《人工智能》課程教案1

《人工智能》課程數(shù)親

第一章緒論

教學(xué)內(nèi)容：本章首先介紹人工智能的定義、發(fā)展概況及相關(guān)學(xué)派和他們的認(rèn)知觀，接著

討論人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，最后簡介本書的主要內(nèi)容和編排。

教學(xué)重點(diǎn)：1.從不同科學(xué)或?qū)W科出發(fā)對人工智能進(jìn)行的定義;

2.介紹人工智能的起源與發(fā)展過程；

3.討論人工智能與人類智能的關(guān)系;

4.簡介目前人工智能的主要學(xué)派；

5.簡介人工智能所研究的范圍與應(yīng)用領(lǐng)域。

教學(xué)難點(diǎn)：I.怎么樣理解人工智能；

2.人工智能作為一門學(xué)科有什么意義；

3.人工智能的主要學(xué)派與其爭論焦點(diǎn)；

教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的多媒體素材來表示抽象概念。

教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握人工智能的幾種定義，掌握目前人工智能的三個主要學(xué)派及對人工

智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范圍和應(yīng)用領(lǐng)域。

1.1人工智能的定義與發(fā)展

教學(xué)內(nèi)容：本小節(jié)主要介紹目前對人工智能的幾種定義，并對人工智能的起源和發(fā)展進(jìn)

行了總結(jié)和分析。

教學(xué)重點(diǎn)：幾種人工智能的定義和人工智能發(fā)展的幾個重要時期。

教學(xué)難點(diǎn)：理解人工智能的定義與本質(zhì)。

教學(xué)方法：課堂講授為主。

教學(xué)要求：從學(xué)科和能力的角度深刻理解人工智能的定義，初步了解人工智能的起源及

其發(fā)展過程。

1.1.1人工智能的定義

定義1智能機(jī)器

能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)（anthropomorphictasks）的機(jī)器。

定義2人工智能（學(xué)科）

人工智能（學(xué)科）是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個分支。它的近

期主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。

定義3人工智能（能力）

人工智能（能力）是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、

證明、識別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。

為了讓讀者對人工智能的定義進(jìn)行討論，以便更深刻地理解人工智能，下面綜述其它

幾種關(guān)于人工智能的定義,

定義4人工智能是一種使計(jì)算機(jī)能夠思維，使機(jī)器具有智力的激動人心的新嘗試

(Haugeland,1985)?

盲義5人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學(xué)習(xí)等有關(guān)活動的自動化

(Bellman,1978)o

定義6人工智能是用計(jì)算模型研究智力行為(Charniak和McDermoll,1985)。

定義7人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計(jì)算(Winston,1992)。

定義8人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)(Kurzweil,1990)。

定義9人工智能研究如何使計(jì)算機(jī)做事讓人過得更好(Rick和Knight,1991

定義10人工智能是一門通過計(jì)算過程力II理解和模仿智能行為的學(xué)科

(Schalkoff.l990)o

定義11人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動化有關(guān)的一個分支(Luger和

Stubblefield,1993

其中，定義4和定義5涉及擬人思維：定義6和定義7與理性思維有關(guān)：定義8和定義

9涉及擬人行為；定義10和定義11與擬人理性行為有關(guān)。

1.1.2人工智能的起源與發(fā)根

人工智能的發(fā)展是以硬件與軟件為基礎(chǔ)的，經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。特別是20世紀(jì)30

年代和40年代的智能界，發(fā)現(xiàn)了兩件重要的事情：數(shù)理邏輯和關(guān)于計(jì)算的新思想。以維納

(Wiener)、弗雷治、羅素等為代表對發(fā)展數(shù)理邏輯學(xué)科的貢獻(xiàn)及丘奇(Church)、圖靈和其它

一些人關(guān)于計(jì)算本質(zhì)的思想，為人工智能的形成產(chǎn)生了重要影響。

1956年夏季，人類歷史上笫一次人工智能研討會在美國的達(dá)特茅斯(Darlmoulh)大學(xué)舉

行，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。

1969年召開了第一屆國際人工智能聯(lián)合會議(InlemaiionalJointConferenceonAI,IJCAI),

此后每兩年召開一次。

1970年《人工智能》國際雜志(InlemationalJournalofAI)創(chuàng)刊。這些對開展人工智能國

際學(xué)術(shù)活動和交流、促進(jìn)人工智能的研究和發(fā)展起到積極作用。

提問：為什

20世紀(jì)7()?80年代，知識工程的提出與專家系統(tǒng)的成功應(yīng)用，確定

么人工智能

了知識在人工智能中的地位。

在1956年才

近十多年來，機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等和行為主義的研

正式誕生？

究深入開展，形成高潮。同時，不同人工智能學(xué)派間的爭論也非常熱烈.

