《人工智能》知识表示与推理 (II)本体概述
人工智能知识表示与推理
知识表示与推理本课内容1.知识表示概述2.一阶谓词逻辑3.产生式和产生式系统4.框架5.自动推理1.知识表示概述知识与智能人类的智能活动主要是获得并运用知识。
知识是智能的基础。
为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。
但人类的知识需要用适当的模式表示出来，才能存储到计算机中并能够被运用。
因此，知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课题。
知识的概念费根鲍姆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。
知识的概念从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
知识是人们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。
知识的分类从内容上分原理（客观）性知识和方法（主观）性知识：⏹原理（客观）性知识具有抽象概括性；⏹方法（主观）性知识具有通用性。
从形式上分显式和隐式知识；从逻辑思维角度分逻辑型和直觉型知识；理论知识和经验知识。
从可靠性上分知识的要素事实事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等规则事物的行动、动作和联系的因果关系知识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知识的特性知识的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。
“一定的条件及环境”是必不可少的，它是知识正确性的前提。
因为任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，因而也就只有在这种条件及环境下才是正确的。
知识的相对正确性西风昨夜过园林，吹落黄花满地金。
——（宋）王安石秋花不比春花落，说与诗人仔细吟。
——（宋）苏轼知识的相对正确性知识的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。
人工智能中的知识表示和推理
人工智能中的知识表示和推理随着机器学习和自然语言处理技术的不断发展，人工智能已经逐渐成为我们生活中的常态。
在这个领域内，知识表示和推理是一项极为重要的研究方向。
知识表示是指将自然语言或者其他形式的信息转换成计算机所能理解的语言，而推理则是在这个基础上进行的逻辑推断过程。
下面我们将从这两个方面来探讨人工智能中知识表示和推理的相关问题。
一、知识表示知识表示是人工智能领域中的一个基础问题，涉及到如何用计算机语言来表示人们日常生活中所使用的知识和信息。
对于这个问题，我们有多种不同的解决方法。
一种常见的方法是使用逻辑符号来表示知识，其中包括真假值、命题符号、连接符号等。
比如说，我们可以用如下的方式来表示一个简单的命题：a = "今天是周五"b = "明天是周六"c = "a ∧ b"其中“ ∧ ”表示“且”的逻辑关系。
这种方法虽然简单有效，但是缺乏灵活性，对于复杂的知识表示来说成本较高。
因此，近年来随着计算机领域的深度学习技术的不断发展，自然语言处理通过深度学习逐渐成为了新的知识表示方法。
与传统的知识表示方法相比，自然语言处理的优点在于可以自动提取文本中的特征，然后对其进行分析，得出想要的结果或者结论。
尤其是利用自然语言处理，可以通过整合网络上的数据来创建知识图谱，从而更好地实现知识的表示和推理。
二、推理知识表示与推理密不可分，它共同决定了人工智能在实际应用中的效果。
推理可以帮助计算机根据以前的学习和知识结合当前的环境和请求，做出正确的回应。
比如说，我们可以通过推理来回答一个问题，类似这样：Q：“凯文·鲍尔斯是金球奖的获得者，你知道他的作品是什么吗？”A：“凯文·鲍尔斯的作品有三部，分别是《兽行》、《殿后汉默尔》以及《迈克尔·克莱顿》。
”这个问题需要我们理解问题中的提问方式，然后根据已知的信息进行推导推理。
我们可以通过自然语言处理技术将问题转化为代码，然后再利用推理的方法对其进行处理。
人工智能中的知识表示与推理
