文档介绍：知识与知识表示的概念
状态空间法
问题规约法
谓词逻辑法
语义网络法
框架表示法
剧本表示法
过程表示法
小结
2知识表示方法
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知识表示是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,怎样使机器能懂这些知识,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。
在人工智能系统中,给出一个清晰简洁的有关知识的描述是很困难的。有研究报道认为。严格地说人工智能对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。
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是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
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。
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知识的特征
相对正确性:知识在一定的条件下是正确的,但在另外一种情况下可能是不正确的。
不确定性:事物之间的关系有时难以用真假状态来描述,不确定性就是指这种介于真假之间的中间状态。
可表示性:知识通常通过一定的方法进行表示,如:语言、文字、图画、姿势、声音等。
可利用性:人们常用知识来认识和改造世界
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知识的分类
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。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。
控制知识: 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。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。
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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。
知识表示可看成是一组描述事物的约定,以把人类知识表示成机器能处理的数据结构。
从实用观点看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。
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知识表示分类
称述性知识表示:语义网络、框架和剧本等知识表示方法,均是对知识和事实的一种静止的表达方法,称这类知识表达方式为陈述式知识表达,它所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。它所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,因而难于添加新知识和扩充功能,适用范围较窄。
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在分析了人工智能研究中运用的问题求解方法之后,就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索方法的。也就是说,这些方法是通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法,它是以状态和算符(operator)为基础来表示和求解问题的。
状态空间法的三要点
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。
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定义
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,其矢量形式如下:
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