這些都推動人工智能研究的進(jìn)?步發(fā)展。

1.2人類智能與人工智能

教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要討論人類智能與人工智能的關(guān)系問題。

教學(xué)重點(diǎn)：智能信息處理系統(tǒng)，人類智能與人工智能的關(guān)系。

教學(xué)難點(diǎn)：智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)。

教學(xué)方法：課堂講授為主。

教學(xué)要求：了解人類認(rèn)知活動與計(jì)算機(jī)的比較關(guān)系，基本了解智能信息處理系統(tǒng)。

1.2.1智能處理信息系統(tǒng)的假設(shè)

1、符號處理系統(tǒng)的六種基本功能

信息處理系統(tǒng)又叫符號操作系統(tǒng)(SymbolOperaUonSystem)或物理符號系統(tǒng)(Physical

SymbolSystem)<>所謂符號就是模式(pattern)。

一個完善的符號系統(tǒng)應(yīng)具有下列6種基本功能：

⑴輸入符號(input)；

⑵輸出符號(output);

(3)存儲符號(store);

(4)復(fù)制符號(copy);

(5)建立符號結(jié)構(gòu)：通過找出各符號間的關(guān)系，在符號系統(tǒng)中形成符號結(jié)構(gòu)；

(6)條件性遷移(conditionaltransfer):根據(jù)已有符號，繼續(xù)完成活動過程。

2、可以把人看成一個智能信息處理系統(tǒng)

如果?個物理符號系統(tǒng)具有上述全部6種功能，能夠完成這個全過程，那么它就是?個

完整的物理符號系統(tǒng)。人具有上述6種功能;現(xiàn)代計(jì)算機(jī)也具備物理符號系統(tǒng)的這6種功能。

3、理符號系統(tǒng)的假設(shè)

任何一個系統(tǒng)，如果它能表現(xiàn)出智能，那么它就必定能夠執(zhí)行上述6種功能.反之，任

何系統(tǒng)如果具有這6種功能，那么它就能夠表現(xiàn)出智能；這種智能指的是人類所具有的那種

智能。把這個假設(shè)稱為物理符號系統(tǒng)的假設(shè)。

4、物理符號系統(tǒng)3個推論

推論一既然人具有智能，那么他(她)就?定是個物理符號系統(tǒng)。

提問：為什么

人之所以能夠表現(xiàn)出智能，就是基于他的信息處理過程。

能夠把人看做

推論二既然計(jì)算機(jī)是一個物理符號系統(tǒng)，它就一定能夠表現(xiàn)出

一個物理符號

智能。這是人工智能的基本條件。

系統(tǒng)？

推論三既然人是一個物理符號系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個物理符號

系統(tǒng)，那么就能夠用計(jì)算機(jī)來模擬人的活動。

4、人類的認(rèn)知行為具有不同的層次

認(rèn)知生理學(xué)研究認(rèn)知行為的生理過程，主要研究人的神經(jīng)系統(tǒng)(神經(jīng)元、中樞神經(jīng)系

統(tǒng)和大腦)的活動，是認(rèn)知科學(xué)研究的底層。

認(rèn)知心理學(xué)研究認(rèn)知行為的心理活動，主要研究人的思維策略，是認(rèn)知科學(xué)研究的頂

層。

認(rèn)知信息學(xué)研究人的認(rèn)知行為在人體內(nèi)的初級信息處理,主要研究人的認(rèn)知行為如何

通過初級信息自然處理，由生理活動變?yōu)樾睦砘顒蛹捌淠孢^程，即由心理活動變?yōu)樯硇袨椤?/p>

這是認(rèn)知活動的中間層，承上啟下。

認(rèn)知工程學(xué)研究認(rèn)知行為的信息加工處理，主要研究如何通過以計(jì)算機(jī)為中心的人工

信息處理系統(tǒng)，對人的各種認(rèn)知行為(如知覺、思維、記憶、語言、學(xué)習(xí)、理解、推理、識

別等)進(jìn)行信息處理。這是研究認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知行為的工具，應(yīng)成為現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)和現(xiàn)代

