(人工智能)人工智能教案章知識(shí)表示概述

1、（人工智能）人工智能教案章知識(shí)表示概述20XX年XX月多年的企業(yè)咨詢豉問經(jīng)驗(yàn).經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證可以落地機(jī)行的卓越管理方案，值得您下載擁有4.1 概述4.1.1 知識(shí)的定義很難給知識(shí)以明確的定義，只能從不同側(cè)面加以理解，不同的人有不同的理解。知識(shí)表示是人工智能研究中最基本的問題之壹。于知識(shí)處理中總要問到：如何表示知識(shí)，怎樣使機(jī)器能懂這些知識(shí)，能對(duì)之進(jìn)行處理，且能以壹種人類能理解的方式將處理結(jié)果告訴人們。于 AI 系統(tǒng)中，給出壹個(gè)清晰簡潔的有關(guān)知識(shí)的描述是很困難的。有研究報(bào)道認(rèn)為。嚴(yán)格地說AI 對(duì)知識(shí)表示的認(rèn)真、系統(tǒng)的研究才剛剛開始。下面是壹些專家的見法：Feigenbaum ： 知識(shí)是經(jīng)過消減、塑造

2、、 解釋和轉(zhuǎn)換的信息。Bernstein ：知識(shí)是由特定領(lǐng)域的描述、關(guān)系和過程組成的。Hayes-roth ：知識(shí)是事實(shí)、信念和啟發(fā)式規(guī)則。從知識(shí)庫的觀點(diǎn)見，知識(shí)是某領(lǐng)域中所涉及的各有關(guān)方面的壹種符號(hào)表示。另外有壹種三維的描述方法：（范圍，目的，有效性）,其中知識(shí)的范圍由具體到壹般，知識(shí)的目的從說明到指定，知識(shí)的有效性從確定到不確定。例如，“今天下雨”這種知識(shí)是具體的、說明性、不確定的，而“要證 A- B,只需證明A AB是不可滿 足的”這種知識(shí)是壹般性的、指示性、確定性的。4.1.2 知識(shí)的分類從不同的角度、不同的側(cè)面對(duì)知識(shí)有著不同的分類方法。于此，我們根據(jù)知識(shí)表達(dá)的內(nèi)容，將其簡單地分為如下

3、幾類： 事實(shí)性知識(shí)知識(shí)的壹般直接表示，如果事實(shí)性知識(shí)是批量的、有規(guī)律的，則 往往以表格、圖冊(cè)，甚至數(shù)據(jù)庫等形式出現(xiàn)。這種知識(shí)描述壹般性的事實(shí)，如凡是冷血?jiǎng)游锞?，哺乳?dòng) 物均是胎生繁殖后代等。過程性知識(shí)表述做某件事的過程。標(biāo)準(zhǔn)程序庫也是常見的過程性知識(shí)，而且 是系列化、配套的。如電視機(jī)維修法，怎樣烹制法國大餐等。行為性知識(shí)不直接給出事實(shí)本身，只給出它于某方面的行為。行為性知識(shí)經(jīng) 常表示為某種數(shù)學(xué)模型，從某種意義上講，行為性知識(shí)描述的是 事物的內(nèi)涵，而不是外延。如微分方程實(shí)例性知識(shí)只給出壹些實(shí)例。知識(shí)藏于實(shí)例中。感興趣的不是實(shí)例本身，而 是隱藏于大量實(shí)例中的規(guī)律性知識(shí)。舉例說明類比性知識(shí)既不

4、給出外延，也不給出內(nèi)涵，只給出它和其它事物的某些相似 之處。類比性知識(shí)壹般不能完整地刻畫事物，但它能夠啟發(fā)人們 于不同的領(lǐng)域中做到知識(shí)的相似性共享。如比喻，心如刀絞，謎語等元知識(shí)有關(guān)知識(shí)的知識(shí)。最重要的元知識(shí)是如何使用知識(shí)的知識(shí)。例如，壹個(gè)好的專家系統(tǒng)應(yīng)該知道自己能回答什么問題，不能回答什么問題，這就是關(guān)于自己知識(shí)的知識(shí)。元知識(shí)是用于如何從知識(shí)庫中找到想要的知識(shí)。4.1.3 知識(shí)的要素知識(shí)的要素是指構(gòu)成知識(shí)的必需元素。于這里，我們關(guān)心的是壹個(gè)人工智能系統(tǒng)所處理的知識(shí)的組成成分。壹般而言，人工智能系統(tǒng)的知識(shí)包含事實(shí)、規(guī)則、控制和元知識(shí)。4.1.4 知識(shí)表示定義知識(shí)表示方法是研究用機(jī)器表示知識(shí)的可

