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httpwww3x888cc:《人工智能》PPT课件_图文

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人 工 智 能(2)

2018/11/25

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第二章 知识表达技术
课程的基本内容与要求
知识的概念与含义,知识类型和知识模型的变换; 重点介绍几种常用的知识表达法 —— 状态空间表示法、与/或图表 示法、产生式系统、知识的逻辑表达方法、语义网络、框架表达法、 特征表表达法和面向对象的表达法。

掌握知识表达的基本概念,学会划分知识的类型和理解知识模型变 换在解决人工智能问题的过程中的作用与意义; 学会如何将一个具体的问题,用所介绍的知识表达方法来表示; 初步体会在各种知识表达方法中,其知识机构是如何随知识的运用 而变化的。
1. 2. 3.

1-5节(学时) 7节(学时) 6,8-10节(学时)

重点:5节 重点:7节 重点:8节
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第二章 知识表达技术
2.1 知识的概念与含义 智能行为——知识 ——对知识的获取、表达、搜索、分析、解答等智能 能力 人的智能的核心也在于“知识”
感性知识与理性知识,经验知识与理论知识 智能表现在:
? 知识的获取能力 ? 知识的处理能力 ? 知识的运用能力

知识:是人们对自然现象的认识和从中总结出来的规律、经验
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第二章 知识表达技术
2.1 知识的概念与含义

知识模式 K = F+R+C
K表示知识项(Knowledge items)

F表示事实(Facts)——人类对客观世界、客观事物 的状态、属性、特征的描述,以及对事物之间关系 的描述 R表示规则(Rules)——能表达在前提与结论之间的 因果关系的一种形式 C 表示概念 (Concepts)—— 事实的含义规则语义说 明等
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第二章 知识表达技术
2.2 知识表达技术
知识类型
叙述型知识 ——有关系统状态、环境和条件,问题的概念、 定义和事实的知识。 过程型知识 ——有关系统状态变化、问题求解过程的操作、 演算和行动的知识。 控制型知识 ——有关如何选择相应的操作、演算和行动的比 较、判断、管理和决策的知识。

例:对于从北京到上海,是乘飞机还是坐火车的问题。
? 叙述型知识:北京、上海、飞机、火车、时间、费用。 ? 过程型知识:乘飞机、坐火车。 ? 控制型知识:乘飞机较快、较贵;坐火车较慢、较便宜。

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第二章 知识表达技术
2.2 知识表达技术

知识模型变换
同构:问题的解答等价于原始问题的解答 同态:可使问题更加简化,易于求解

同构/同态变换
难求解

原始问题
同构变换 (明确)

原始解答
等价

同构问题
同态变换 (简化)