認(rèn)知生理學(xué)的重要研究手段。

1.2.2人類智能的計(jì)算機(jī)模擬

1、機(jī)器智能可以模擬人類智能

物理符號系統(tǒng)假設(shè)的推論一告訴人們，人有智能，所以他是一個物理符號系統(tǒng)；推論三

指出，可以編寫出計(jì)算機(jī)程序去模擬人類的思維活動。這就是說，人和計(jì)算機(jī)這兩個物理符

號系統(tǒng)所使用的物理符號是相同的，因而計(jì)算機(jī)可以模擬人類的智能活動過程。

2、智能計(jì)算機(jī)的功能?~-：-------1

如下棋、證明定理、翻譯語言文字和解決難題等。神經(jīng)計(jì)算機(jī)討論：為什么

(neuralcomputer)能夠以類似人類的方式進(jìn)行“思考”，它力圖重建人能夠用電腦模

腦的形象。一些國家對量子計(jì)算機(jī)的研究也已起步，希望通過對量子擬人腦智能？J

計(jì)算(quantumcompuling)的研究，產(chǎn)生量子計(jì)算機(jī)。'--------------"

1.3人工智能的學(xué)跟

教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要介紹人工智能的幾個主要學(xué)派及認(rèn)知觀。

教學(xué)重點(diǎn)：符號主義［Symbolicism),聯(lián)結(jié)主義(Connectionism),行為主義(Actionism)。

教學(xué)難點(diǎn)：各學(xué)派的對人工智能的不同觀點(diǎn)。

教學(xué)方法：課堂講授為主。

教學(xué)要求：了解各派別之間的關(guān)系及對人工智能發(fā)展歷史的看法。

1、人工智能三大學(xué)派

?符號主義(Symbolicism),乂稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計(jì)算

機(jī)學(xué)派(Computerism),其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原

理。

?聯(lián)結(jié)主義(Connectionism),又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism),

其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。

?行為主義(Actionism),又稱進(jìn)化主:義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cybemeticsism),其

原理為控制論及感知一動作型控制系統(tǒng)。

2、三大學(xué)派對人工智能發(fā)展歷史的不同看法

符號主義認(rèn)為人工智能源于數(shù)理邏輯。符號主義仍然是人工智能的主流派。這個學(xué)派

的代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。

聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是人腦模型的研究。

行為主義認(rèn)為人工智能源于控制論。這一學(xué)派的代表作首推布魯克斯(Brooks)的六足

行走機(jī)器人，它被看做新一代的''控制論動物”，是一個基于感知一動作模式的模擬昆蟲行

為的控制系統(tǒng)。

1.4人工智能的研窕與應(yīng)用領(lǐng)域

教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要討論人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。

教學(xué)重點(diǎn)：人工智能的一些主要研究與應(yīng)用領(lǐng)域。

教學(xué)難點(diǎn)：處理好各領(lǐng)域間的交叉關(guān)系。

教學(xué)方法：課堂講授為主。

教學(xué)要求：初步了解人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。

1.4.1問題求斛

人工智能的第一個大成就是發(fā)展了能夠求解難題的下棋（如國際象棋）程序，它包含問題

的表示、分解、搜索與歸約等。

1.4.2逐輯推理與定理證明

邏輯推理是人工智能研究中最持久的子領(lǐng)域之一，特別重要的是要找到一些方法，只把

注意力集中在一個大型數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實(shí)上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修