人工智能中的知识表示与推理人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今科技领域的热门话题，它迅速改变着我们的生活方式和工作方式。
而在AI的核心技术中，知识表示与推理是至关重要的一环。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理，以及它们在实际应用中的意义和挑战。
一、知识表示知识表示是指将知识以适合计算机理解和处理的形式进行表达。
在人工智能中，常用的知识表示方式有以下几种。
1.符号逻辑表示符号逻辑是指用逻辑符号和规则来表示和处理知识的方法。
它将事物和关系抽象成逻辑符号，通过逻辑推理来达成目的。
例如，利用一阶谓词逻辑可以表示“所有猫都喜欢鱼”，然后通过推理得出“Tom是猫，所以Tom喜欢鱼”。
2.网络表示网络表示使用图结构来表示和处理知识。
图的节点代表事物，边代表事物之间的关系。
例如，使用有向图可以表示“Tom是Jerry的朋友”，节点Tom指向节点Jerry，表示Tom是Jerry的朋友。
3.语义网络表示语义网络是一种特殊的网络表示方法，它将知识以概念和关系的形式进行表达。
概念节点代表事物，关系边代表事物之间的关系。
例如，利用语义网络可以表示“猫是哺乳动物”，节点猫和节点哺乳动物通过关系边连接。
二、推理推理是指根据已知的事实和规则，通过逻辑推导得出新的结论或解决问题的过程。
在人工智能中，常用的推理方法有以下几种。
1.前向推理前向推理是从已知的事实出发，应用规则和逻辑推理，逐步推导得出结论的过程。
它从已知事实出发，逐级扩展，直到无法再得到新结论为止。
2.后向推理后向推理是从目标出发，逐步向前推导，找出能够满足目标的事实和规则。
它逆向推理，直到得到满足目标的结论或无法再向前推导。
3.不确定推理不确定推理是指在处理不完全或不准确的信息时，通过概率推断得到结论的方法。
它可以用于处理模糊、不确定的情况，通过概率模型计算出结论的概率。
三、知识表示与推理的应用知识表示与推理在人工智能的各个领域都有广泛的应用，下面以几个典型的应用为例进行介绍。
人工智能中的知识表示与推理
人工智能中的知识表示与推理在人工智能领域中，知识表示和推理是两个核心概念。
知识表示是指将现实世界的信息以某种形式存储在计算机系统中，以便机器能够理解和处理这些信息。
推理则是指机器通过对已有知识进行逻辑推导和推理，从而得出新的结论或解决问题的方法。
本文将深入探讨人工智能中的知识表示与推理的关键技术和应用。
一、知识表示的方法1.1 逻辑表示法逻辑表示法是一种基于命题逻辑或谓词逻辑的知识表示方法。
它将知识以逻辑形式表示，并采用规则和推理机制进行推理和推断。
逻辑表示法的优势在于形式化严谨，容易理解和扩展。
但是，当知识变得复杂和庞大时，逻辑表示法的推理效率会受到限制。
1.2 语义网络表示法语义网络表示法是将知识以节点和边的形式构建成图谱，节点表示概念或实体，边表示概念之间的关系。
语义网络表示法可以灵活地表示知识的层次结构和关联关系，适用于知识表示和语义推理。
1.3 产生式规则表示法产生式规则表示法是一种基于规则的知识表示方法。
它将知识以条件-动作规则的形式表示，当满足某个条件时，执行相应的动作或推理过程。
产生式规则表示法适用于专家系统等领域，能够灵活地处理复杂的逻辑和推理过程。
二、推理技术2.1 基于逻辑的推理基于逻辑的推理是指通过逻辑规则和推理机制进行推理。
其中，前向推理是从已知的事实和规则出发，逐步推导得出结论或解决问题；后向推理是从目标或结论出发，逆向搜索已知的事实和规则，找到满足条件的解决方法。
基于逻辑的推理能够根据已有的知识和规则进行推导，但受限于知识的形式化和推理的效率。
2.2 基于概率的推理基于概率的推理是指通过概率模型和推理算法进行推理。
它利用概率论的方法处理不确定性和不完全信息，能够根据概率模型对事件进行预测和推断。
基于概率的推理在机器学习和数据挖掘领域得到广泛应用，能够处理大规模的数据集和复杂的推理任务。
2.3 基于模型的推理基于模型的推理是指通过构建和利用模型进行推理。
模型可以是统计模型、物理模型、认知模型等，通过建立模型与实际世界之间的映射关系，进行推理和预测。
人工智能中的知识表示和推理
人工智能中的知识表示和推理一、引言人工智能（AI）已经成为当今世界的重要研究领域。
知识表示和推理是人工智能的基础之一。
知识表示是将世界中存在的现实事物、事实、概念等用计算机可处理的方式表示出来的过程。
推理则是利用这些表示来做出新的判断和产生新的知识。