便于求解

同构解答
蕴含

同态问题

易求解

同态解答

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第二章 知识表达技术
2.2 知识表达技术

【例2.1】方格棋盘分割问题
原始问题:2n×2n方格盘,去掉对顶角上两方格,问能否将它分割为 2n 若干 1×2长方块?
初始状态

2n

第一次分割

2 ,0

0 ,0

(a)原始问题
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(b)同构问题

(c)同态问题
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第二章 知识表达技术
2.2 知识表达技术
【例2.1】方格棋盘分割问题
原始问题 :2n×2n 方格盘,去掉对顶角上两方格,问能否将它分割为若干 1×2长方块? 直接求解 : 考察 (2**(2n))**2 种可能分割方案,且随着 n 增大,会“组合爆 炸” 同构问题:方格相间着色,无论n为何值,对顶角上两方格同色,去掉后白格 与黑格的数目间差值为 2——> 最后剩的必是同色两方格 ——> 因同构问 题无解,果等价的原始问题无解。 同态问题:同态变换——序对<小黑格数,小白格数>。 初始状态:<2n2,2n2-2>, 目标状态:<0,0>。 分割操作:每操作,分割出一长方块,割去一白格和一黑格,使状态变量 都减去1。经过2n2-2次操作后,状态变为<2,0>,不可能达到<0,0>—— >因同态问题无解,蕴含着其原始问题也无解
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第二章 知识表达技术
2.3 状态空间表达
状态用来表示系统状态,事实等叙述型知识的一组变量或数组 Q=[q1,q2,…qn]t 操作是用来表示引起状态变化的过程型知识的一组关系或函数 F:{f1,f2,…fm} 状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题 的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组( S , O ,S0 ,G ): S—状态集合 ;O—操作算子集合 ;S0—初始状态 ,S0?S;G—目的 状 态,G?S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描 述) 从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态: O1 O2 O3 Ok S0????S1????S2????……????G 其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)
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第二章 知识表达技术
2.3 状态空间表达
【例2.2】八数码问题的状态空间 在一 3×3 方格盘,放 1 到 8 八个数码,另一格为空。 空格四周上下左右数码可移到空格。一布局: 2 3 1 5 8 4 6 7 八数码任何一种摆法就是一个状态,所有的摆法 为状态集S,构成了一个状态空间,其大小为9! 相应操作算子是数码移动,其操作算子共有4(方 向)×8 (数码) =32 个。可简化为 4 个: Up , Left , Down,Right
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第二章 知识表达技术
2.4 与/或图表达法
超图 树图 与/或树 在求解问题时的两种思维方法: 分解:将复杂大问题分解为一组简单小问题 若所有子问题都解决了,则总问题也解决了,这 是“与”的逻辑关系——“与”树 变换:将较难问题变换为较易等价/等效问题 若一难问题可以等价变换为几个容易问题,则任 何一个容易问题解决了,也就解决了原有难问题, 这是“或”的逻辑关系——“或”树 兼用“分解”和“变换”方法——“与/或”树
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第二章 知识表达技术
2.4 与/或图表达法
【例2.3】猴子和香蕉问题
设机器人“猴子”位于a处,目的物“香蕉”挂在c处上方,猴子想 吃香蕉,但高度不够,拿不着。在b处有可移动的台子,若猴子站在台 子上,就可以拿到香蕉。 问题是制定机器人的行动计划,使猴子能拿到香蕉。

香蕉

a猴子

c

b台子

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第二章 知识表达技术
2.4 与/或图表达法
【例2.3】猴子和香蕉问题 状态空间法:四元数组描述:S=(w,x,y,z) 其中:w:猴子所处水平位置 x:台子所在水平位置 y:猴子是否在台子上(y=1:在;y=0:不在) z:猴子是否能拿到香蕉(z=1:拿到;z=0:没拿到) 可能出现的状态如下:
S0=(a,b,0,0)
S2=(c,c,0,0) S4=(c,c,1,1)
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S1=(b,b,0,0)
S3=(c,c,1,0) 其中S0为初始状态,S4为目标状态
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第二章 知识表达技术
2.4 与/或图表达法
【例2.3】猴子和香蕉问题

允许的操作集为: F={f1,f2,f3,f4}
其中: f1(u)为猴子走到u处 f2(v)为猴子推台子到v处 f3为猴子爬上台子 f4为猴子拿到香蕉 (w,x,0,z)?(u,x,0,z) (x,x,0,0)?(v,v,0,0) (x,x,0,z)?(x,x,1,z) (c,c,1,0)?(c,c,1,1)

比较目标状态(S4)与初始状态(S0)的差异,来选择主操作。由 于S0与S4中的四个状态量都有差异,相应的操作为f1,f2,f3和f4,都可 选为主操作。因此,可将原问题变换为四个新问题,而新问题又可分 为几个子问题及子子问题。这一过程——与/或树图
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第二章 知识表达技术
2.4 与/或图表达法
【例2.3】猴子和香蕉问题 与/或树图
P1:主操作f1 P2:主操作f2

S0->S4

P3:主操作f3

P4:主操作f4

P31 (f1,f2) S0->S2

P32 (f3) S2->S3

P33 (f4) S3->S4

P311 (f1) S0->S1
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P312 (f2) S1->S2
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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统

产生式系统(production system)
描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。这个 基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念

论域知识分为两部分:
1. 2. 事实表示静态知识,如事物、事件和它们之间的关系 产生式规则表示推理过程和行为,如动作,算子,变换等 这类系统的知识库主要用于存储规则,因此又把此类系 统称为基于规则的系统(rule-based system)

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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统

产生式系统的基本结构 一个产生式系统包含事实库、规则集和规则解 释(控制器)三部分
控制器 匹配排序 冲突裁决

规则集 激发树
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匹配 检索

事实库 知识匹配 相关检索
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元规则

第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统
事实库 ——当前已知的知识信息数据,包括推理过程中形成的中间结论知 识,换句话说,它用于存储有关问题的状态、性质等事实的叙述型知 识,也称为综合数据库或工作存储器。数据是广义的 在事实库中的数据由规则解释(控制器),用来激活相应的规则。 规则集库 —— 存储有关问题的状态转移、性质变化等规则的过程型知识, 或称“规则库” 产生式规则的一般形式可以表述为: P1,P2,…,Pm?C1,C2,…,Cn 每条产生式规则分为左部和右部两个部分,左部表示激活该产生式 规则的前提条件/规则前件,右部表示调用该产生式规则后所做的行为 部分/规则后件/结论。可简述成“条件-动作”对的形式。 对事实库的修改在产生式系统中扮演着推理的角色,正是由于事实 库内容的不断改变,才构成了由原始数据到结论的变换过程