正這些證明。

定理證明的研究在人工智能方法的發(fā)展中曾經(jīng)產(chǎn)牛.過重要的影響。例如，采用謂詞邏輯

語言的演繹過程的形式化有助于更清楚地理解推理的某些子命題。許多非形式的工作，包括

醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化。因此，在人工智能方法的研究

中定理證明是一個極其重要的論題。

我國人工智能大師吳文俊院士提出并實(shí)現(xiàn)了幾何定理機(jī)器證明的方法，被國際上承認(rèn)為

“吳氏方法”，是定理證明的又一標(biāo)志性成果。

1.4.34然語言理斛

語言處理也是人工智能的早期研究領(lǐng)域之一，并引起了進(jìn)一步的重視。語言的生成和理

解是一個極為復(fù)雜的編碼和解碼問題。

一個能理解自然語言信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及

根據(jù)這些上下文知識和信息用信息發(fā)生器進(jìn)行推理的過程。理解口頭的和書寫語言的計(jì)算機(jī)

系統(tǒng)所取得的某些進(jìn)展，其基礎(chǔ)就是有關(guān)表示上下文知識結(jié)構(gòu)的某些人工智能思想以及根據(jù)

這些知識進(jìn)行推理的某些技術(shù)。

1.4.4自動程序設(shè)計(jì)

對自動程序設(shè)計(jì)的研究不僅可以促進(jìn)半自動軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，而且也使通過修正自

身數(shù)碼進(jìn)行學(xué)習(xí)（即修正它們的性能）的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。程序理論方面的有關(guān)研究工

作對人工智能的所有研究工作都是很重要的。

自動程序設(shè)計(jì)研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問題求解策略的調(diào)整概念。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，對程序

設(shè)計(jì)或機(jī)器人控制問題，先產(chǎn)生一個不費(fèi)事的有錯誤的解，然后再修改它（使它正確工作），

這種做法一般要比堅(jiān)持要求第一個解就完全沒有缺陷的做法有效得多。

1.4.5專家系統(tǒng)

一般地說，專家系統(tǒng)是一個智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個領(lǐng)域

知識與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題。

發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表達(dá)和運(yùn)用專家知識，即來自人類專家的并已被證明對解決有關(guān)

領(lǐng)域內(nèi)的典型問題是有用的事實(shí)和過程。

1.4.6機(jī)舞學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)是人類智能的主要標(biāo)志和獲得知識的基本手段；機(jī)器學(xué)習(xí)（自動獲取新的事實(shí)及新

的推理算法）是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑；機(jī)器學(xué)習(xí)還有助于發(fā)現(xiàn)人類學(xué)習(xí)的機(jī)理和揭

示人腦的奧秘。學(xué)習(xí)是一個有特定目的的知識獲取過程，其內(nèi)部表現(xiàn)為新知識結(jié)構(gòu)的不斷建

立和修改，而外部表現(xiàn)為性能的改善。

1.4.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理直覺和形象思維信息具有比傳統(tǒng)處理方式好得多的效果。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在模式識別、圖象處理.、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理.、機(jī)器人學(xué)和人工

智能的其它領(lǐng)域獲得日益廣泛的應(yīng)用。

1.4.8機(jī)春人學(xué)

人工智能研完日靛受到重視的另一個分支是機(jī)器人學(xué)，其中包括對操作機(jī)器人裝置程序

的研究。這個領(lǐng)域所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動作序列的

規(guī)劃方法，無所不包。目前已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)。

機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。

智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多的課題，機(jī)器人-在各領(lǐng)域

獲得越來越普遍的應(yīng)用。

1.4.9模式識別

人工智能所研究的模式識別是指用計(jì)算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式,是對人類感知

外界功能的模擬，研究的是計(jì)算機(jī)模式識別系統(tǒng)，也就是使一個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通

過感官接受外界信息、識別和理解周圍環(huán)境的感知能力。

1.4.10機(jī)恭視黨

實(shí)驗(yàn)表明，人類接受外界信息的80%以上來自視覺,視覺對人類是非常重要的。

機(jī)器視覺或計(jì)算機(jī)視覺已從模式識別的一個研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科：在視覺方

面，已經(jīng)給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)裝上電視輸入裝置以便能夠“看見”周圍的東西。

機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維

景物的建模與識別、實(shí)時圖像壓縮傳輸和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。

1.4.11智能控制

人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動控制向智能控制發(fā)展。智能控制是一類無需（或需要盡可能少

