知识表示方法
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✓ 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
❖ 知识表示：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一 般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知 识的存储又考虑知识的使用。
人工智能系统中的知识
❖ 控制知识：是有关问题的求解步骤、技巧的知识，告诉人 们怎么做一件事，也包括当有多个动作同时被激活时应选 哪一个动作来执行的知识。控制知识常与程序结合在一起 出现，如一个问题求解的算法可以看做是一种知识表示。
❖ 元知识：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。
❖ 问题求解技术主要是两个方面：
✓ 问题的表示 ✓ 求解的方法
❖ 状态空间法（State Space Representation）：
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（state）”和“算 符（operator）”来表示问题。
状态空间法
❖ 知识表示的要求：
表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：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：可利用这些知识进行有效推理。包括：对推理的适应 性，对高效算法的支持程度。
可实现性：要便于计算机直接对其进行处理 可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构 可维护性：便于对知识的增、删、改等操作 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：可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识。 如：西安7月1日气温为30度，12月1日气温为3度。当对这类 信息进行归纳和对比就会发现西安每年7月气温比较高，12 月气温比较低。于是有价值的信息沉淀并结构化后就形成了 知识。
知识的划分
❖ 知识的划分 ✓ 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，领域性知识 ✓ 按知识的等级：
形象性知识：通过事物的形象建立起来的知识。如:什么是人？
✓ 按知识的获取方式：
显性知识：指可通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录 和传播的知识；如：教材、音视频光盘。
隐性知识：指人们长期实践中积累获得的知识，不易用显性知 识表达的知识。如：每个人都有不同的审美观。
人工智能系统中的知识
❖ 一个智能程序高水平的运行需要有关的事实知识、规则知 识、控制知识和元知识。
❖ 状态空间法的三要素
(1) 状态（state）：描述某类不同事物间的差别而引入的一 组最少变量 q0，q1，…，qn的有序集合，是表示问题解法中 每一步问题状况的数据结构。有序集合中每个元素qi（i= 0,1,...,n）为集合的分量，称为状态变量。给定每个分量的一 组值就得到一个具体的状态。
知识的划分
✓ 按知识的层次：
表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性 知识
深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知 识
✓ 按知识的确定性：
确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识 不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识 不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定知
❖ 事实知识：是有关问题环境的一些事物的知识，常以“… 是…”的形式出现。
✓ 如事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等 ✓ 事实是静态的为人们共享的可公开获得的公认的知识，在知
识库中属低层的知识。
✓ 如：雪是白色的、鸟有翅膀、张三李四是好朋友、这辆车是 张三的……
❖ 规则知识：是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“如果…那么…” 形式出现。
零级知识：事实性知识。用于描述事物的概念、定义、属性等； 或用于描述问题的状态、环境、条件等。
一级知识：过程性知识。用于问题求解过程的操作、演算和行 为的知识。表示方式：产生式、谓词、语义网络等。
二级知识：控制性知识，元知识或超知识。是关于如何使用过 程性知识的知识。例如：推理策略、搜索策略、不确定性的传 播策略。
✓ 认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、联系等 的认识
✓ 经验：包括解决问题的微观方法和宏观方法 微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等 宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等
eg：“if 大雁向南飞，then 冬天就要来临了。”这样一条知识就是 人们经过长期的观察，将“大雁向南飞”与“冬天来临”这两条信息 关联在一起。“雪是白色的”反映雪与颜色的一种关系。
预备知识
❖ 人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识 的过程
❖ 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
❖ 首先需要明确一下几个问题
✓ 什么是知识 ✓ 知识的划分 ✓ 人工智能系统中的知识 ✓ 什么是知识表示
知识表示 方法
知识的概念
❖ 知识的一般概念：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
知识的概念
❖ 知识、信息、数据及其关系
✓ 数据：是信息的载体，本身无确切含义。如：水的温度是 100℃，木头的长度是2米，大楼的高度是100层……
✓ 信息：是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅wenku.baidu.com理解为描 述性知识。数据是没有联系的，孤立的，只有当数据用来描 述一个客观事物和客观事物的关系，形成有逻辑的数据流， 他们才能被称为信息。
识的真假。表示：用可信度、概率等描述 模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等。表示：
用可能性、隶属度来描述 不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医
生看病
知识的划分
✓ 按人类的思维及认识方法：
逻辑性知识：是反映人类逻辑思维过程的知识，一般具有因果 关系或难以精确描述的特点，是人类的经验性知识和直观感觉； 如：人的为人处事的经验与风格
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.其他方法
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.其他方法