本文将围绕着知识表示和推理在人工智能中的应用展开讨论。
二、知识表示1. 知识表示的定义知识表示（Knowledge Representation, KR）是指将知识表示成计算机可以使用和处理的形式。
知识表示针对的是自然语言等不易于计算机处理的信息，将其转化为数学或逻辑等可计算的形式。
2. 常见的知识表示方式(1) 谓词逻辑表示法谓词逻辑表示法是将知识表示为一个谓词逻辑公式的形式。
这种方法可以很好的表示事实和关系等复杂性质。
(2) 规则表示法规则表示法将知识表示为一组规则或条件-动作对。
通过逐条规则的匹配来推理出结论。
(3) 语义网络表示法语义网络是一种树形结构，它可以把概念以节点的形式进行展示，节点之间的连线用于表示概念间的关系。
3. 知识表示应用知识表示在人工智能中广泛应用于自然语言处理、专家系统、智能搜索等领域。
以自然语言处理为例，当计算机接收到某些自然语言描述时，它可以通过知识表示的方式将这些描述转化为计算机可处理的形式，从而实现语义的理解。
三、推理1. 推理的定义推理是利用已知知识产生新的知识的过程。
在人工智能中，推理往往意味着解决一些类似于判断、决策等问题，是实现 AI 的重要手段。
2. 常见的推理方式(1) 基于逻辑的推理这种推理方式基于一些逻辑原则，通过对已有的知识进行推理来得出新的结论。
(2) 模型推理模型推理是基于某些已知模型来进行推理。
例如通过对图像进行识别可以得到某个物体的位置和类型。
3. 推理应用推理在人工智能中的应用非常广泛，例如在语音识别、机器翻译、机器人控制等领域中，推理都扮演着非常重要的角色。
四、结论本文简单介绍了知识表示和推理在人工智能中的应用。
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。
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术近年来，人工智能领域取得了长足的发展，其中知识表示与推理技术在该领域中起着至关重要的作用。
知识表示与推理技术是指将现实世界的知识转化为计算机能够理解和处理的形式，并基于这些知识进行推理和决策的一种方法。
本文将介绍人工智能中的知识表示与推理技术的基本原理和应用。
一、知识表示1. 逻辑表示法逻辑表示法是一种基于逻辑符号和规则的知识表示方法。
它使用命题逻辑、一阶逻辑或高阶逻辑来描述现实世界中事实之间的关系。
逻辑表示法能够准确地描述和推理复杂的逻辑关系，但在处理不确定性和模糊性方面存在困难。
2. 语义网络语义网络是一种将知识表示为节点和边的图结构的方法。
每个节点表示一个概念或对象，边表示它们之间的关系。
语义网络能够直观地表示知识之间的关联，但在处理大规模知识和复杂推理方面存在难题。
3. 本体论本体论是一种基于概念的知识表示方法。
本体是对一组相关概念及其之间关系的形式化描述。
本体论使用术语、属性和关系来表示概念之间的联系，能够处理领域的复杂知识，并支持推理和查询操作。
二、推理技术1. 逻辑推理逻辑推理是基于逻辑规则和公理的推理方法。
它通过应用逻辑运算和推理规则，从给定的前提中得出结论。
逻辑推理能够准确地推断出逻辑上的正确结论，但在处理复杂问题和处理不确定性方面存在一定局限性。
2. 机器学习机器学习是一种通过从数据中学习知识的方法。
它使用统计模型和算法来推断和预测，从而实现智能决策。
机器学习可以根据训练数据中的模式和规律进行推理，可以处理大规模和复杂的知识。
3. 知识图谱知识图谱是一种以图形结构组织知识的技术。
它将实体、属性和关系表示为节点和边，并使用语义标签对它们进行描述。
知识图谱能够提供语义丰富的知识表示和推理，支持深入查询和推理。
三、知识表示与推理技术的应用1. 自然语言处理知识表示与推理技术在自然语言处理中起着重要作用。
通过将自然语言转化为机器可理解的形式，可以实现对文本的深入理解和语义分析，从而提高机器对自然语言的处理能力。
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术人工智能中的知识表示和推理技术是人工智能领域中的两个重要方面。
知识表示是指将事物、概念、关系等抽象的信息以某种形式进行表达和存储的过程。
推理技术是指利用已有的知识进行逻辑上的推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题的过程。