的）人的干預(yù)就能夠獨(dú)立地驅(qū)動智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制。

智能控制是同時具有以知識表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和數(shù)學(xué)公式模型表示的混合控

制過程，也往往是含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的非數(shù)學(xué)

過程，并以知識進(jìn)行推理，以啟發(fā)來引導(dǎo)求解過程。

1.4.12智能檢奈

隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，出現(xiàn)了“知識爆炸”的情況，研究智能檢索系統(tǒng)已成為科技

持續(xù)快速發(fā)展的重要保證。

智能信息檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者們將面臨以下幾個問題。首先，建立一個能夠理解以自然語

言陳述的詢問系統(tǒng)本身就存在不少問題。其次，即使能夠通過規(guī)定某些機(jī)器能夠理解的形式

化詢問語句來回避語言理解問題，但仍然存在一個如何根據(jù)存儲的事實(shí)演繹出答案的問題。

第三，理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。

1.4.13智能謂度與指揮

確定最佳調(diào)度或組合的問題是人們感興趣的又一類問題，求解這類問題的程序會產(chǎn)生一

種組合爆炸的可能性，這時，即使是大型計(jì)算機(jī)的容量也會被用光。

人工智能學(xué)家們曾經(jīng)研究過若干組合問題的求解方法。他們的努力集中在使“時間-問

題大小”曲線的變化盡可能緩慢地增長，即使是必須按指數(shù)方式增長。有關(guān)問題域的知識再

次成為比較有效的求解方法的關(guān)鍵。為處理組合問題而發(fā)展起來的許多方法對其它組合上不

甚嚴(yán)重的問題也是有用的，

1.4.14分布式人工智能與Agent

分布式人工智能(Disl「ibuledAI,DAI)是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。DAI系統(tǒng)以

魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中

具有交換信息和協(xié)同工作的能力。分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系

統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。

多agent系統(tǒng)(MultiagcntSystem,MAS)更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性

和適應(yīng)性，更適合開放和動態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)

和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。

1.4.15計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算

計(jì)算智能(ComputingIntelligence)涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域,

進(jìn)化計(jì)算(EvolutionaryComputation)足指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)

化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法(GenelicAlgorithms)、進(jìn)化策略

(EvolutionaryStrategics)和進(jìn)化規(guī)劃(EvolutionaryProgramming)o

1.4.16數(shù)據(jù)挖掘與知M發(fā)現(xiàn)

知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。

數(shù)據(jù)挖掘是通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)

手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世

界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識的自動獲取。

數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)已獲廣泛應(yīng)用。

1.4.17人工生命

人工生命(ArtificialLife,ALife)旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠

表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、

自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。

人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”

(lifeasitcouldbe)的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知"(lifeasweknowil)的實(shí)質(zhì)。

人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動力學(xué)、人

工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。

1.4.18余統(tǒng)與語言工具

除了直接瞄準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)智能的研究工作外，開發(fā)新的方法也往往是人工智能研究的?個重要

方面。人工智能對計(jì)算機(jī)界的某些最大貢獻(xiàn)已經(jīng)以派生的形式表現(xiàn)出來。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一些

概念，如分時系統(tǒng)、編目處理系統(tǒng)和交互調(diào)試系統(tǒng)等，已經(jīng)在人工智能研究中得到發(fā)展。

1.5本書概要

本書包括下列內(nèi)容：

1、簡述人工智能的起源與發(fā)展，討論人工智能的定義、人工智能與計(jì)算機(jī)的關(guān)系以及

人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。

2、比較概括地論述知識表示的各種主要方法，包括狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏

輯法、結(jié)構(gòu)化表示法(語義網(wǎng)絡(luò)法、框架)、劇本和過程等。

3、討論常用搜索原理，如盲目搜索、啟發(fā)式搜索和消解原理等：并研究一些比較高級

的推理求解技術(shù)，如規(guī)則演繹系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、系統(tǒng)組織技術(shù)、不確定性推理和非單調(diào)推理

等。

4、介紹近期發(fā)展起來的已成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)的人工智能技術(shù)和方法，即分布式人工智