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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统

产生式规则的形式与传统程序设计语言中条件语句非常相似,但实
际上两者之间存在根本的区别: 产生式规则左部表达的是一组复杂模式,而不仅仅是一个布尔表达式 规则之间控制流不象传统语言中从一条语句向其下一条语句传递,而 且满足条件的规则被激活但不一定立即执行,这将取决于产生式系统 的冲突消解策略,这也是区分传统程序与产生式系统行为特征的关键 逻辑程序中的语句可以视作产生式规则的一种特殊形式

在产生式系统中,一条规则仅描述前提条件与行为之间的静态关 系,因此,规则的正确性应当独立地得到保证。这就是规则的自含性, 正是由于产生式规则的自含性特点,才使得知识的表示与控制的分离 成为可能。

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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统
规则解释(控制器)——根据有关问题的控制型知识,选择控制策略,将 规则与事实进行匹配,控制并利用知识进行推理并求解问题 通常从选择规则到执行操作分3步: 匹配、冲突消解和操作——由匹配器负责判断规则条件是否成立,冲 突消解器负责选择可调用的规则,解释器负责执行规则的动作,并在 满足结束条件时终止产生式系统的运行。 1. 匹配——当前事实库内容与规则条件部分匹配。如果两者完全匹配, 则把这条规则称为触发规则。当按规则的操作部分去执行时,称这条 规则为启用规则。被触发的规则不一定总是启用规则,因为可能同时 有几条规则的条件部分被满足,需解决冲突步骤中来解决。在复杂的 情况下,在事实库和规则的条件部分之间可能要进行近似匹配 2. 冲突解决——当有一条以上规则的条件部分和当前事实库相匹配时, 就需要决定首先使用哪一条规则,这称为冲突解决 3. 操作——执行规则的操作部分,经操作以后,当前事实库将被修改。 然后,其它的规则有可能被使用,即进入下一循环
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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统
如:设有以下两条美式足球的规则: 规则R1 规则 R2 IF fourth dawn IF fourth dawn short yardage short yardage THEN punt within 30 yards(from the goal line) THEN field goal R1规则:如进攻方在前三次进攻中前进的距离少于 10码(short yardage), 那么在第四次进攻时(fourth dawn),可以踢悬空球(punt) R2规则:如进攻方在前三次进攻中前进的距离少于 10 码,而进攻的位置又 在离对方球门线30码距离之内,那么就可以射门(field goal)
如果当前事实库包含事实“fourth dawn”和“short yardage”以及“within 30 yards”???
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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统
专一性排序——如某一规则条件部分规定的情况,比另一规则 条件部分规定的情况更有针对性,则这条规则有较高的优先级 规则排序——如规则编排的顺序就表示了启用的优先级,则称 之为规则排序 数据排序——把规则条件部分的所有条件按优先级次序编排起 来,运行时首先使用在条件部分包含较高优先级数据的规则。 规模排序——按规则的条件部分的规模排列优先级,优先使用 被满足的条件较多的规则 就近排序——把最近使用的规则放在最优先的位置。这和人类 的行为有相似之处 上下文限制——把产生式规则按它们所描述的上下文分组,也 就是说按上下文对规则分组。在某种上下文条件下,只能从与 其相对应的那组规则中选择可应用的规则 ……
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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统
【例2.4】动物识别系统 规则I1到I4这一组规则可用于把哺乳动物和鸟类动物区分开: 规则I1 如果 该动物有毛发,那么 它是哺乳动物 规则I2 如果 该动物能产乳,那么 它是哺乳动物 规则I3 如果 该动物有羽毛,那么 它是鸟类动物 规则I4 如果 该动物能飞行,它能生蛋,那么 它是鸟类动物 规则I5到I8把哺乳动物又进一步分为更细的类食肉动物和有蹄动物: 规则I5 如果 该动物是哺乳动物,它吃肉,那么 它是食肉动物 规则I6 如果 该动物是哺乳动物,它长有爪子,它长有利齿, 它眼睛前视,那么 它是食肉动物 规则I7 如果 该动物是哺乳动物,它长有蹄,那么 它是有蹄动物 规则I8 如果 该动物是哺乳动物,它反刍, 那么 它是有蹄动物,并且是偶蹄动物
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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统
【例2.4】动物识别系统 以下两个规则对食肉动物进行细分: 规则I9 如果 该动物是食肉动物,它的颜色是黄褐色,它有深色的斑点 那么 它是猎豹 规则I10 如果 该动物是食肉动物,它的颜色是黄褐色,它有黑色条纹 那么 它是老虎 以下两个规则对有蹄动物进行细分: 规则I11 如果 该动物是有蹄动物,它有长腿,它有长颈,它的颜色是黄 褐色,它有深色的斑点,那么 它是长颈鹿 规则 I12 如果 该动物是有蹄动物,它的颜色是白的,它有黑色条纹, 那么 它是斑马

