人工智能_第2章 知识表示方法
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知识表示
第二章知识表示方法教学内容：本章讨论知识表示的各种方法，是人工智能课程三大内容（知识表示、知识推理、知识应用）之一，也是学习人工智能其他内容的基础。
教学重点：谓词逻辑法、语义网络法、状态空间法、问题归约法。
教学难点：语义网络法、状态描述与状态空间图示。
教学方法：课堂教学为主，同时结合《离散数学》等已学的内容实时提问、收集学生学习情况，充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求：重点掌握用状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法来描述问题；解决问题；掌握几种主要方法之间的差别；并对其它几种表示方法有一般了解。
2.1 概述∙主要内容：∙知识原则∙知识表示的作用∙知识表示的功能∙知识表示的性能∙基本的知识表示方式1 知识原则里南（D.B.Lenat）和费根鲍姆（E.A.Feigenbaum），IJCAI-10一个系统展示高级的智能理解和行为，主要是因为拥有应用领域特有的知识：概念、事实、表示、方法、模型、隐喻和启发式。
∙特有——意指应用领域中有效地求解问题主要靠该领域特有的知识。
∙足够的约束来自特别知识——通用知识作用微弱，不能提供足够的约束。
∙系统拥有的知识和其性能（问题求解能力和效率）的关系，参见图3.1。
∙知识门槛：（1）使能门槛W——指知识量超过该门槛时，系统就拥有了为执行任务所需的最低限度知识。
（2）胜任门槛C——到达C点时成为某应用领域中求解问题的专家，胜任只有专家才能解决的问题求解任务。
（3）全能门槛E——.到了这个门槛，由于知识量的空前增加（丰富），使系统能解决该应用领域内的几乎所有问题，成为全能专家。
∙知识门槛的分析：∙知识量差异——达到C级，只需50~1000条规则；再加等量的规则，就可达E级。
∙智能体知识是逐步积累的，涉及到获取新知识、修正和学习。
∙系统的能力主要由知识库中包含的领域特有的知识来决定——作为启发式知识（经验性关联知识）指导问题求解。
∙许多其它的人工智能研究也开始转向基于知识的观点。
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
第2章 知识表示方法
图2.1 猴子和香蕉问题
状态空间表示： 用四元组（W，x，Y，z） 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。
操作符 ：
(1) goto(U)猴子走到水平位置U，或者用产生式规则表示为
goto (U ) (W ,0, Y , Z ) (U ,0, Y , z)
从问题的初始状态集S出发，经过一系列的 算符运算，到达目标状态。由初始状态到目标 状态所用的算符的序列就构成了问题的一个解。 由上可知，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) 目标状态描述的特性。
2、状态空间表示详释
第2章 知识表示方法
传统的人工智能主要运用知识进行问题求解，从实用的观点 看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的表 示方法，知识的运用和知识获取。 知识作为机器智能的一部分，就必须能够让机器知道什么是 知识，那就涉及到了知识的表示问题，这个问题就象人记录某一 事实有不同的方法一样，知识表示的方法很多，有图示法和公式 法，结构化方法，陈述式表示和过程式表示等。 图示法：状态空间法、问题归约法等。 公式法：谓词逻辑法等。 陈述式表示：语义网络表示法、框架表示法、剧本表示法等。 过程式表示：过程表示。
2
目标状态
问题的解答就是某个合适的棋子走步序列。 三数码的任何一种摆法即为一个状态。所有的 摆法构成状态集，共有4！个状态，即24个状态。 状态之间的变化可通过算符来实现。 算符： （1)定义为棋子走动：3个数码×4种方向＝12种 （2)定义为空格移动：4种，即F＝[f1, f2, f3, f4]T,
人工智能第二章 知识表示方法2
（1）规则集中的规则与数据库中的事实进行匹配，得匹配的规则集合。 （2）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则。 （3）执行启用规则的后件。将该请用规则的后件送入数据库。 重复这个过程直至达到目标。
2018/12/31
2.3.4产生式系统推理方式
反向推理
如果目标明确，则效率会 比正向推理高得多。
框架表示法
2018/12/31
2.4.1 框架的构成
一般 结构
＜框架名＞ ＜槽名1＞ ＜侧面11＞ ＜值111＞…＜值11k1＞ ＜侧面1n1＞ ＜值1n11＞…＜值1n1kn1＞ ＜槽名2＞ ＜侧面12＞ ＜值121＞…＜值1211＞ ＜侧面1n2＞ ＜值1n21＞…＜值1n21n2＞ …