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 域又各有自己的规律和特点，都可抽象为一个 “问题求解”的过程。问题求解过程实际上是一 个搜索过程。
知识表示
❖ 知识表示：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一 般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知 识的存储又考虑知识的使用。
人工智能系统中的知识
❖ 控制知识：是有关问题的求解步骤、技巧的知识，告诉人 们怎么做一件事，也包括当有多个动作同时被激活时应选 哪一个动作来执行的知识。控制知识常与程序结合在一起 出现，如一个问题求解的算法可以看做是一种知识表示。
❖ 元知识：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。
❖ 问题求解技术主要是两个方面：
✓ 问题的表示 ✓ 求解的方法
❖ 状态空间法（State Space Representation）：
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（state）”和“算 符（operator）”来表示问题。
状态空间法
❖ 知识表示的要求：
表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括：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：可利用这些知识进行有效推理。包括：对推理的适应 性，对高效算法的支持程度。
可实现性：要便于计算机直接对其进行处理 可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构 可维护性：便于对知识的增、删、改等操作 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：可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识。 如：西安7月1日气温为30度，12月1日气温为3度。当对这类 信息进行归纳和对比就会发现西安每年7月气温比较高，12 月气温比较低。于是有价值的信息沉淀并结构化后就形成了 知识。
知识的划分
❖ 知识的划分 ✓ 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，领域性知识 ✓ 按知识的等级：
形象性知识：通过事物的形象建立起来的知识。如:什么是人？
✓ 按知识的获取方式：
显性知识：指可通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录 和传播的知识；如：教材、音视频光盘。
隐性知识：指人们长期实践中积累获得的知识，不易用显性知 识表达的知识。如：每个人都有不同的审美观。
人工智能系统中的知识
❖ 一个智能程序高水平的运行需要有关的事实知识、规则知 识、控制知识和元知识。
❖ 状态空间法的三要素
(1) 状态（state）：描述某类不同事物间的差别而引入的一 组最少变量 q0，q1，…，qn的有序集合，是表示问题解法中 每一步问题状况的数据结构。有序集合中每个元素qi（i= 0,1,...,n）为集合的分量，称为状态变量。给定每个分量的一 组值就得到一个具体的状态。
知识的划分
✓ 按知识的层次：
表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性 知识
深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知 识
✓ 按知识的确定性：
确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识 不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识 不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定知
❖ 事实知识：是有关问题环境的一些事物的知识，常以“… 是…”的形式出现。
✓ 如事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等 ✓ 事实是静态的为人们共享的可公开获得的公认的知识，在知
识库中属低层的知识。
✓ 如：雪是白色的、鸟有翅膀、张三李四是好朋友、这辆车是 张三的……
❖ 规则知识：是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“如果…那么…” 形式出现。
零级知识：事实性知识。用于描述事物的概念、定义、属性等； 或用于描述问题的状态、环境、条件等。
一级知识：过程性知识。用于问题求解过程的操作、演算和行 为的知识。表示方式：产生式、谓词、语义网络等。
二级知识：控制性知识，元知识或超知识。是关于如何使用过 程性知识的知识。例如：推理策略、搜索策略、不确定性的传 播策略。
✓ 认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、联系等 的认识
✓ 经验：包括解决问题的微观方法和宏观方法 微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等 宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等
eg：“if 大雁向南飞，then 冬天就要来临了。”这样一条知识就是 人们经过长期的观察，将“大雁向南飞”与“冬天来临”这两条信息 关联在一起。“雪是白色的”反映雪与颜色的一种关系。
预备知识
❖ 人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识 的过程
❖ 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
❖ 首先需要明确一下几个问题
✓ 什么是知识 ✓ 知识的划分 ✓ 人工智能系统中的知识 ✓ 什么是知识表示
知识表示 方法
知识的概念
❖ 知识的一般概念：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
知识的概念
❖ 知识、信息、数据及其关系
✓ 数据：是信息的载体，本身无确切含义。如：水的温度是 100℃，木头的长度是2米，大楼的高度是100层……
✓ 信息：是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅wenku.baidu.com理解为描 述性知识。数据是没有联系的，孤立的，只有当数据用来描 述一个客观事物和客观事物的关系，形成有逻辑的数据流， 他们才能被称为信息。
识的真假。表示：用可信度、概率等描述 模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等。表示：
用可能性、隶属度来描述 不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医
生看病
知识的划分
✓ 按人类的思维及认识方法：
逻辑性知识：是反映人类逻辑思维过程的知识，一般具有因果 关系或难以精确描述的特点，是人类的经验性知识和直观感觉； 如：人的为人处事的经验与风格
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.其他方法
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.其他方法
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 域又各有自己的规律和特点，都可抽象为一个 “问题求解”的过程。问题求解过程实际上是一 个搜索过程。