本文将介绍人工智能中常用的知识表示与推理技术，并探讨其在人工智能应用中的重要性和应用场景。
一、知识表示技术1.逻辑表示逻辑表示是一种使用逻辑语言描述知识的方法。
其中，一阶逻辑是最常用的逻辑表示形式，它使用谓词逻辑描述事实、规则和约束等知识。
二阶逻辑和高阶逻辑则更为复杂，可以用于表示更复杂的知识和关系。
2.语义网络语义网络是使用图结构表示知识的一种方式，其中节点表示概念或实体，边表示概念或实体之间的关系。
语义网络可以用于表示结构化的知识，并且方便进行关系的推理和查询。
3.本体论本体论是一种用于描述和组织领域知识的方式，它定义了一种公共的、精确的术语和概念的语义结构。
本体论可以用于知识的共享和交流，同时也能够支持知识的推理和查询。
4.语义表达语义表达是一种使用语义标记和符号描述知识的方法。
常见的语义表达方法包括基于XML的标记语言、RDF和OWL等语义描述语言。
语义表达可以使计算机理解和处理知识，从而支持知识的推理和应用。
二、推理技术1.基于规则的推理基于规则的推理是最常见的推理方法之一，它使用一组规则来描述知识和推理过程。
推理引擎根据这些规则对已有的知识进行逻辑推理和演绎，从而得出新的结论或解决问题。
2.神经网络推理神经网络推理是利用神经网络模型进行推理和决策的方法。
神经网络通过学习和迭代更新权重，可以对输入数据进行分类、预测和推理。
神经网络推理在图像、语音和自然语言处理等领域有广泛应用。
3.不确定推理不确定推理是一种处理不完全或不确定信息的推理方法，它考虑到知识的不完整性、不确定性和不一致性。
常用的不确定推理方法包括贝叶斯网络、模糊逻辑和模糊推理等。
人工智能的知识表示和推理
人工智能的知识表示和推理近年来，人工智能技术的发展让人类联想到了科幻电影中的情节，AI已经开始在各行各业中独当一面。
人工智能最核心的技术是知识表示和推理，它们的发展直接决定了人工智能的水平。
本文将着重探讨人工智能中知识表示和推理的相关问题。
一、知识表示知识表示是人工智能技术最重要的组成部分之一。
在人工智能中，知识表示是将世界的知识请以机器可以处理的形式展现出来。
“知识表示”这个概念本身并不新鲜，人们早已将知识表达为文字、数学公式、图像等多种形式。
但是，这些传统的方式对于机器来说，难以直接理解识别，需要将其转换为规范化的形式。
在人工智能领域，有很多种知识表示方法，其中最常见的有谓词逻辑表示、框架表示和语义网络表示。
1.谓词逻辑表示谓词逻辑表示是以符号逻辑为基础，将世界的事物和事实看作是一个谓词的集合，以及关于这些事物和事实之间的关系和约束。
这个谓词逻辑表示方法可以直接应用到人工智能的推理和自动推理过程中。
谓词逻辑表示方法已经广泛应用于自然语言处理，人工智能问题求解和合理的推理系统。
2.框架表示框架表示模拟了人类大脑中对概念的认识。
它将世界抽象为一个框架，这个框架包含了关于概念的所有认识元素。
框架中包含了一个实例概念的名称，观察特征和特性，以及实例和其他相似类型的关系和行为属性。
框架表示方法通常用于知识库维护和监管。
3.语义网络表示语义网络表示是以节点和边权重概念为基础，并且节点本身具有语义含义，节点之间的边是用来表示它们之间的关系和特点。
语义网络表示方法被广泛应用于翻译系统、概念搜索和自然语言问答。
在语义网络表示方法中，它需要很好的知识结构，并且结合使用基于规则的推理和机器学习技术。
二、推理技术推理是人工智能技术中另一个重要的组成部分。
它可以应用于人工智能问题的求解和智能决策过程中。
人工智能中常用的推理技术有逆向推理和正向推理。
1.逆向推理逆向推理，也称为目标驱动推理，是从问题的目标往回推导过程，通过不断的应用规则，找到发起该目标的原因。
人工智能中的知识表示与推理方法
人工智能中的知识表示与推理方法人工智能（AI）是一门研究如何使计算机执行人类智力任务的学科。
其中，知识表示与推理方法是AI的重要领域之一。
知识表示是指将世界上的知识以一种计算机可以理解的形式表达出来，而推理方法则是通过对这些知识的推理和推断来达到一定的目的。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理方法，包括不同的知识表示方法、推理的基本过程、以及推理任务中的一些常见挑战和解决方法。
一、知识表示方法知识表示是人工智能领域的一个核心问题，因为计算机需要以某种方式来存储和处理世界上的各种信息和知识。
