文档介绍：第四章知识表示
概述
表示方法
第四章知识表示方法
概述
表示方法
概述
人工智能研究中最基本的问题之一
在知识处理中总要问到:“如何表示知识?”,“知识是用什么来表示的?”。怎样使机器能懂,能对之进行处理,并能以一种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。
在AI系统中,给出一个清晰简洁的描述是很困难的。有研究报道认为。严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。
概述
知识的定义
(难以给出明确的定义只能从不同侧面加以理解)
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。
知识库的观点:知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
概述
知识的种类
事实性知识:采用直接表示的形式
如:凡是猴子都有尾巴
过程性知识:描述做某件事的过程
如:电视维修法
行为性知识:不直接给出事实本身,只给出它在某方面的行为
如:微分方程、(事物的内涵)
……..
概述
知识的种类
……..
实例性知识:只给出一些实例,知识藏在实例中。
类比性知识: 即不给出外延,也不给出内涵,只给出它与其它事物的某些相似之处
如:比喻、谜语
元知识:有关知识的知识。最重要的元知识是如何使用知识的知识,如何从知识库中找到想要的知识。
概述
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。(最低层的知识)
规则:事物的行动、动作和联系的因果关系知识。(启发式规则)。
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。(技巧性)
元知识:高层知识。怎样实用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。
概述
知识表示的定义
知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。
知识表示是理智推理的部分理论。
知识表示是有效计算的载体
知识表示是交流的媒介(如语义网络)
概述
选取知识表示的因素
表示范围是否广泛
是否适于推理
是否适于计算机处理
是否有高效的算法
能否表示不精确知识
能否模块化
总之………
知识和元知识能否用统一
的形式表示
是否加入启发信息
过程性表示还是说明性表示
表示方法是否自然
概述
选取知识表示的因素
………..
总之,人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。如何将已获得的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存储、有效地利用便是表示应解决的问题。