5、行性、有效性的壹般方法，是壹種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和控制結(jié)構(gòu)的統(tǒng)壹體，既考慮知識(shí)的存儲(chǔ)又考慮知識(shí)的使用。知識(shí)表示可見成是壹組事物的約定，以把人類知識(shí)表示成機(jī)器能處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。事實(shí) ：事物的分類、屬性、事物間關(guān)系、科學(xué)事實(shí)、客觀事實(shí)等。是有關(guān)問題環(huán)境的壹些事物的知識(shí)，常以“一是一”形式出現(xiàn)，也 是最低層的知識(shí)。例如：雪是白色的，人有四肢。規(guī)則 ：事物的行動(dòng)、動(dòng)作和聯(lián)系的因果關(guān)系知識(shí)。這種知識(shí)是動(dòng)態(tài)的，常以“如果一那么一形式出現(xiàn)。例如啟發(fā)式規(guī)則，如果下雨，則出門帶傘。控制 ：當(dāng)有多個(gè)動(dòng)作同時(shí)被激活時(shí)，選擇哪壹個(gè)動(dòng)作來執(zhí)行的知 識(shí)。是有關(guān)問題的求解步驟、規(guī)劃、求解策略等技巧性知識(shí)元知識(shí) ：怎樣使用規(guī)則、解釋規(guī)

6、則、校驗(yàn)規(guī)則、解釋程序結(jié)構(gòu)等知識(shí)。是有關(guān)知識(shí)的知識(shí)，是知識(shí)庫中的高層知識(shí)。元知識(shí)和控制知識(shí)有時(shí)有重疊。知識(shí)表示有如下特性：知識(shí)表示是智能推理的部分理論。知識(shí)表示是有效計(jì)算的載體知識(shí)表示是交流的媒介（如語義網(wǎng)絡(luò)）4.1.5 選取知識(shí)表示的因素選取何種知識(shí)表示方法來表示知識(shí)，不僅取決于知識(shí)類型，仍有很多其它因素的影響，例如：表示知識(shí)的范圍是否廣泛例如，數(shù)理邏輯表示是壹種廣泛的知識(shí)表示辦法，如果單純用數(shù)字表示，則范圍就有限制。是否適于推理人工智能只能處理適合推理的知識(shí)表示，因此所選用的知識(shí)表示必須適合推理。數(shù)學(xué)模型（拉格朗日插值法）適合推理，普通的數(shù)據(jù)庫只能供瀏覽檢索，但不適合推理。是否適于計(jì)算機(jī)處

7、理計(jì)算機(jī)只能處理離散的、量化的byte 字節(jié)流。因此，用文字表述的知識(shí)和連續(xù)形式表示的知識(shí)（如微分方程）不適合計(jì)算機(jī)處理。是否有高效的求解算法考慮到實(shí)用的性能，必須有高效的求解算法，知識(shí)表示才有意義。能否表示不精確知識(shí)自然界的信息具有先天的模糊性和不精確性，能否表示不精確知識(shí)也是考慮的重要因素。許多知識(shí)表示方法往往要經(jīng)過改造，如確定性方法、主觀貝葉斯方法等對(duì)證據(jù)和規(guī)則引入了不確定性度量，就是為了表達(dá)不精確的知識(shí)。能否于同壹層次上和不同層次上模塊化例如 Prolog 只有壹個(gè)全局知識(shí)庫，不能模塊化，這是它的缺點(diǎn)。知識(shí)和元知識(shí)能否用統(tǒng)壹的形式表示知識(shí)和元知識(shí)是屬于不同層次的知識(shí)，使用統(tǒng)壹的表示方法

8、能夠使知識(shí)處理簡單。產(chǎn)生式表示法就能比較方便的表示這倆種層次的知識(shí)。是否適合于加入啟發(fā)信息于已知的前提下，如何最快的推得所需的結(jié)論，以及如何才能推得最佳的結(jié)論，我們的認(rèn)識(shí)往往是不精確的。因此，往往需要于元知識(shí)（控制知識(shí)）加入壹些控制信息，也就是通常所說的啟發(fā)信息。過程性表示仍是說明性表示壹般認(rèn)為，說明性的知識(shí)表示涉及細(xì)節(jié)少，抽象程度高，因此可靠性好，修改方便，但執(zhí)行效率低。過程性知識(shí)表示的優(yōu)缺點(diǎn)和說明性知識(shí)表示的相反。表示方法是否自然壹般于表示方法盡量自然和使用效率之間取得壹個(gè)折中。比如，對(duì)于推理來說，Prolog 比高級(jí)語言如VisualC+ 自然，但顯然犧牲了效率。4.1.6 知識(shí)表示方法的分類表示方法種類繁多，而且分類的標(biāo)準(zhǔn)也不大相同，通常有：直接表示，邏輯表示，產(chǎn)生式規(guī)則表示法，語義網(wǎng)絡(luò)表示法，框架表示法，腳本方法，過程表示，混合型知識(shí)表示方法，面向?qū)ο蟮谋硎痉椒ǖ?。壹些主要的知識(shí)表示方法彼此間關(guān)系可用右圖表示：圖 4-1 知識(shí)表示方法體系t4-1_swf.htm總之，人工智能問題的求解是以知識(shí)表示為基礎(chǔ)的。如何將已獲得的有關(guān)知識(shí)以計(jì)算機(jī)內(nèi)部代碼形式加以合理地描述、存儲(chǔ)、有效地利用，便是知識(shí)表示應(yīng)解決的問題。知識(shí)表示的研究內(nèi)容集中于倆個(gè)方面，其壹是表示觀的研究，牽涉到認(rèn)識(shí)論、本體論、知識(shí)工程等方面；其二就是表示方法的研究，各種表示方法的應(yīng)用。人工智能中知識(shí)表示研究的特