在AI中，有多种知识表示方法，其中包括谓词逻辑、产生式规则、框架、语义网络、本体论等。
1.谓词逻辑谓词逻辑是一种使用谓词和变量来表达陈述的逻辑形式。
在谓词逻辑中，通过定义谓词和它们之间的关系以及变量的取值范围来表示知识。
谓词逻辑具有丰富的表达能力，可以描述丰富的知识和复杂的推理规则。
2.产生式规则产生式规则是一种使用条件-动作对来表示知识和推理规则的方法。
在产生式规则中，由条件部分和动作部分组成的规则可以描述丰富的知识和推理过程。
产生式规则通常用于专家系统等领域。
3.框架框架是一种使用槽位和值对来表示对象属性和关系的方法。
在框架中，通过定义对象和对象之间的属性和关系来表达知识。
框架具有良好的结构化表达能力，可以描述复杂的现实世界知识。
4.语义网络语义网络是一种使用节点和边来表示概念和关系的方法。
在语义网络中，节点表示概念，边表示概念之间的关系，通过构建网络来表示知识。
语义网络具有良好的图形表达能力，可以描述复杂的知识结构。
5.本体论本体论是一种使用概念、属性和关系来表示知识的方法。
在本体论中，通过定义概念和它们之间的属性和关系来表达知识。
本体论通常用于语义网和语义搜索等领域。
以上所述的知识表示方法各有优点和局限性，可以根据不同的应用场景和需求来选择合适的方法。
二、推理方法推理是人工智能中的一个核心问题，它是通过对知识和规则的处理和推理来达到一定的目的。
人工智能-第2章 知识表示和推理 (2.1--2.3)
基于现代逻辑学可构成形式化的数学系 统或其他理论系统，它们与现代逻辑学 系统不同的只是 (1)表示对象更为广泛的形式语言； (2)抽象公理系统中还包括对象理论 (例如数论)的公理——非逻辑学公理。
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对形式系统的研究包括： （1）对系统内定理推演的研究。这类研究 被看作是对形式系统的语构 (syntax) 的 研究。 （2）语义(semantic)研究。公理系统、形 式系统并不一定针对某一特定的问题范 畴，但可以对它作出种种解释 —— 赋予它 一定的个体域，赋予它一定的结构，即 用个体域中的个体、个体上的运算、个 体间的关系去解释系统中的抽象符号。 （3）语构与语义关系的研究。
16
2.1.4 知识的分类
效用性知识 知识 内容性知识 形态性知识
三者的综合，构成了知识的完整概念。
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2.1.5 知识表示语言问题
对世界的建模方式：
基于图标的方法 基于特征的方法
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知识表示语言
语法：语言的语法描述了组成语句的可 能的搭配关系。 语义：语义定义了语句所指的世界中的 事实。 从语法和语义，可以给出使用该语言的 Agent的必要的推理机制。 基于该推理机制，Agent可以从已知的语 句推导出结论，或判断某条信息是不是 已蕴涵在现有的知识当中。
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2.2.1 语法
命题逻辑的符号： （ 1 ）命题常元： True(T) 和 False(F)； （2）命题符号：P、Q、R等； （ 3 ） 联 结 词 ： ¬ ； ∧；∨； →； ←→。 （4）括号：( )。
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2.2.2 语义
复合命题的意义是命题组成成份的函数。 联结词的语义可以定义如下： ¬P为真，当且仅当P为假。 P∧Q为真，当且仅当P和Q都为真。 P∨Q为真，当且仅当P为真，或者Q为真。 P→Q为真，当且仅当P为假，或者Q为真。 P ←→ Q为真，当且仅当P→Q为真，并且 Q→P为真。
《人工智能》知识表示与推理 (II)本体概述
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19
What is Ontology(本体论)
Ontology has been a field of philosophy
it has been characterised as a study of existence, a compendium of all there is in the world.
