《人工智能》-第二章 知识表示方法

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2.1 状态空间法
2.1.1 问题状态描述
定义 状态：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。其矢量形式如下： Q=［q0,q1,…,qn］T
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式中每个元素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，如 qk=［q０k,q1k,…,qnk］T
（c，1，c，0）
grasp
（c，1，c，1）
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求解过程 令初始状态为(a,0,b,0)。这时，
goto(U)是唯一适用的操作，并导致下一状 态(U，0，b,0)。现在有3个适用的操作，即 goto(U)，pushbox(V)和climbbox(若U=b)。 把所有适用的操作 继续应用于每个状态， 我们就能够得到状态空间图，如图所示。从 图不难看出，把该初始状态变换为目标状态 的操作序列为： {goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp}
知识是由经验总结升华出来的，因此知识是
经验的结晶。 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。 因此知识反映了信息之间的内在关系或必然 联系。
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2.1.1 问题状态描述
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。因此，可把状 态空间记为三元状态(S，F，G)。
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2.0引言：数据、信息与知识
知识表示就是研究用机器表示上述这些
知识的可行性、有效性的一般方法，可 以看作是将知识符号化并输入到计算机 的过程和方法。 知识表示=数据结构+处理机制 知识表示的观点： 陈述性 过程性
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2.0引言：数据、信息与知识
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2.0引言：数据、信息与知识
人工智能系统所关心的知识
• 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。 • 元知识：是有关知识的知识，是知识 库中的高层知识。 • 常识性知识：泛指普遍存在而且被普 遍认识了的客观事实一类知识。

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2.1 状态空间法
pushbox（V）猴子把箱子推到水平位臵V，即有
（W，0，W，z） pushbox（V） （V，0，V，z） climbbox猴子爬上箱顶，即有 （W，0，W，z） climbbox （W，1，W，z）
grasp猴子摘到香蕉，即有
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2.1 状态空间法
状态空间表示举例
例：猴子和香蕉问题
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2.1 状态空间法
解题过程
用一个四元表列（W，x，Y，z）来表示这个 问题状态.其中：W-猴子的水平位臵；x－当猴 子在箱子顶上时取x=1；否则取x=0；Y－箱子 的水平位臵；z-当猴子摘到香蕉时取z=1；否 则取z=0。 这个问题的操作（算符）如下： goto（U）表示猴子走到水平位臵U 或者用产生式规则表示为 （W，0，Y，z） goto（U） （U，0，Y，z）
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A
B
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2.1 状态空间法
2.1.3 状态空间表示举例
产生式系统（production system） 一个总数据库：它含有与具体任务有关的信息随着
应用情况的不同，这些数据库可能简单，或许复杂。 一套规则：它对数据库进行操作运算。每条规则由 左部鉴别规则的适用性或先决条件以及右部描述规 则应用时所完成的动作。 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。
陈述性知识表示和过程性知识表示各有优缺
点。 (1)由于高级的智能行为似乎强烈地依赖 于陈述性知识，因此AI的研究应注重陈述 性的开发。 (2)过程性知识的陈述化表示。 (3)以适当方式将过程性知识和陈述性知 识综合，可以提高智能系统的性能。
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2.0引言：知识-策略-智能
策略就是关于如何解决问题的政策方略，
包括在什么时间、什么地点、由什么主 体采取什么行动、达到什么目标、注意 什么事项等等一整套完整而具体的行动 计划规划、行动步骤、工作方式和工作 方法。
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2.0引言：知识-策略-智能
“智能”应当理解为：在给定的问题-问
题环境-主体目的的条件下，智能就是 有针对性地获取问题-环境的信息，恰 当地对这些信息进行处理以提炼知识达 到认知，在此基础上，把已有的知识与 主体的目的信息相结合，合理地产生解 决问题的策略信息，并利用所得到的策 略信息在给定的环境下成功地解决问题 达到主体的目的。
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猴子和香蕉问题的状态空间图
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2.0引言：数据、信息与知识
Feigenbaum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。 Bernstein说知识是由特定领域的描述、关 系和过程组成的。 Hayes-Roth认为知识是事实、信念和启发 式规则。 从知识库观点看，知识是某论域中所涉 及的各有关方面、状态的一种符号表示。
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2.1 状态空间法
2.1.2 状态图示法
图的显示说明和隐示说明