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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统
【例2.4】动物识别系统
以下对鸟类进行分类的规则: 规则I13 如果 该动物是鸟类,它不会飞,它有长腿,它有长颈, 它的颜色是黑、白色相杂,那么 它是鸵鸟

(规则 I13 的 IF 部分的条件“它有长腿”和“它有长颈”,也出现在规则 I11的IF部分。I11是有蹄动物的,而I13是鸟的分类,无混淆)
规则I14 如果 该动物是鸟类,它不能飞行,它能游水, 它的颜色是黑色和白色,那么 它是企鹅 规则I15 如果 该动物是鸟类,它善于飞行,那么 它是海燕

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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统
【例2.4】动物识别系统——识别长颈鹿的过程 开始,观察到:(动物的颜色是黄褐色,深色斑点) 规则I11还是规则I9? 再看到该动物给它的幼兽喂奶,并能反刍,于是事实库内容增为: (动物的颜色是黄褐色,深色斑点,能产乳,反刍) 现用规则集与事实库进行匹配,I2首先可用,并更新事实库为: (哺乳动物,黄褐色,深色斑点,能产乳,反刍) 进而I8又能用,更新事实库为: (有蹄动物,偶蹄动物,哺乳动物,黄褐色,深色斑点,能产乳,反刍) 还无法识别,而事实库也不能和其它规则的前提相匹配,需再观察,进一 步发现该动物腿和颈都很长,即得到事实库:
(动物有长腿,有长颈,有蹄动物,偶蹄动物,哺乳动物,黄褐色,深色斑点,能产乳,反刍)

规则I11可使用,推理出该动物为长颈鹿 问题的求解过程可终止
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第二章 知识表达技术
2.5 产生式系统

产生式系统的问题求解过程的步骤: ① 事实库初始化 ② 若存在未用规则前提能与事实库相匹配则转③, 否则转⑤ ③ 使用规则,更新事实库,并标记所用规则 ④ 事实库是否包含解。若是,则终止求解过程,否 则转② ⑤ 要求更多的关于问题的信息,若不能提供所要信 息,则求解失败,否则更新事实库并转②
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第二章 知识表达技术
2.6 知识的逻辑表达方法
逻辑是人们思维活动规律的反映和抽象,最精确和最成功,计 算机可作精确处理,与自然语言又非常接近 第一个因素:互关联的两部分:公理系统和演绎结构 第二个因素:逻辑及其演绎能保证正确,闭包集合(语义 保持) 第三个因素:演绎可完全机械化(定理证明) 数理逻辑:用数学方法研究形式逻辑的一分支(符号逻辑) 谓词逻辑:数逻基本形式(基于谓词分析的形式化语言) 知识的逻辑表达:用一阶谓词逻辑来描述AI的问题求解知识

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第二章 知识表达技术
2.6 知识的逻辑表达方法
(简单回顾)

命题逻辑——谓词逻辑的基础 A,B等 原子命题——表达单一意义的命题 灯关着 天在下雨 复合命题——由“联结词”联结原子命题 简单推理表达方法
P?? Q:如果天在下雨,则天不晴
? :否定(Negation);?:合取(Conjunction);?:析取(Disjunction); ?:条件(Condition);?:双条件(Bicondition)

命题变元——不具有固定具体含义的命题 合式公式——利用命题变元构成的 蕴含式或等价式——推理确
析取三段论,假言推理,假言三段论;二难推理等
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第二章 知识表达技术
2.6 知识的逻辑表达方法
谓词逻辑——命题逻辑的扩充和发展 原子命题=客体+谓词 谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式
客体变元;客体域;n元谓词;?x:全称量词;?x:存在量词