Resolve:
Multiple production rules may fire at once (conflict set)
Agent must choose rule from set (conflict resolution)
Act: If so, rule “fires” and the action is carried out
“if condition then action”
P Q or
IF
P
THEN Q CF = [0, 1]
▪ CF(Certainty Factor，置信度)
Match-resolve-act cycle (匹配-消解-执行)
Match: Agent checks if each rule’s condition holds
IF (on bus AND not paid AND have oyster card) THEN action(pay with oyster) AND add(paid)
IF (on bus AND paid AND empty seat) THEN sit down
conditions and actions must be clearly defined
These are most likely to be nouns (objects) or verbs (relationships) in sentences that describe your domain.
人工智能知识表示与推理
人工智能知识表示与推理随着人工智能技术的不断发展，知识表示与推理成为了人工智能研究的重要领域之一。
知识表示是指将人们的知识以某种形式表示出来，以便计算机能够理解和处理这些知识。
推理则是基于已有的知识，通过逻辑推理、模型推理等方法来得出新的结论。
本文将重点讨论人工智能中的知识表示与推理技术。
一、知识表示在人工智能领域，知识表示有多种不同的方法，常用的有逻辑表示法、语义网络、产生式规则等。
逻辑表示法是通过一些逻辑公式来表示知识。
例如，我们可以使用一阶逻辑来表示“所有人都会死亡”的知识，在逻辑表示中可以表示为∀x（人(x) → 死亡(x)）。
另一种常用的知识表示方法是语义网络。
语义网络主要是通过节点和链接来表示事物之间的关系。
举个例子，我们可以使用语义网络来表示人和狗之间的关系，其中人和狗分别是两个节点，它们之间通过一个链接表示“喜欢”的关系。
产生式规则是另一种常见的知识表示方法。
它是基于规则的表示方法，规则一般形如“If A then B”的形式。
例如，当一个规则是“If 学生A 是优秀的 then 学生A会被录取”，我们可以根据这个规则来判断一个学生是否会被录取。
以上只是知识表示的一些常见方法，实际上还有许多其他的方法，如本体论、语义网络、神经网络等。
不同的知识表示方法适用于不同的问题和场景，选择合适的方法可以提高人工智能系统的效果。
二、推理技术推理是指基于已有的知识，通过逻辑或概率等方法进行推演，得出新的结论或知识。
在人工智能中，推理是实现智能的关键之一。
常见的推理技术包括逻辑推理、模型推理、概率推理等。
逻辑推理是基于逻辑规则和逻辑推理规则进行的推理。
它主要通过逻辑公式的变换和推导，来得出新的结论。
逻辑推理方法通常分为正向推理和反向推理两种。
正向推理是从已知的前提出发，逐步推导得出结论。
反向推理是从结论出发，逆向推导得出前提。
模型推理则主要是建立一个模型来对现实世界进行推理。
模型推理通常使用的是逻辑模型或数学模型，它们能够对逻辑规则或数学模型进行运算，得出新的结论。
第5章 知识表示与机器推理(二)-人工智能概论(通识课版)-廉师友-清华大学出版社
❖
明天下雨。
❖
如果头痛且发烧，则患了感冒。
❖ 所描述的信息和知识就是不确定性信息。
❖ 2. 什么是不确切性信息？
❖ 这里的不确切性信息（imprecise information）是 指那些意思不够明确、不够严格（有一定弹性）的信息。 例如，
❖
小王是个高个子。
❖ 这句话所表达的信息就是不确切性信息。因为多高的个 子算是“高个子”，并没有一个明确的、严格的、刚性
(1)一个软语言值的相容函数完全由其核和支持集确定。
(2)相容函数的值域为区间[, ] ( ≤0, 1≤ )。
(3)论域U上一个相容函数就决定了或者说定义了U上的一个 软语言值。所以，相容函数就是软语言值（软概念）的数 学模型。
❖ 说明：软概念还有一种数学模型——软集合（flexible set， 详见文献[103]的 Chapter 2）。软集合与软语言值是对应的， 前者可以看作是后者的数值模型。
friends1.15(张三，李四) 或
1.15 friends(张三，李四) 也是程度化谓词，可解释为：张三和李四是好朋友。
3. 程度化规则 (对象, 特征, (语言值, 程度))→(对象, 特征,
(语言值, 程度)) 或者
(A, d) (B, f(d) ) 其中，d=cA(x)是规则前件语言值A的程度，函数值f(d)是规
第5章 知识表示与机器推理（二）
5.1 不确定和不确切性信息处理 5.2 不确定性知识的表示与推理 5.3 不确切性知识的表示与推理 延伸学习导引
5.1 不确定和不确切性信息处理
❖ 1. 什么是不确定性信息？
❖
这里的不确定性信息（uncertain information）是指
人工智能导论课程的教材和参考书
人工智能是当今世界上备受瞩目的研究领域之一，其在各个领域的应用越来越广泛。
无论是学术界还是工业界，对人工智能的需求都在不断增长。
在许多大学和科研机构中，人工智能导论课程也成为了不可或缺的一部分。
在学习人工智能导论课程时，教材和参考书的选择对学生的学习起着至关重要的作用。
本文将对人工智能导论课程的教材和参考书进行介绍和分析，希望能够帮助广大学生和教师更好地选择适合的教材和参考书。
