有真假意义的语句。 命题代表人们进行思维时的一种判断,或
者是肯定,或者是否定,只有这两种情况。若 命题的意义为真,则称它的真值为真。记作T; 若命题的意义为假,则称它的真值为假,记作 F。一个命题不能同时既为真又为假,但可以 在一定条件下为真,在另一条件下为假。
例如:“北京是中华人民共和国的首都”,
·过程性知识。表示问题求解的控制策略,即如何应用判 断性知识进行推理的知识。
2020/7/30
4
按照作用的层次,知识还可以分成以下两类
·对象级知识,直接描述有关领域对象的知识,或 称为领域相关的知识。
·元级知识,描述对象级知识的知识,如关于领域 知识的内容、特征、应用范围、可信程度的知识 以及如何运用这些知识的知识,也称为关于知识 的知识
命题变元:如果命题标识符只表示任意 命题的位置标志,就称为命题变元。
2020/7/30
14
注意:
(1)因为命题变元可以表示任意命题,所以它不 能确定真值,故命题变元不是命题。
(2)当命题变元P用一个特定的命题取代时,P才 能确定真值,这时也称为对P进行指派。
(3)当命题变元表示原子命题时,该变元称为原 子变元。
用于存储要解决的问题、可能的中间解答和最终解 答以及解决问题涉及的知识;
配套的处理机制
仅有符号(结构)不能体现出系统具有知识; 只有对其作适当的处理才构成意义。
2020/7/30
8
AI对知识表示方法的要求
(1)表示能力,要求能够正确、有效地将问题求解所 需要的各类知识都表示出来。
(2)可理解性,所表示的知识应易懂、易读。
2020/7/30
5
注意
知识是人通过实践,认识到的客观世界的规 律性的东西。
知识在信息的基础上增加了上下文信息,提 供了更多的意义,因此也就更加有用和有价 值。
知识是随着时间的变化而动态变化的,新的 知识可以根据规则和已有的知识推导出来。
2020/7/30
6
知识是经过加工的信息,它包括事实、信 念和启发式规则。
第2章 知识表示
如何表示知识是人工智能研究的一个重要议题 知识表示
以形式化方式表示知识; 供计算机自动处理;
【本章内容】
2.1 概述 基本的知识表示方式
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 脚本 2.7 状态空间表示法★ 2.8 面向对象的知识表示
2020/7/30
15
命题这种表示法有较大的局限性,它无法把它 所描述的客观事物的结构及逻辑特征反映出来, 也不能把不同事物的共同特征描述出来。
例如:对“老李是小李的父亲”这一命题,若 用英文字母 P 表示,怎么也看不出老李与小 李的父子关系。
由于这些原因,在命题逻辑的基础上,发展起 来了谓词逻辑。
·事实:是关于对象和物体的知识。 ·规则:是有关问题中与事物的行动、动作相 联系的因果关系的知识。
2020/7/307 Nhomakorabea知识表示在人工智能体的建造中起到关键作用
以适当方式表示知识,才导致智能体展示出智能行 为
知识表示是数据结构及其处理机制的综合
知识表示=符号(结构)+处理机制,其中 恰当的符号(结构)
9
2.2 谓词逻辑表示法
用形式逻辑(尤其是一阶谓词逻辑)表示 知识是AI 研究中提出使用的一种普遍方法。
1. 命题逻辑和谓词逻辑
命题逻辑和谓词逻辑是最先应用于人工智 能的两种逻辑,谓词逻辑是在命题逻辑基础上发 展起来的,命题逻辑可以看作是谓词逻辑的一种 特殊形式。
2020/7/30
10
(1) 命题
在谓词逻辑中,有句子,但是也有项,表 示对象。常量符号、变量和函数符号用于 表示项,量词和谓词符号用于构造句子。
2020/7/30
1
整体概述
概况一
点击此处输入相关文本内容 点击此处输入相关文本内容
概况二
点击此处输入相关文本内容 点击此处输入相关文本内容
概况三
点击此处输入相关文本内容 点击此处输入相关文本内容
2
2.1 概述
➢ 知识表示是智能系统的重要基础,是人工智能中 最活跃的研究部分之一。
➢ 为了使计算机具有智能,使它能模拟人类的智能 行为,就必须使它具有知识。但知识是需要用适 当的模式表示出来才能存储到计算机中去的,因 此关于知识的表示问题就成为人工智能中一个十 分重要的研究课题。