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2018/12/31
2.3.4产生式系统推理方式
由于可能有多条规则同时与事实匹配， 产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向 选择哪条规则将影响求解效率，经常 推理和双向推理三种。 会得到与目标无直接关系的推论。
正向推理
从已知事实出发，通过规则求得结论。或称数据驱动方式也称作自底向 上的方式。 推理过程
2018/12/31
硕士生框架 Frame <Master> AKO： < Student > Major：Unit（Major） If-Needed：Ask- Major If-Added：Check-Major Field：Unit（Direction-Name） If- Needed：Ask - Field Advisor：Unit（Last-name，First-name） If- Needed：Ask -Visor Project ：Area（National，Provincial，Other） Default：National Paper：Area（SCI，EI，Core，General） Default：Core 在Master框架中，用到了一个系统预定义槽名AKO。所谓系统预定义槽名， 是指框架表示法中事先定义好的可公用的一些标准槽名。当AKO作为下层 框架的槽名时，其槽值为上层框架的框架名，表示该下层框架所描述的事物 比其上层框架更具体。并且，由AKO所联系的框架之间具有属性的继承关 系。
【2024版】人工智能及其应用蔡自兴)课后答案
可编辑修改精选全文完整版人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?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 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用Si(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用di(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。
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)。
知识表示方法
❖ 状态空间法得三要素
(1) 状态(state):描述某类不同事物间得差别而引入得一组最 少变量 q0,q1,…,qn得有序集合,就是表示问题解法中每一步问 题状况得数据结构。有序集合中每个元素qi(i= 0,1,、、、,n) 为集合得分量,称为状态变量。给定每个分量得一组值就得 到一个具体得状态。
状态空间法
❖ 状态空间法举例: ✓ 猴子与香蕉问题:在一个房间内有一只猴子、一个箱子 与一束香蕉。香蕉挂在天花板下方,但猴子得高度不足 以碰到它。那么这只猴子怎样才能摘到香蕉呢?
猴子与香蕉问题
❖ 解题过程
✓ 用一个四元表列(W,x,Y,z)来表示这个问题状态
W:猴子得水平位置; x: 当猴子在箱子顶上时取1;否则取0; Y: 箱子得水平位置; z: 当猴子摘到香蕉时取1;否则取0。 初始状态为(a,0,b,0) ,目标状态为(c,1,c,1)
第二章:知识表示方法
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法 5.其她方法
内容提要
第二章:知识表示方法
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法 5.其她方法
状态空间法
❖ 人工智能虽然有多个研究领域,而且每个研究领域 又各有自己得规律与特点,都可抽象为一个“问题 求解”得过程。问题求解过程实际上就是一个搜 索过程。
(2) 算符(operator):使问题从一种状态变化为另一种状态得 手段称为操作符或算符。
(3) 状态空间方法:就是一个表示该问题全部可能状态及其关 系得图,它包含三种说明得集合,即三元状态(S,F,G)。S:所有 可能得问题初始状态集合;F:操作迷宫及各种游戏。
猴子与香蕉问题
❖ 状态空间图
goto（U）
(1) 状态(state):描述某类不同事物间得差别而引入得一组最 少变量 q0,q1,…,qn得有序集合,就是表示问题解法中每一步问 题状况得数据结构。有序集合中每个元素qi(i= 0,1,、、、,n) 为集合得分量,称为状态变量。给定每个分量得一组值就得 到一个具体得状态。
状态空间法
❖ 状态空间法举例: ✓ 猴子与香蕉问题:在一个房间内有一只猴子、一个箱子 与一束香蕉。香蕉挂在天花板下方,但猴子得高度不足 以碰到它。那么这只猴子怎样才能摘到香蕉呢?
