文档介绍：第二章知识表示
主要讨论知识表示问题,介绍8种知识表示方法:状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法、框架表示、面向对象表示、剧本表示、过程表示。
掌握状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法的要点及其之间的关系,了解框架表示、面向对象表示、剧本表示、过程表示。
主要内容:
概述
状态空间法
问题归约法
谓词逻辑法
语义网络法
框架表示
面向对象表示
剧本表示
过程式表示
概述
Feigenbaum认为知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。简单地说,知识是经过加工的信息。
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。
知识可从(范围,目的,有效性)加以三维描述。其中知识的范围是由具体到一般,知识的目的是由说明到指定,知识的有效性是由确定到不确定。
人工智能系统所关心的知识
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。
事实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。
规则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。特别是启发式规则是属专家提供的专门经验知识,这种知识虽无严格解释但很有用处。
控制是有关问题的求解步骤、技巧性知识,告诉怎么做一件事。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。
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。
陈述式知识表示与过程式知识表示
陈述式知识表示:强调的是事物所涉及的对象是什么,是对事物有关知识的静态描述,是知识的一种显式表达形式。而对于如何使用这些知识,则通过控制策略来决定。
过程式知识表示:就是将有关某一问题领域的知识,连同如何使用这些知识的方法,均隐式地表达为一个求解问题的过程,给出的是事物的一些客观规律,表达的是如何求解问题。知识的描述形式就是程序,所有信息均隐含在程序中,因而难于添加新知识和扩充功能,适用范围较窄。
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状态空间法
问题求解技术两个主要的方面
问题的表示:如果描述方法不对,对问题求解会带来很大的困难;
求解的方法:采用试探搜索方法。
状态空间法三要点
状态(state):表示问题解法中每一步问题状况的数据结构;
算符(operator):把问题从一种状态变换为另一种状态的手段;
状态空间方法: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。
问题状态描述
状态(state):为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:
Q=[q0 q1,…,qn]T
式中每个元素qi(i=0,1,…,n)为集合的分量,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)。
十五数码难题
(a) (b)
十五数码难题