一阶谓词逻辑——谓词逻辑中最直观的一种逻辑
所有罗马人或忠于或仇恨恺撒:?x Roman(x)?loyalto(x,Caesar)?hate(x,Caesar) 环境描述: 动作描述: AT(ROBOT,ALCOVE) PICK-UP-BOX(A): EMPTYHANDED(ROBOT) 条件: ON(BOX,A) ON(BOX,A) AT(ROBOT,A) TABLE(A) EMPTYHANDED(ROBOT) TABLE(B) 行动: 删除:EMPTYHANDED(ROBOT) 增加:HOLDS(ROBOT,BOX)

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第二章 知识表达技术
2.6 知识的逻辑表达方法
谓词逻辑表达法的特性
谓词逻辑与关系数据库——数据库系统?知识库 一阶谓词逻辑具有完备的逻辑推理算法 谓词逻辑本身具有比较扎实的数学基础 逻辑推理是从公理集合中演绎而得出结论的过程 优点 严格性:保证其演绎推理结果的正确性,较精确地表达知识 通用性:拥有通用的逻辑演算的方法和推理的规则 三段论法等 自然性:一种接近于自然语言的形式语言。

模块性:便于用计算机实现逻辑推理的机械化、自动化 缺点 效率低:抛弃语义信息,使推理过程冗长,效率低,出现“组合爆炸”。 灵活性差:不便于表达和加入启发性知识及元知识。
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第二章 知识表达技术
2.6 知识的逻辑表达方法

谓词逻辑表达法的应用
自动问答系统——Green的QA-3为一通用系统,推理采用 归结法,控制采用启发式,无约束的归结是完备的 机器人行动规划系统——Fikes等设计的STRIPS含两类过 程:问题应答过程、规划和解决问题的过程。前者采用 的是归结法,后者采用是手段-目标分析法 机器博弈系统 ——Filman等设计的FOL系统是一证明系统。 证明采用一阶谓词逻辑说明,演绎采用Prawitz的自然演 绎系统,逻辑精确性,过程控制形式化 问题求解系统 ——Kowalski 等设计的 PS 系统,直接用逻 辑子句表示知识,简易方便
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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络
1968 Quillian提出概念;1970 Simmon用于自然语言理解的研究

概念 语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法 形式上,一个语义网络为一个带标识的有向图 内容组织上,4个相关部分组成
① 词法部分:决定表示词汇表中允许有哪些符号,它涉及各个结点 和弧线 ② 结构部分:叙述符号排列的约束条件,指定各弧线连接的结点对 ③ 过程部分:说明访问过程,能用于建立和修正描述,以及回答相 关问题 ④ 语义部分:确定与描述相关的(联想)意义的方法,即确定有关 结点的排列及其占有物和对应弧线
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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络
特性 ①显式/简明表达实体结构、属性与实体间因果关系
利于以联想方式对系统的解释

②与概念相关的属性和联系被组织在一结点中
易于被访问和学习

③更加直观,更易于理解
(继承方式)符合人类思维习惯

④语义解释依赖于结构的推理过程
(无结构约定)推理不很有效

⑤结点联系有线状/树状/网状/递归状
知识存储/检索需较复杂的过程
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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络
语义网络表达法的优点
自然性——直接而明确地表达概念之间的语义关系,接近于人类 的语义记忆方式 联想性——着重于表达语义关系知识,体现了联想思维过程,如 通过正例、反例的比较,进行学习的过程 效率较高——可通过语义关系检索和推理,较快导出与问题有关 的概念和事实,不必历遍整个知识库

语义网络表达法的缺点
不能象逻辑方法那样保证推理的严格性和有效性 不便于表达判断性知识 不便于表达深层知识,如与时间因素有关的动态知识
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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
基本命题的语义网络表示(以个体为中心) ISA 燕子 鸟 ? 实例联系 ISA ? 泛化联系 AKO(A Kind Of)
动物 AKO 哺乳动物 AKO 鸟类动物

AKO 猎豹

AKO 老虎

AKO 长颈鹿

AKO 斑马

AKO 鸵鸟

AKO 企鹅

AKO 海燕

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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
基本命题的语义网络表示(以个体为中心) ? 聚集联系 part-of ? 属性联系
person
ISA sex

John
age height

profession

male

30

180cm

programmer

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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
基本命题的语义网络表示(以谓词或关系为中心 )
设有n元谓词或关系 R(arg1,…,argn),arg1取值为a1,…,argn 取值为an,R的等价一组二元关系如下: arg1(R,a1) arg2(R,a2) …… argn(R,an)

a1

......
R

an

对应的语义网络:

arg1

argn
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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
连接词在语义网络中的表示方法 合取
give(John,Mary,“战争与和平”)?read(Mary,“战争与和平”) 对应的语义网络:


giver

give
object recipient subject

read
object

John

Mary

战争与和平

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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
连接词在语义网络中的表示方法 析取
John is a programmer or Mary is a lawyer 对应的语义网络:


OC1
worker profession

OC2
profession worker

John
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programmer

Mary

Lawer
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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
连接词在语义网络中的表示方法 否定 ?ISA,?AKO及?part-of的有向弧
? give(John,Mary,“ 战 争 与 和 平 ” )?read(Mary,“ 战 争 与 和 平”) recipient John Mary 战争与和平 对应的语义网络:
object
subject

giver

object

give

read

非 与

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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
连接词在语义网络中的表示方法 蕴含 一弧:命题前提条件ANTE,另一弧:规则结论CONSE
如果车库起火,那么用CO2或沙来灭 对应的语义网络:
ADDRESS
ISA

A
loc state

B

ISA

EVENT

EVENT
ISA

EVENT
ISA ANTE

event1
ISA loc state

蕴含

CONSE

灭火
材料


ISA

CO2 车库 起火



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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
变元和量词在语义网络中的表示方法 存在量词 直接用ISA弧 全称量词 分块方法 存在量词:The dog bit the postman
DOG
ISA

BITE
ISA ASSAILIANT

POSTMAN
ISA VICTIN

D

B
(a)

P

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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
变元和量词在语义网络中的表示方法 存在量词 直接用ISA弧 全称量词 分块方法
全称量词:Every dog has bitten a postman (?x)DOG(x)?(?y)[POSTMAN(y)?BITE(x,y)]

GS
ISA
OM FR

DOG
ISA

BITE
ISA ASSAILIANT

POSTMAN
ISA VICTIN

S1

G

D

B
(b)

P

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第二章 知识表达技术
2.7 语义网络

语义网络的知识表示
变元和量词在语义网络中的表示方法 存在量词 直接用ISA弧 全称量词 分块方法
全称量词:Every dog has bitten every postman
DOG
ISA

BITE
ISA ASSAILIANT

POSTMAN
ISA VICTIN

D

B R
FROM

P

G

ISA

GS
(c)

用?弧与结点P相连
45

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第二章 知识表达技术
2.8 框架表达法
一个通用的数据结构的形式存储以往的经验 ——数据结构 框架 框架 一个结构 一种组织 结构或组织
新资料可用从经验中得到的概念来分析/解释

框架表示法 一结构化表示方法 框架 语义网络的结点-槽-值表示结构 框架——一组语义网络的结点和槽,这组结点和槽可以描述格式固
定的事物、行动和事件 语义网络可看作结点和弧线的集合
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第二章 知识表达技术
2.8 框架表达法

框架结构
框架(Frame)是一种组织和表示知识的数据结构 框架名 槽(Slot) 槽名 槽值/填充值
(任意数目)

FRAME <框架名> 槽名1: 侧面名11:侧面值11 侧面名12:侧面值12 ?? 侧面名1m:侧面值1m ?? 槽名n: 侧面名n1:侧面值n1 侧面名n2:侧面值n2 ?? 侧面名nm:侧面值nm
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第二章 知识表达技术
2.8 框架表达法
各种属性的槽或侧面 缺省值(DEFAULT)侧面——用于说明该侧面的典型取值
一鸟类框架,鸟是否会飞属性槽可填“会飞”缺省值 附加过程侧面——说明槽值的计算过程和填槽时要做的动作 一组子程序

槽或侧面的取值类型 数值型——整型数(INTEGERS) 浮点数(FLOATS)
地震框架中强度槽和财产损失槽的取值 字符串(STRINGS)——如地震框架中地点槽和断层槽取值 约束类型——可以通过上面给出的基本类型通过布尔运算构成

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第二章 知识表达技术
2.8 框架表达法

框架间的关系

类框架 实例框架 类—超类关系(AKO) 包含关系 实例—类关系(ISA) 属于关系 主子调用关系(组成连接)指针
框架系统
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第二章 知识表达技术
2.8 框架表达法

【例2.9】框架间关系
例:机器人纠纷问题
设机器人罗宾与苏西在一起玩耍, 淘气的苏西打了罗宾一下,其结果可 以猜想,有两种可能性: 一是:罗宾愤怒,还击苏西一下; 苏西也不示弱,二人摔打起来 另是:罗宾没有还手,但感到委 屈,哭了起来