猴子与香蕉问题
❖ 解题过程
✓ 用一个四元表列(W,x,Y,z)来表示这个问题状态
W:猴子得水平位置; x: 当猴子在箱子顶上时取1;否则取0; Y: 箱子得水平位置; z: 当猴子摘到香蕉时取1;否则取0。 初始状态为(a,0,b,0) ,目标状态为(c,1,c,1)
第二章:知识表示方法
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法 5.其她方法
内容提要
第二章:知识表示方法
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法 5.其她方法
状态空间法
❖ 人工智能虽然有多个研究领域,而且每个研究领域 又各有自己得规律与特点,都可抽象为一个“问题 求解”得过程。问题求解过程实际上就是一个搜 索过程。
(2) 算符(operator):使问题从一种状态变化为另一种状态得 手段称为操作符或算符。
(3) 状态空间方法:就是一个表示该问题全部可能状态及其关 系得图,它包含三种说明得集合,即三元状态(S,F,G)。S:所有 可能得问题初始状态集合;F:操作迷宫及各种游戏。
猴子与香蕉问题
❖ 状态空间图
goto（U）
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。
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
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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：
人工智能知识表示方法
的条件；Q是一组结论或动作，用于指出该产生式的前提条件P被
满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。P和Q都可以是一个或 一组数学表达式或自然语言。
2022/4/12
第二十二页，共八十七页。
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，
“如果…那么…”形式出现。特别是启发式知识属于专门经验知识。
控制
有关问题的求解步骤、技巧性知识，告诉怎么做一件事。
元知识
有关知识的知识，是知识库中的高层知识。例如，怎样使用规则，解释规则、 校验规则、解释程序结构等知识。 它可以决定哪一个知识库适用。
2022/4/12
第五页，共八十七页。
2.1.1 知识
2200002222222/2/44///41/41/2/12122
第十三页，共八十七页。
一阶或多阶谓词
• 任何函数符号和谓词符号都取指定个数变元。 • 若函数符号f中包含的个体数目为n，则称f为n元函数符号
。如father(x)是一元函数 • 若谓词符号P中包含的个体数目为n，则称P为n元谓词符
知识
• 总之，可以认为知识是经过加工的信息，它 包括事实、信念和启发式规则。
2022/4/12
第四页，共八十七页。
2.1.1 知识
知识要素
事实
是关于对象和物体的知识，常以“…是…”的形式出现。事实是静态、可共享 、可公开获得、公认的知识，位于知识库的底层 规则 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
2.2.3一阶谓词逻辑表示法特点
严密性
自然性 通用性 知识易表达 易于实现
满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。P和Q都可以是一个或 一组数学表达式或自然语言。
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第二十二页，共八十七页。
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，
“如果…那么…”形式出现。特别是启发式知识属于专门经验知识。
控制
有关问题的求解步骤、技巧性知识，告诉怎么做一件事。
元知识
有关知识的知识，是知识库中的高层知识。例如，怎样使用规则，解释规则、 校验规则、解释程序结构等知识。 它可以决定哪一个知识库适用。
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第五页，共八十七页。
2.1.1 知识
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第十三页，共八十七页。
一阶或多阶谓词
• 任何函数符号和谓词符号都取指定个数变元。 • 若函数符号f中包含的个体数目为n，则称f为n元函数符号
。如father(x)是一元函数 • 若谓词符号P中包含的个体数目为n，则称P为n元谓词符
知识
• 总之，可以认为知识是经过加工的信息，它 包括事实、信念和启发式规则。
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第四页，共八十七页。