能與agent、計(jì)算智能(含神經(jīng)計(jì)算、邏輯計(jì)算與進(jìn)化計(jì)算)、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、人工生

命等。

5、比較詳細(xì)地分析人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，涉及專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動規(guī)劃系

統(tǒng)和自然語言理解等。

6、敘述近年來人工智能研究中出現(xiàn)的爭論，展望人工智能的發(fā)展。

1.6辯論會

主題：人工智能能否超過人類智能？

正方觀點(diǎn)：人工智能不會超過人類智能。

反方觀點(diǎn)：人工智能能夠超過人類智能。

第二章知板表示方法

教學(xué)內(nèi)容：本章討論知識表示的各種方法，是人工智能課程三大內(nèi)容(知識表示、知識

推理、知識應(yīng)用)之一，也是學(xué)習(xí)人工智能其他內(nèi)容的基礎(chǔ)。

教學(xué)重點(diǎn)：狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法。

教學(xué)難點(diǎn)：狀態(tài)描述與狀態(tài)空間圖示、問題歸約機(jī)制、置換與合一。

教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，同時結(jié)合《離散數(shù)學(xué)》等己學(xué)的內(nèi)容實(shí)時提問、收集學(xué)生學(xué)

習(xí)情況，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的多媒體素材來表示抽象概念。

教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握用狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網(wǎng)絡(luò)法來描述問題:

解決問題；掌握幾種主要方法之間的差別；并對其它幾種表示方法有一般了解。

2.1狀態(tài)空向法

教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)是通過狀態(tài)空間法來求解問題，它是以狀態(tài)和算符(operator)為基研來表

示和求解問題的。

教學(xué)重點(diǎn)：問題的狀態(tài)描述，操作符。

教學(xué)難點(diǎn)：選擇一個好的狀態(tài)描述與狀態(tài)空間表示方案。

教學(xué)方法：以課堂教學(xué)為主；允分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的多媒體素材來闡述抽象概念。

教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握對?某個問題的狀態(tài)空間描述，學(xué)會組織狀態(tài)空間圖，用搜索圖來求

解問題。

2.1.1訶題狀態(tài)描述

1、狀態(tài)(State)的基本概念

狀態(tài)(state)是為描述某類不同事物間的差別而引入的一組最少變量qo,qi，…，q”的有

序集合，其矢量形式如下：

Q=[qo,qi,-\qnlT(2.1)

式中每個元素qi(i=0/，…，n)為集合的分量，稱為狀

態(tài)變量。給定每個分量的一組值就得到一個具體的狀態(tài)，提問：1.列舉已經(jīng)學(xué)習(xí)過的

如“狀態(tài)”概念，并比較之。

T

Qk=[qok,qik,…，qnk](2.2)2.列舉算符。

算符：使問題從一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱舉例：列舉幾個日常生活中

為操作符或算符。操作符可為走步、過程、規(guī)則、數(shù)學(xué)算狀態(tài)與算符的例子，如：棋

子、運(yùn)算符號或邏輯符號等。局。

問題的狀態(tài)空間(statespace)是一個表示該問題全部討論：每走一步后，棋局都

變化了，以此來理解問題的

r

可能狀態(tài)及其關(guān)系的圖，它包含三種說明的集合，即所有可能的問題初始狀態(tài)集合S、操作

符集合F以及目標(biāo)狀態(tài)集合G。因此，可把狀態(tài)空間記為三元狀態(tài)(S,F,G)o

2、狀態(tài)空間的表示法

對一個問題的狀態(tài)描述，必須確定3件事：舉例：講解初始狀態(tài)、算件、

(1)該狀態(tài)描述方式，特別是初始狀態(tài)描述：中間狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間的關(guān)

(2)操作符集合及其對狀態(tài)描述的作用；系；講解三數(shù)碼難題的狀態(tài)變

(3)目標(biāo)狀態(tài)描述的特性?；^程。

___________k

2.1.2故態(tài)圖示法

圖的基本概念

圖由節(jié)點(diǎn)(不一定是有限的節(jié)點(diǎn))的集合構(gòu)成。一對節(jié)點(diǎn)用弧線連接起來，從一個節(jié)點(diǎn)指

向另一個節(jié)點(diǎn)。這種圖叫做有向圖(directedgraph)(>

某個節(jié)點(diǎn)序列(nii,ni2,…,ni。當(dāng)j=2,3,…，k時，如果對于每一個n.9都有一個后繼節(jié)

點(diǎn)的存在，那么就把這個節(jié)點(diǎn)序列叫做從節(jié)點(diǎn)加至節(jié)

點(diǎn)血的長度為k的路徑。提問：舉已經(jīng)學(xué)習(xí)過的“有向

代價(cost)是給各弧線指定數(shù)值以表示加在相應(yīng)算圖”、“路徑”及“代價”等的概

符上的代價。念。

圖的顯式說明是指各節(jié)點(diǎn)及其具有代價的弧線由舉例：針對三數(shù)碼難題的狀態(tài)變

一張表明確給出。化過程講解圖的幾個基本概念。

______________L

圖的隱式說明是指各節(jié)點(diǎn)及其具有代價的弧線不

能由一張表明確給出。

2.1.3狀態(tài)空間表示舉例

1、產(chǎn)生式系統(tǒng)

一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由下列3部分組成：

一個總數(shù)據(jù)庫(globaldatabase),它含有與具體任務(wù)有關(guān)的信息。

一套規(guī)則，它對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作運(yùn)算。每條規(guī)則由左右兩部分組成，左部鑒別規(guī)則的適

用性或先決條件，右部描述規(guī)則應(yīng)用時所完成的動作。應(yīng)用規(guī)則來改變數(shù)據(jù)庫。

一個控制策略，它確定應(yīng)該采用哪一條適用規(guī)則，而且當(dāng)數(shù)據(jù)庫的終止條件滿足時，就

停止計(jì)算。

2、狀態(tài)空間表示舉例

猴子與香蕉的問題

狀態(tài)空間表示用四元組(W,X,y,z)其中：W一猴子的水平位置；x—當(dāng)猴子在箱

子頂上時取x=l：否則取x=0；Y一箱子的水平位置；z—當(dāng)猴子摘到香蕉時取z=l；否則取

z=0o

冬

1

goto(U)猴子走到水平位置U；

2)

pushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V；

3)

climbbox猴子爬上箱頂；

4)

grasp猴子摘到香蕉。

求解過程令初始狀態(tài)為(a,0,b,0)。這時，goto(U)是唯?

舉例：針對多媒體上的猴

適用的操作，并導(dǎo)致下一狀態(tài)(U,0,b.0)o現(xiàn)在有3個適用

的操作,即goto(U),pushbox(V)和climbbox(若U=b)。的所子與香蕉問題的狀態(tài)空間

圖，講解問題的狀態(tài)空間

表示和產(chǎn)生式規(guī)則的應(yīng)