一个图可由显式说明也可由隐式说明。显然，显 式说明对于大型的图是不切实际的，而对于具有无限节 点集合的图则是不可能的。 把后继算符应用于节点的过程，就是扩展一个节点 的过程。因此，搜索某个状态空间以求得算符序列的一 个解答的过程，就对应于使隐式图足够大一部分变为显 式以便包含目标的过程。这样的搜索图是状态空间问题 求解的主要基础。 问题的表示对求解工作量有很大的影响。人们显然 希望有较小的状态空间表示。许多似乎很难的问题，当 表示适当时就可能具有小而简单的状态空间。
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2.0引言： 知识的分类
形态性知识、内容性知识、效用性知识三 者的综合，构成了知识的完整概念
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2.1状态空间法 （State Space Representation）
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 状态（state） 算符（operator） 状态空间方法
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2.1.2 状态图示法
• 路径：某个节点序列(ni1,ni2,…,nik)当j=2，3,…,k时，如
果对于每一个ni，nj-1都有一个后继节点nij存在，那么就 把这个节点序列叫做从节点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。两节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。 • 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。 • 隐式表示：节点的无限集合{si}作为起始节点是已知的。 后继节点算符Γ也是已知的，它能作用于任一节点以产 生该节点的全部后继节点和各连接弧线的代价。
Powerpoint
人工智能
主讲: 吴顺祥 教授 模式识别与智能系统研究所
第二章 知识表示方法ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 引言 状态空间法 问题归约法 谓词逻辑法 语义网络法 其他方法 小结
2.0引言
信息科学有机体系的分支学科： 信息获取(感知与表示)、 信息传输(通信与存储)、 信息处理(计算与认知)、 信息再生(综合与决策)、 信息执行(控制与显示) 知识成为由信息到智能的中介。 知识的表示方法主要分为 结构化方法，包括逻辑方法和产生式方法 非结构化方法，包括语义网络和框架等。
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获取信息的功能由感觉器官完成，传递信息的功能 由神经系统完成，处理信息和再生信息的功能由思 维器官完成，施用信息的功能由效应器官完成。
目标 信息 传递信息 处理信息 知识 再生信息 智能 策略 信息 智能行为 问题与环境 施用信息 传递信息 智能 策略 信息
2.0引言：智能中“信息-知识-策略”关 系
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2.1 状态空间法
2. 状态空间表示概念详释
Original State Middle State Goal State
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。 例如下棋、迷宫及各种游戏。
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2.1 状态空间法
例:三数码难题 （3 puzzle problem）
2 3 1 2 1 3 2 1 3 1 2 3
3 2 1
初始棋局
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目标棋局
2 3
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2.1.2 状态图示法
图论中的几个术语
· 节点(node)：图形上的汇合点，用来表示状态、 事件和时间关系的汇合，也可用来指示通路的 汇合； · 弧线(arc)：节点间的连接线； · 有向图(directed graph)：一对节点用弧线连接 起来，从一个节点指向另一个节点。 · 后继节点(descendant node)与父辈节点(parent node)：如果某条弧线从节点ni指向节点nj，那 么节点nj就叫做节点ni的后继节点或后裔，而 节点ni叫做节点nj的父辈节点或祖先。
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2.0引言：知识-策略-智能
4个要素包括 信息 知识 策略 行为 4个能力包括 获取有用信息的能力 由信息生成知识(认知)的能力 由知识和目的生成策略(决策)的能力 实施策略取得效果(施效)的能力
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客体 信息
客体 信息 获取信息 客体信息
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2.0引言： 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。 (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。
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2.0引言：数据、信息与知识
2.0.1知识和知识表示
数据一般指单独的事实，是信息的载体。
信息由符号组成，如文字和数字，但是
对符号赋予了一定的意义，因此有一定 的用途或价值。信息表示的是数据的含 义。
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2.0引言：数据、信息与知识
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2.0引言：知识-策略-智能
信息、知识、智能之间的关系： 信息是基本资源； 知识是对信息进行加工所得到的抽象化产物； 策略是由客体信息和主体目标演绎出来的智慧化身， 智能是把信息资源加工成知识、进而把知识激活成解
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决问题的策略并在策略信息引导下具体解决问题的全 部能力。 信息、知识、智能关系，正好符合人类自身认识世界 和优化世界活动过程中由信息生成知识、由知识激活 智能的过程 总结：信息经加工提炼而成知识，知识被目的激活而 成智能。