2.1.1 知识
知识要素
事实
是关于对象和物体的知识，常以“…是…”的形式出现。事实是静态、可共享 、可公开获得、公认的知识，位于知识库的底层 规则 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
2.2.3一阶谓词逻辑表示法特点
严密性
自然性 通用性 知识易表达 易于实现
人工智能概论第2章-知识表示
按照作用的层次，知识还可以分成以下两类： （1）对象级知识 （2）元级知识
知识表示的方法按其表示的特征可分为两类： （1）叙述性表示 （2）过程性表示
所谓表示就是为描述世界所作的一组约定，是把 知识符号化的过程、知识的表示与知识的获取、 管理、处理、解释等有直接的关系。
首先，将适用的算符作用于初始状态，以产生新的状态； 然后，再把一些适用的算符作用于新的状态；这样继续下 去，直到产生的状态为目标状态为止。 最后，就得到了问题的一个解，这个解是从初始状态到目 标状态所用算符构成的序列。
产生式可表示的知识种类及其基本形式 1.可表示的知识种类 2.产生式的基本形式 3.产生式与谓词逻辑中蕴涵式的区别
同构变换可使问题更明确，更便于求解。同构问题的解答 等价于原始问题的解答。
同态变换可使问题更加简化，易于求解。原始问题有解， 则同态问题有解，同态问题无解，则原始问题无解。
它们之间是蕴含关系，通过同构或同态变换，可以将原始 问题转化为比较清晰、简单的同构或同态问题。
2.2 状态空间表示法
2.7.1 状态空间表示法的构成
(3) 状态空间 由表示一个问题的全部状态及一切可用算符构
成的集合称为该问题的状态空间。
(4) 问题的解 从问题的初始状态集S出发，经过一系列的算
符运算，到达目标状态。由初始状态到目标状 态所用算符的序列就构成了问题的一个解。
2.2.2 状态空间方法表示问题时的步骤
2.7.1 状态空间表示法的构成
状态空间表示法就是以“状态空间”的形式对问 题进行表示。
(1) 状态：状态是描述问题求解过程中不同时刻状 况的数据结构。
(2) 算符：引起状态中某些分量发生变化，从而使 问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。 算符可分为走步、过程、规则、数学算子、运算 符号或逻辑符号等。
人工智能知识表示方法
2020/8/15
相关概念
命题逻辑 所谓命题就是具有真假意义的陈述句。如“今天下雨”、 “1+100=101”，真或假用符号T或F表示。
命题的分类
•原子命题：不能分解成更简单的陈述语句。 •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。
命题逻辑
命题逻辑就是研究命题和命题之间关系的符号逻辑系统。通常用大写字母P、Q 、R、S等来表示命题。如： P：今天下雨 P是命题的名或命题标识符 命题常量：命题标识符表示一个确定的命题。 命题变元：命题标识符只表示任意命题的位置标志。当命题变元P用一个特定的 命题取代时，P才能确定真值，这时称为对P进行指派。
2020/8/15
举例
产生式系统 设计
(1)帽色(聪明人A，红)∧帽色(聪明人B，红) ∧ AǂB → 帽色(自己，白)
(2)帽色(聪明人A，红) ∧帽色(聪明人B，白) ∧答不出(聪明人B) → 帽色(自己，白)
(3)帽色(聪明人A，红) ∧帽色(聪明人B，白) ∧答出(聪明人B) → 帽色(自己，红)
元知识 有关知识的知识，是知识库中的高层知识。例如，怎样使用规则，解释 规则、校验规则、解释程序结构等知识。 它可以决定哪一个知识库适 用。
2020/8/15
2.1.1 知识
知识分类
事实性知识 过程性知识 行为性知识 实例性知识 类比性知识
元知识
例如
北京是中国的首都；太湖在苏州的西边 怎样制作松鼠桂鱼；手机维修法。 微分方程刻划了一个函数的行为。 燕子低飞；南京是江苏省的省会。
第二步
将个体代入谓词中，得到 BCity(wuhan), HCity(wuhan), Boy(mal), Girl(zhangh), High(mal,zhangh)
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）
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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
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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）
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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>
第2章知识表示方法
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.3
产生式表示法
产生式表示格式固定，形式单一，规则（知识单位）间相互较
2.3.5 产生式表示的特点
为独立，没有直接关系使知识库的建立较为容易，处理较为简单的 问题是可取的。另外推理方式单纯，也没有复杂计算。特别是知识
库与推理机是分离的，这种结构给知识库的修改带来方便，无需修
(1)自然性
(2)适宜于精确性知识的表示，而不适宜于不确定性知识的表示 (3)易实现
(4)与一阶谓词逻辑表示法相对应的表示法。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.3
产生式表示法
1943年美国数学家Post首先建立了一个产生式系统，
是作为组合问题的形式化变换理论提出来的。 产生式是一种知识表达方法，具有和Turing 机一样 的表达能力，有的心理学家认为人对知识的存储就是产生 式形式。
逻辑为基础,是到目前为止能够表达人类思维活动规律的一种最精
确的形式语言。它与人类的自然语言比较接近，由可方便地存储到
计算机中去，并被计算机做精确处理。因此，它是一种最早应用于
人工智能中的表示方法。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.2.1 知识的谓词逻辑表示法
用一阶谓词逻辑公式可以表示事物的状态、属性、 概念等事实性知识，也可以表示事物间具有确定因果 关系的规则性知识。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
例2、Honil 塔问题表示 已知三个柱子1,2，3和三个盘子A，B,C(A比B小，B比C小)。初始状 态下，A，B，C依次放在1柱上。目标状态是A，B，C依次放在柱子3上。 条件是每次可移动一个盘子，盘子上方是空顶方可移动，而任何时候都 不允许大盘在小盘之上。
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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
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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> 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。
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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。
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框架网络-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, 助教) 缺省：讲师 研究方向： 某个教师的事例框架为： 框架名：<教师-1> 继承：<教师> 姓名：孙林
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框架网络-例
下图是一个关于师生员工的框架网络。 师生员工框架
教职工框架 …
学生框架 …
教师框架 工人框架 电子系学生框架 机械系学生框架 … … … … 教师1 教师n 学生n 学生1 师生员工框架：用于描述师生员工的共同属性，例如姓名， 性别，年龄等； 教职工框架：用于描述教师、干部、工人的共同属性，凡是 在师生员工框架中已指出的属性在这里可不再重复描述； （以此类推） 8
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。
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剧本的特点
剧本中所描述的事件形成一个因果链， 链的起点是开场条件，满足这些条件，剧本中的事件才能产 生。 链的终点是一组结果，这组结果可能导致以后的事件(可能用 其他的剧本来描述)发生。 因果链内前后的事情相互联系。前面的事件使当前的事件有 可能产生，而当前事件又使后面的事件有可能产生。 如已知某一剧本适用于所给定的情形，则可利用剧本来预言 一些没有直接提到的事件。 剧本结构比较呆板，知识表达的范围窄，不适用于表达各种 变化频繁的知识。但对于预先构思好的特定知识，如理解故 事情节等，是非常有效的。
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框架的推理-例
【例】师生员工的框架网络已建立在知识库中，从知识库中找出一 个满足以下条件的教师：男性，年龄在30岁以下，身体健康，职称 为讲师把这些条件用框架表示出来，就可得到如下的初始问题框架 某个教师的事例框架为： 框架名：<教师-x> 框架名：<教师-1> 姓名： 师生 继承：<教师> 员工 年龄：<30 姓名：孙林 继 性别：男 年龄：28 承 健康状况：健康 健康状况：健康 性 职称：讲师 部门：计算机系软件教研室 语种：德语 教师 开始工作时间：1985.9 故：孙林可能是要找的教师(符合条件的可能不止孙林一个,此框 只能作为预选框,还需进一步收集更多的信息,以从中选出一个) 17 。
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剧本表示-例
场景4 吃菜 (a) 厨师把做好的菜给服务员。(b) 服务员给顾客送菜。 (c) 顾客吃菜。 场景5 离开 (a) 服务员拿来帐单。 (b) 顾客付钱给服务员。 (c) 顾客离开餐厅。 (5) 结果 (a) 顾客吃了饭，不饿了。 (b) 顾客花了钱。 (c) 老板挣了钱。 (d) 餐厅食品少了。
剧本(script)表示
◆剧本是框架的一种特殊形式，它用一组槽来描述某些事件 的发生序列，就像剧本中的事件序列一样，故称为“剧本”(脚 本)表示法。 ◆剧本的构成 (1) 开场条件：给出在剧本中描述的事件发生的前提条件。 (2) 角色：用来表示在剧本所描述的事件中可能出现的有关人 物的一些槽。 (3) 道具：表示在剧本所描述的事件中可能出现的有关物体的 一些槽。 (4) 场景：描述事件发生的真实顺序，可以由多个场景组成， 每个场景又可以是其它的剧本。 (5) 结果：在剧本所描述的事件发生以后通常所产生的结果。
框架求解问题的过程
在用框架表示知识的系统中，问题的求解主要是通过匹配与 填槽实现的。要求解某个问题时: (1)首先把问题用框架表示出来； (2)然后与已有的框架进行匹配，找出一个或几个可匹配的预 选框架作为初步假设，并在此引导下收集进一步的信息; 框架的匹配是通过对相应的槽的槽名及槽值逐个比较实现 的。如果两个框架的各对应槽没有矛盾，或者满足预先规定 的某些条件，就认为这两个框架可以匹配。 (3)最后用某种评价方法对预选框架进行评价，决定是否接受 它。
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标准槽名
在框架表示系统中通常定义一些标准槽名，应用时不用说明 就可直接使用。称这些槽名为系统预定义槽名。 1)ISA槽：用于指出事物间抽象概念上的类属关系。其直观含 义是“是一个”，“是一种”，“是一只” …… 。 【例】设有下面两个框架： 框架名：<运动员> 姓名：单位（姓，名） 年龄：单位（岁） 性别：范围（男，女） 缺省：男 框架名：<棋手> ISA: <运动员> 脑力：特好
年龄：28
健康状况：健康 部门：计算机系软件教研室 语种：德语 开始工作时间：1985.9
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框架中槽的设臵与组织
充分表达事物各有关方面的属性——合理地设臵槽 要与系统的设计目标相一致，所要求的及可能用到的都要 表示出来； 仅仅需要对有关的属性设立槽，不可面面俱到，以免浪费 空间和降低系统的运行效率。 充分表达相关事物间的各种关系——由槽中的框架名建立联系 事物间的联系是通过在槽中填入相应的框架名来建立的， 它们之间究竟是一种什么样的关系，则是由槽名来指明 的。 对槽及侧面进行合理的组织——利用其上下层间的继承性。 尽量将不同框架中的相同属性抽取出来，放入其上层框 架，而在下层框架中只描述相应事物独有的属性。 从而减少信息的重复性，并且有利于知识的一致性。 有利于进行框架推理。 框架推理是一个反复进行框架匹配的过程，为了是推理得
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剧本的准备和启用
◆准备剧本的方法： 在应用某一剧本以前，必须先准备好剧本。根据剧本的重要 性，可以有二种准备剧本的方法。 (1) 对于不属于事件核心部分的剧本，只需设臵指向该剧本 的指针即可，以便当它成为核心时启用。 【例】有下述事件： 苏珊在去博物馆的路上经过她喜欢的餐厅。她非常喜欢这次 的毕加索作品展览会。 则对于餐厅剧本只需要设臵指针即可。 (2) 对于符合事件核心部分的剧本，则应使用在当前事件中 涉及到的具体对象和人物去填写剧本的槽。 ◆剧本的启用：剧本的前提、道具、角色和事件等常能指示 启用该剧本。 22
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标准槽名
5) Part-of槽：用于指出部分与全体的关系。 【例】汽车和轮胎。上层框架是对汽车的描述，下层框架是 对轮胎的描述。显然，轮胎是汽车的一部分。 注意将Part-of槽与上面四种槽区分开来： 前述4种槽是上、下层框架间的类属关系，它们由共同的特 性，可以继承； Part-of槽只指出下层是上层的一个子结构，两者一般不具有 共同的特征，不能继承。
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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> name :JOHN