状态变化 初态 高兴 终态 愤怒 对象 罗宾 结果

动作行为 动作 打 接受者 罗宾 发出者 苏西 结果

动作行为 动作 打 接受者 苏西 发出者 罗宾 结果

状态变化 初态 高兴 终态 委屈 对象 罗宾 结果

动作行为 动作 打 接受者 罗宾 发出者 苏西 结果

动作行为 动作 哭 发出者 罗宾

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第二章 知识表达技术
2.8 框架表达法
【例2.10】自然灾害新闻报道 “今天一次强度为里氏7级的地震袭击了X地区,造成250 人死亡和5百万人民币的财产损失。有专家说:‘多年来, 靠近Y断层的地方一直是一个危险的地区。’” 地震框架 地点: X 日期: 今天 强度: 7 死亡人数: 250 财产损失: 5百万人民币 断层: Y 框架系统 地震是一灾害事件,灾害事件还有洪水、飓风等
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第二章 知识表达技术
2.8 框架表达法

框架系统与产生式系统的结合 规则框架:
外部形式槽——用来记录用户给出本规则的原始形式 分析方法槽——用相应的方法将原始规则转换成某种内部形式,
这种内部表示包含一组表达式 转换的结果是向相应的条件槽、结论槽和动作槽填值

条件槽 结论槽 动作槽
另外,也可以向规则框架中填入描述信息,如规则之间的关系、 规则的用途、要达到的目标等

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第二章 知识表达技术
2.8 框架表达法
框架系统特性:
继承性
一个框架系统=一种树型结构 树的每一个节点=一个框架结构 ISA AKO连接

通用性 扩充性 预测性 判断推理 认识某类事物 修正性

各种问题 某细节?另一框架 得到不直接信息

不完整?完善描述

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第二章 知识表达技术
2.9 特征表表达法

特征表是通过对象特征来表达知识的一种表格形式
人工智能语言LISP 特征表 属性和取值

特点:
便于表达叙述性知识 便于表达过程性知识或控制性知识 便于检索 不同问题,不同对象,兴趣特征不同?属性项目不同 不同观点,不同方法?特征/属性不同(同一问题/对象)
系统状态不同?取值不同(同一属性)

注意 : 各种属性在不同地方重复出现,应避免矛盾和不
一致现象
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第二章 知识表达技术
2.9 特征表表达法

【例2.13】机器人行动规划问题 在一含有凹室 (alcove) 的房间里,有两张桌子 A和B,一个机器人(robot)和一个箱子(box), 如图2.8所示。为了 alcove 让机器人从凹室出发, 把桌子A上的箱子移 robot 到桌子B上,然后回 box 到凹室,需要制定相 A 应的行动规划 B
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第二章 知识表达技术
2.9 特征表表达法
【例2.13】机器人行动规划问题 (1)初始状态: 对 象 属 性 ROBOT LOCATION HOLDS
BOX SUPPORTED-BY

取 值 ALCOVE EMPTY

A
TABLE

A
B
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IS-A SUPPORTS
IS-A SUPPORTS

BOX
TABLE

EMPTY
56

第二章 知识表达技术
2.9 特征表表达法
【例2.13】机器人行动规划问题 (2)目标状态: 对 象 属 性 ROBOT LOCATION HOLDS
BOX SUPPORTED-BY

取 值 ALCOVE EMPTY

B
TABLE

A
B
2018/11/25

IS-A SUPPORTS
IS-A SUPPORTS

EMPTY
TABLE

BOX
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第二章 知识表达技术
2.9 特征表表达法
【例2.13】机器人行动规划问题 (3)中间状态: 对 象 属 性 ROBOT LOCATION HOLDS
BOX SUPPORTED-BY





B BOX ROBOT

A
B
2018/11/25

IS-A SUPPORTS
IS-A SUPPORTS

TABLE EMPTY
TABLE EMPTY
58

第二章 知识表达技术
2.10 面向对象的表示
1.对象、消息和方法 静态特性+动态行为 问题空间中对象 呆板与被动数据/数据结构 传统程序语言

鸿沟

计算机求解空间与客观问题空间间

面向对象方法学 构造软件系统/知识系统能较自然地反映人们思考
方式?求解空间在结构上同问题空间取得一致

对象不仅有状态,而且有行为 各种资源和智能实体——对象 一对象的状态和对象具有的知识——该对象的静态属性 一对象所具有的知识处理方法和各种操作 ——该对象的智能行为
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第二章 知识表达技术
2.10 面向对象的表示
1.对象、消息和方法 形式定义:对象::=<ID,DS,MS,MI> 标识符ID——用以标识一个特定的对象 数据结构 DS—— 描述了对象当前的内部状态或所具有的 静态属性,常用一组<属性名,属性值>表示 方法集合MS——用以说明对象所具有的内部处理方法/对 受理的消息的操作过程,它反映了对象自身的智能行为 消息接口 MI—— 对象接收外部信息和驱动有关内部方法 的唯一对外接口。这里的外部信息称为消息 问题求解或程序的执行 依靠对象间传递消息完成的 消息流 统一数据流和控制流,实现对象间联系的唯一途径 消息模式 不仅定义了该对象所能受理的消息,而且还规定了 该对象的固有处理能力 封装性
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第二章 知识表达技术
2.10 面向对象的表示