一、教材1.《人工智能：一种现代方法》（Stuart Russell and Peter Norvig 著）这本书是较为经典的人工智能导论教材之一，由著名的人工智能专家Stuart Russell和Peter Norvig合著。
该书系统地介绍了人工智能领域的基本概念、方法和技术，并且结合了大量的案例和实践经验。
书中内容丰富，涉及到了搜索、知识表示与推理、规划、不确定性、学习、自然语言处理等多个领域，是一本较为全面的人工智能导论教材。
2.《人工智能：一种现代方法（第3版）》（Stuart Russell and Peter Norvig 著）《人工智能：一种现代方法》的第3版于2020年出版，更新和完善了一些内容，更加贴近当今人工智能领域的最新发展。
该书增加了对深度学习、增强学习等最新技术的介绍，还增加了一些案例和练习题，帮助学生更好地理解和掌握人工智能的知识。
3.《Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents》（David Poole and Alan Mackworth 著）这本书是一本比较适合高年级本科生和研究生使用的人工智能教材，内容更加深入和严谨。
该书从计算代理的角度出发，介绍了人工智能的基本概念、建模和解决问题的方法，包括了对知识表示、规划、学习等内容的详细介绍，适合希望深入了解人工智能原理和方法的学生使用。
二、参考书1.《人工智能基础：知识表示与推理（第2版）》（George F. Luger 著）这本书是针对人工智能领域中的知识表示和推理问题进行深入介绍的参考书。
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。
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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。
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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
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• 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：
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涵盖多个学科领域的交叉学科，主要涉及计算机科学、数学、心理学、神经科学、语言学等领域。
在人工智能领域中，知识表示与推理技术一直是研究的热点之一，它们是人工智能系统实现智能行为和决策的重要基础。
本文将从知识表示和推理两个方面介绍人工智能中的相关技术，并分析其在实际应用中的重要性。
一、知识表示技术知识表示是指将现实世界中的事物、关系、事件等信息以某种形式表达出来，并储存到计算机中，以便人工智能系统能够理解、推理和应用这些知识。
在人工智能中，知识表示技术主要包括逻辑表示、语义网络、框架表示、本体论表示和概率表示等多种方法。
1.逻辑表示逻辑表示是一种常用的知识表示方法，它采用数理逻辑符号和规则来表示知识，包括命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等。
逻辑表示方法具有精确、形式化和严谨的优点，适用于表示简单的知识和逻辑推理。
例如，可以用命题逻辑表示“如果今天下雨，那么路面会湿滑”，用谓词逻辑表示“所有人类都是动物”。
2.语义网络语义网络是一种网络结构的知识表示方法，它以图的形式表示知识之间的关系，节点代表实体或概念，边代表它们之间的关联。
语义网络适用于表示复杂的知识，并能够支持自然语言理解和推理。
例如，可以用语义网络表示“狗是一种动物，狗有四条腿，狗可以作为宠物”。
3.框架表示框架表示是一种基于槽-值结构的知识表示方法，它将实体的属性和关系组织成框架，以便人工智能系统能够进行推理和认知。
框架表示方法适用于处理复杂的知识和推理问题。
例如，可以用框架表示“汽车有品牌、型号、颜色等属性，汽车可以加油、行驶、停车等操作。
”4.本体论表示本体论是一种知识表示技术，它用于描述现实世界中事物之间的关系、属性和约束条件，形成一个共享的知识库。
本体论表示方法适用于构建领域知识库和支持语义网技术。
例如，可以用本体论表示“动物包括哺乳动物、爬行动物，哺乳动物包括猫、狗等”。
《人工智能》知识表示与推理 (II)本体概述46页PPT
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
《人工智能》知识表示与推 理 (II)本体概述
26、机遇对于Βιβλιοθήκη 准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
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Multiple production rules may fire at once (conflict set)
Agent must choose rule from set (conflict resolution)
Act: If so, rule “fires” and the action is carried out
*
18
Ontology Approach
提供语义层次上的统一认识
enable communication among people, software agents, software.
