文档介绍：Artificial Intelligence (AI) 人工智能
主讲:刘丛
Email:liucong198408@
第二章:知识表示方法
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
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。
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,仅可理解为描述性知识。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。
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:
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。
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
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。
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。
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:如何运用知识的知识,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。
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。
知识表示的要求:
表示能力:能否正确、有效地表示问题。包括:表范围的广泛性、领域知识表示的