2.类、类层次和继承性 类是具有相同外部特性和内部实现的一组对象 的抽象 有共同性质的一组对象归入一为类的概念中 外部特性 描述消息模式及其相应的处理能力 内部实现 描述内部状态的表现形式以及实现固有处
理能力

类描述了该类对象的共性 经过类的抽象,一个对象除对象名以外,形式 上只剩下体现该对象个性的内部状态 所属类的一个实例
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第二章 知识表达技术
2.10 面向对象的表示

2.类、类层次和继承性
例:设四边形为一个类,其外部特性由计算四 边形面积的消息模式和计算四边形边长的消息模 式组成,其内部实现包括四边形四个点的坐标数 据格式,以及基于四点坐标数据和四边形面积的 计算方法和四边形边长的计算方法 现任意给出四点坐标的具体数据,显然,只要 这些数据符合四边形类关于四点坐标的数据格式, 以这样的四点坐标数据为内部状态的对象都是四 边形类的一个实例
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第二章 知识表达技术
2.10 面向对象的表示

2.类、类层次和继承性
类——抽象数据类型范畴 一个类的上层可有超类,下 层可有子类,从而形成一种层次结构,称为类层次。超 类和子类同样是类,它们可以建立各自的实例(如:有 理数类上层有实数类,下层有整数类,实数类是有理数 类的超类,整数类则是有理数类的子类,而所有实数、 所有有理数和所有整数分别都是对应类的实例) 类层次的一个重要特性是继承性,即一个类可以继承 其超类的全部描述,且这种继承具有传递性,从而,一 个类可以继承层次结构中在其上面的所有类的全部描述 (如:整数除具有整数类所特有的运算法则外,有理数 类和实数类的运算法则同样适用于所有整数)可重用性
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第二章 知识表达技术
2.10 面向对象的表示

3.与语义网络、框架系统的比较
结构化的 与语义网络比较:
灵活性——网络中的结点和有向弧可按规定不加限制地定义。在 面向对象的表示中不仅仍存在这灵活性,且对象和对象之间的关 系还可动态建立

语义网络
结点 有向弧语义联系 实例联系、泛化联系

面向对象
对象 消息传递 对象、子类与类之间的继承关系

面向对象的结构可以看成一种动态的语义网络
语义网络的主要缺点:难于系统开发 / 维护,而面向对象方法的 封装性能有力地克服这弱点
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第二章 知识表达技术
2.10 面向对象的表示

3.与语义网络、框架系统的比较
与框架结构比较:
层次结构

框架结构的模块性差 —— 框架间关系不唯一(既可能 是具有继承关系的子类连接/成员连接,也可能是反映 全体和部分关系的组成连接);规则可通过一框架连 接到另一框架。 面向对象的知识表示 —— 两个类之间的连接关系只有 子类连接,而规则用作一个类的内部方法,不可能出 现跨越两个对象的规则,类的唯一对外接口是消息模 式,类之外的代码唯有通过传递有关消息才能与该类 的方法打交道 面向对象的表示特适合于大型知识系统的开发/维护
2018/11/25 65

第二章 知识表达技术
2.10 面向对象的表示

3.与语义网络、框架系统的比较
面向对象程序设计方法 —— 以信息隐蔽和抽象数据类型概念 为基础,既提供了从一般到特殊的演绎手段(如继承 等),又提供了从特殊到一般的归纳形式(如类等) 面向对象技术 —— 不仅在软件设计和知识表示中得到了广泛 的应用,而且已拓广到数据库管理和多媒体系统等应用 领域。与此同时,出现了一个比“对象”更富动态性、 更具有人工智能含义的概念,即智能代理(Agent)。这 是一种可以包含主观信念和承诺,且可以主动响应外界 事件的对象 面向智能代理技术是面向对象技术在人工智能与专家系统应 用领域中的发展
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第二章 知识表达技术
练习题/思考题
2 .1 2 .2 2 .4 2.10 2.11 2.12

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