To make domain assumptions explicit
Context information/assumption must be explicitly stated.
*
15
本体概述
Why ontology What is ontology? How to develop an Ontology? Applications
*
16
Why Ontologies?
To share common understanding of the structure of information among people or software agents
*
17
Why ontology: a data exchange view
Data exchange problem:
数据格式不同 相同的含义用词不一样，相同的词含义不一样 一些隐含的假设，背景信息不一样
如：TV单价2000元
Primitive method
例子：客户发送订单系统 ，销售商处理订单系统 N个系统交换数据：Cn2 translators
Working memory:
rule can write knowledge to working memory
knowledge may match and fire other rules
*
4
示例
IF (at bus stop AND bus arrives) THEN action(get on the bus)
通常将它与其它知识表示方法相结合。
*
7
语义网（ Semantic Networks ）
图表示
节点表示概念 链接表示子集、成员或者关系,…
*
8
语义网
等价于逻辑表示（通常是FOL）
比FOL更容易理解 特定的SN推理算法更快
实例: 自然语言理解
具有相同意思的句子具有相同的图
*
9
概念图
当智能体面临新场景时
槽可以被填充（其值可以是另外的框架） 填充可能触发动作
框架之间的属性可以继承
类似于 OOP
*
11
框架表示实例
*
12
框架的灵活性
框架中的槽可以容纳
在特定情境下如何选择一个框架的信息 框架之间的关系 若干槽填充后用执行的过程 输入缺失时的默认值 空槽：除非任务所需，否则保留为空 其他槽：可形成层次关系
IF (on bus AND not paid AND have oyster card) THEN action(pay with oybus AND paid AND empty seat) THEN sit down
conditions and actions must be clearly defined
同样可以用一阶逻辑表示
*
13
表示&逻辑
人工智能希望“非逻辑的表示”
产生式 语义网络
概念图、框架
但是它们都可以以一阶逻辑来表示 两全其美
逻辑保证表示是良定的 特定于应用的表示使得推理更容易、更有意义
*
14
新问题?
在智能体的知识库中存入什么内容
（what content）
即如何表示世界知识
《人工智能》
知识表示与推理 (II)
巢文涵 chaowenhan@ G1001
北航计算机学院智能所
产生式规则（Production Rules ）
Rule set of <condition,action> pairs
“if condition then action”
can easily be expressed in first order logic!
*
5
产生式规则优势
自然性：
由于产生式系统采用了人类常用的表达因果关系的知识表示 形式，既直观、自然，又便于进行推理。
模块性
产生式是规则库中的最基本的知识单元，形式相同，易于模 块化管理。
有效性
能表示确定性知识、不确定性知识、启发性知识、过程性知 识等。
清晰性
产生式有固定的格式，既便于规则设计，又易于对规则库中 的知识进行一致性、完整性检测。
*
6
产生式规则-缺陷
效率不高
求解问题的过程是一个反复进行“匹配—冲突消 解—执行”的过程
复杂问题或者规则库较大时会导致组合爆炸
不能表达具有结构性的知识
不能把具有结构关系的事物间的区别与联系表示出 来
To enable reuse of domain knowledge
To make domain assumptions explicit To separate domain knowledge from the
operational knowledge
To analyze domain knowledge
一种语义网，其中每个图表示一个命题 概念节点可以是：
具体的：例如旅馆 抽象的：例如生气
边上没有标签
概念关系节点 易于表示多个对象之间的关系
*
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框架（ Frame Representation）
一种语义网，其中每个节点具有结构
框架（Frame）包含若干槽(slot)，例如年龄、身高 每个槽存储特定的信息条目
P Q or
IF
P
THEN Q CF = [0, 1]
▪ CF(Certainty Factor，置信度)
Match-resolve-act cycle (匹配-消解-执行)
Match: Agent checks if each rule’s condition holds
Resolve: