人工智能之知识表达与知识库
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产生式或产生式规则具有很强的描述或表达描 述性知识和过程性知识的能力。
§02 产生式规则
2.2 产生式的形式
if-then 结构
产生式 (规则) 的基本形式是 if－then 结构，即：
如果：{前提} 那么：{结论}
if {conditions} then
{conclusions }
或简单地写作：
§01 关于机器中的知识
1.5 符号计算科学中的知识表达
from 人脑 to 符号计算机
符号计算科学中的知识表达，并非面向数字计 算机的知识表达，因此，知识并不直接变换为数字 0 和 1 的编码形式。
符号计算科学中的知识表达，是面向符号计算 机的知识表达，知识被变换为符号计算机中符号的 编码形式。
人工智能原理
(符号计算科学)
Principles of Artificial Intelligence
第三章： 知识表达 与知识库
Chapter 03 Knowledge epresentation
And Knowledge Base
§01 关于机器中的知识
Section 01 On the Knowledge
便在于它们的知识表达的能力，和它们表达的知 识所具有的可利用性。
§01 关于机器中的知识
1.8 练习与思考
3-1 符号计算学派眼中的思维是什么？ 3-2 计算机处理的符号是什么？依你的观点，人脑系统
处理的符号是什么？
3-3 什么是符号表达？什么是知识表达？ 3-4 知识表达方法应具备的主要特性是什么？ 3-5 阐述 “知识表达是人脑系统处理的符号与符号计
人脑是物理符号系统，计算机也是物理符号系 统。然而，人脑和计算机处理的符号是不同的。
人脑处理的符号：自然语言符号 计算机处理的符号：数字 0 和 1
两类不同的物理符号系统一般具有不同的符号 体系，除此之外，其符号的存储和操作方式也会不 同。
§01 关于机器中的知识
1.2 符号表达
PSS 间的符号变换
{前提}{结论}
{conditions}{conclusions
}
§02 产生式规则
2.2 产生式的形式
if-then 结构
产生式系统是一种智能机器，一种所谓的 “感知 －行动” 机构 (Perception－Action Agent)，而每一 条产生式或产生式规则就是一个微小的 “感知－行动 ” 子机构，其中，if－then 结构可表达：
知识表达
PSS01
PSS02
§01 关于机器中的知识
1.4 知识表达的目的
让机器拥有知识
实际上，所谓知识表达，就是知识的形式化。只 有形式化的知识才是机器可以存储和利用的知识。
人工智能的任务之一，就是让机器或计算机拥有 知识，记忆或存储 知识。
知识表达的目标：对人脑处理的符号，即知识， 进行新的描述，建立人脑中的知识与符号计算机中的 符号之间的对应关系，便于计算机对知识进行记忆或 存储，操作或运算，推理或思维。
算机处理的符号之间的对应的关系。” 这一表述 的合理性或不合理性。
§02 产生式规则
Section 02 Production Rules
§02 产生式规则
2.1 产生式概念
Production
Winston 认为，知识可以被包装在一种称为产 生式的基本形式中。
所谓产生式，即：Production 或称产生式规则，即：Production Rule
in Machines
§01 关于机器中的知识
1.1 符号主义眼中的：
知识与思维
符号主义认为：
知识的表现形式是符号，或者更为直截了当地， 知识就是符号。 思维是运用知识的过程，因而，思维的表现形式 是符号计算，或者更为直截了当地，思维就是符 号计算。
§01 关于机器中的知识
1.2 符号表达
PSS 中的符号
设有两类物理符号系统：PSS01 和 PSS02。如果 我 们 希 望 用 PSS02 模 拟 PSS01， 则 首 先 需 要 将 PSS01 处理的符号变换为 PSS02 处理的符号。
将 PSS01 符号变换为 PSS02 符号，需要建立起 PSS01 符号与 PSS02 符号 的对应的关系。
符号表达
Biblioteka Baidu{Stimulus} {Response} (由 “刺激” 到 “ 响应”)
{Perception} {Actions} (由 “感知” 到 “ 行动”)
{Patterns} {Options} (由 “模式” 到 “选 择”)
符号计算中的知识表达将涉及描述性知识和过程 性知识。而元知识的问题，留待符号计算中的问题求 解方法去解决。
§01 关于机器中的知识
1.7 从谓词逻辑看知识表达
知识表达推理
1. 知识 (1) 人总是要死的 (2) John 是人
2. 表达
(
1
)
(2x){HHuummaann((Jxo)hnM) ortal(x)}
物理符号系统 PSS01
物理符号系统 PSS02
这种符号间对应的关系就是：符号表达。
§01 关于机器中的知识
1.3 知识表达
人脑机器的符号变换
知识表达也是符号表达，其中，PSS01 是人脑 ，而 PSS02 则是机器或计算机。
换句话说，知识 表达是将人脑中的符 号变换为机器或计算 机中的符号的过程， 是建立人脑符号与机 器符号之间对应关系 的过程。
因此，符号计算科学中知识表达的目标是： “建立人脑中的知识与符号计算机中的符号之 间的对应的关系。”
§01 关于机器中的知识
1.6 从知识表达的角度
划分知识
描述性知识 (Declarative Knowledge)：关于事 物概念和性质，以及关系的知识。 过程性知识 (Procedural Knowledge)：关于事 物运动和发展，以及操作的知识。 元知识 (Meta-Knowledge)：关于知识的知识， 控制和操作知识的知识。
3. 推理
(1) 方法：归结原理 (2) 结论：Mortal(John)
即：John 是要死的
§01 关于机器中的知识
1.7 从谓词逻辑看知识表达
两个重要特性
从谓词逻辑示例可以发现，知识表达方法应具备 两个重要特性：
(1) 充分的知识表达能力：有能力表达相 关领域中的全部知识。
(2) 有效的逻辑推理结构：其表达的知识 具有可利用性。 评价两种不同的知识表达方法，其重要依据
§02 产生式规则
2.2 产生式的形式
if-then 结构
产生式 (规则) 的基本形式是 if－then 结构，即：
如果：{前提} 那么：{结论}
if {conditions} then
{conclusions }
或简单地写作：
§01 关于机器中的知识
1.5 符号计算科学中的知识表达
from 人脑 to 符号计算机
符号计算科学中的知识表达，并非面向数字计 算机的知识表达，因此，知识并不直接变换为数字 0 和 1 的编码形式。
符号计算科学中的知识表达，是面向符号计算 机的知识表达，知识被变换为符号计算机中符号的 编码形式。
人工智能原理
(符号计算科学)
Principles of Artificial Intelligence
第三章： 知识表达 与知识库
Chapter 03 Knowledge epresentation
And Knowledge Base
§01 关于机器中的知识
Section 01 On the Knowledge
便在于它们的知识表达的能力，和它们表达的知 识所具有的可利用性。
§01 关于机器中的知识
1.8 练习与思考
3-1 符号计算学派眼中的思维是什么？ 3-2 计算机处理的符号是什么？依你的观点，人脑系统
处理的符号是什么？
3-3 什么是符号表达？什么是知识表达？ 3-4 知识表达方法应具备的主要特性是什么？ 3-5 阐述 “知识表达是人脑系统处理的符号与符号计
人脑是物理符号系统，计算机也是物理符号系 统。然而，人脑和计算机处理的符号是不同的。
人脑处理的符号：自然语言符号 计算机处理的符号：数字 0 和 1
两类不同的物理符号系统一般具有不同的符号 体系，除此之外，其符号的存储和操作方式也会不 同。
§01 关于机器中的知识
1.2 符号表达
PSS 间的符号变换
{前提}{结论}
{conditions}{conclusions
}
§02 产生式规则
2.2 产生式的形式
if-then 结构
产生式系统是一种智能机器，一种所谓的 “感知 －行动” 机构 (Perception－Action Agent)，而每一 条产生式或产生式规则就是一个微小的 “感知－行动 ” 子机构，其中，if－then 结构可表达：
知识表达
PSS01
PSS02
§01 关于机器中的知识
1.4 知识表达的目的
让机器拥有知识
实际上，所谓知识表达，就是知识的形式化。只 有形式化的知识才是机器可以存储和利用的知识。
人工智能的任务之一，就是让机器或计算机拥有 知识，记忆或存储 知识。
知识表达的目标：对人脑处理的符号，即知识， 进行新的描述，建立人脑中的知识与符号计算机中的 符号之间的对应关系，便于计算机对知识进行记忆或 存储，操作或运算，推理或思维。
算机处理的符号之间的对应的关系。” 这一表述 的合理性或不合理性。
§02 产生式规则
Section 02 Production Rules
§02 产生式规则
2.1 产生式概念
Production
Winston 认为，知识可以被包装在一种称为产 生式的基本形式中。
所谓产生式，即：Production 或称产生式规则，即：Production Rule
in Machines
§01 关于机器中的知识
1.1 符号主义眼中的：
知识与思维
符号主义认为：
知识的表现形式是符号，或者更为直截了当地， 知识就是符号。 思维是运用知识的过程，因而，思维的表现形式 是符号计算，或者更为直截了当地，思维就是符 号计算。
§01 关于机器中的知识
1.2 符号表达
PSS 中的符号
设有两类物理符号系统：PSS01 和 PSS02。如果 我 们 希 望 用 PSS02 模 拟 PSS01， 则 首 先 需 要 将 PSS01 处理的符号变换为 PSS02 处理的符号。
将 PSS01 符号变换为 PSS02 符号，需要建立起 PSS01 符号与 PSS02 符号 的对应的关系。
符号表达
Biblioteka Baidu{Stimulus} {Response} (由 “刺激” 到 “ 响应”)
{Perception} {Actions} (由 “感知” 到 “ 行动”)
{Patterns} {Options} (由 “模式” 到 “选 择”)
符号计算中的知识表达将涉及描述性知识和过程 性知识。而元知识的问题，留待符号计算中的问题求 解方法去解决。
§01 关于机器中的知识
1.7 从谓词逻辑看知识表达
知识表达推理
1. 知识 (1) 人总是要死的 (2) John 是人
2. 表达
(
1
)
(2x){HHuummaann((Jxo)hnM) ortal(x)}
物理符号系统 PSS01
物理符号系统 PSS02
这种符号间对应的关系就是：符号表达。
§01 关于机器中的知识
1.3 知识表达
人脑机器的符号变换
知识表达也是符号表达，其中，PSS01 是人脑 ，而 PSS02 则是机器或计算机。
换句话说，知识 表达是将人脑中的符 号变换为机器或计算 机中的符号的过程， 是建立人脑符号与机 器符号之间对应关系 的过程。
因此，符号计算科学中知识表达的目标是： “建立人脑中的知识与符号计算机中的符号之 间的对应的关系。”
§01 关于机器中的知识
1.6 从知识表达的角度
划分知识
描述性知识 (Declarative Knowledge)：关于事 物概念和性质，以及关系的知识。 过程性知识 (Procedural Knowledge)：关于事 物运动和发展，以及操作的知识。 元知识 (Meta-Knowledge)：关于知识的知识， 控制和操作知识的知识。
3. 推理
(1) 方法：归结原理 (2) 结论：Mortal(John)
即：John 是要死的
§01 关于机器中的知识
1.7 从谓词逻辑看知识表达
两个重要特性
从谓词逻辑示例可以发现，知识表达方法应具备 两个重要特性：
(1) 充分的知识表达能力：有能力表达相 关领域中的全部知识。
(2) 有效的逻辑推理结构：其表达的知识 具有可利用性。 评价两种不同的知识表达方法，其重要依据