_____________爐

有適用的操作繼續(xù)應(yīng)用于每個狀態(tài)，我們就能夠得到狀態(tài)空間圖，如圖所示。從圖不難看

出，把該初始狀態(tài)變換為FI標(biāo)狀態(tài)的操作序列為：

{golo(b),pushbox(c),cliinbbox,grasp}

2.2問題歸約法

教學(xué)內(nèi)容：知識表示的歸約法，即已知問題的描述，通過一系列變換把此問題最終變?yōu)?/p>

一個子問題集合；這些子問題的解可以直接得到，從而解決了初始問題的方法。

教學(xué)重點(diǎn)：問題歸約的基本思想.M題描述，問題變換的操作符，與或圖表示。

教學(xué)難點(diǎn)：如何把初始問題變換為子問題，與或圖表示方法。

教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的用關(guān)多媒體素材來表示抽象概念。

教學(xué)要求：通過梵塔泄題重點(diǎn)掌握問題歸約法的機(jī)理和問題歸約描述方法。學(xué)會用與或

圖表示歸約問題。

2.2.1訶題歸約描述

1、問題歸約法的概念

已知問題的描述，通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€子問題集合；這些子問題的解

可以直接得到，從而解決了初始問題。

該方法也就是從忖標(biāo)［要解決的問題)出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，

直至最后把初始問題歸約為一個平凡的本原問題集合。這就是問題歸約的實(shí)質(zhì)。

2、問題歸約法的組成部分

(1)一個初始問題描述；

(2)一套把問題變換為子問題的操作符；

(3)一套本原問題描述。

3、示例：梵塔難題

問題有3個柱子(1,2,3)和3個不同尺寸的圓盤(A,B,C)o在每個圓盤的中心有個

孔，所以圓盤可以堆置在柱子上。最初，全部3個圓盤都堆在柱子1上：最大的圓盤C在

底部，最小的圓盤A在頂部。要求把所有圓盤都移到柱子3上，每次只許移動一個，而且

只能先搬動柱子頂部的圓盤，還不許把尺寸較大的圓盤堆放在尺寸較小的圓盤上。

歸約過程

(1)移動圓盤A和B至柱子2的雙圓盤難題；講述：梵塔問題的來源。

(2)移動圓盤C至柱子3的單圓盤難題；提問：一圓盤問題要走幾

(3)移動圓盤A和B至柱子3的雙圓盤難題。步？兩圓盤問題要走幾

由上可以看出簡化了難題每一個都比原始難題容易，所以步？二個、四個...等？

問題都會變成易解的本原問題。_____/

4、歸約描述

問題歸約方法是應(yīng)用算符來把問題描述變換為子問題描述。

可以用狀態(tài)空間表示的三元組合(S、F、G)來規(guī)定與描述問題；對于梵塔問題，子問題

［(111)=>(122)］,［(122)=>(322)］以及［(322)=>(333)］規(guī)定了最后解答路徑將要通過的

腳踏石狀態(tài)(122)和(322)。

問題歸約方法可以應(yīng)用狀態(tài)、算符和目標(biāo)這些表示法來描述問題，這并不意味著問題

歸約法和狀態(tài)空間法是一樣的。

2.2.2與成圖表示

1、與或圖的概念

用一個類似圖的結(jié)構(gòu)來表示把問題歸約為后繼問舉例：含有與圖與或圖的混合圖。

題的替換集合，畫出歸約問題圖。提問：對于一個與或圖如何引入附

例如，設(shè)想問題A需要由求解問題B、C和D來加節(jié)點(diǎn)，使得后繼問題的每個集合

決定，那么可以用一個與圖來表示；同樣，一個問題能夠聚集在它們各自的父輩節(jié)點(diǎn)

A或者由求解問題B、或者由求解問題C來決定，則之下.

可以用一個或圖來表示。

2、與或圖的有關(guān)術(shù)語

父節(jié)點(diǎn)是一個初始問題或是可分解為子問題的問題節(jié)點(diǎn)；

子節(jié)點(diǎn)是一個初始問題或是子問題分解的子問題節(jié)點(diǎn)；

或節(jié)點(diǎn)只要解決某個問題就可解決其父輩問題的節(jié)點(diǎn)集舉例：對于一個與或圖。

合；提問：指出圖中的父節(jié)點(diǎn)、

與節(jié)點(diǎn)只有解決所有子問題，才能解決其父輩問題的節(jié)點(diǎn)子節(jié)點(diǎn)、或節(jié)點(diǎn)、與節(jié)點(diǎn)、

集合；弧線和終葉節(jié)點(diǎn)。

弧線是父輩節(jié)點(diǎn)指向子節(jié)點(diǎn)的圓弧連線：________d

終葉節(jié)點(diǎn)是對應(yīng)于原問題的本原節(jié)點(diǎn)。

3、與或圖的有關(guān)定義

可解節(jié)點(diǎn)與或圖中一個可解節(jié)點(diǎn)的一般定義可以歸納如

舉例：對于一個與或圖。

下：

提問：指出圖中的終葉節(jié)點(diǎn)、

(1)終葉節(jié)點(diǎn)是可解節(jié)點(diǎn)(因?yàn)樗鼈兣c本原問題相關(guān)連)。

可解節(jié)點(diǎn)、不可解節(jié)點(diǎn)。

(2)如果某個非終葉節(jié)點(diǎn)含有或后繼節(jié)點(diǎn)，那么只有當(dāng)其

_______________________

后繼節(jié)點(diǎn)至少有一個是可解的時，此非終葉節(jié)點(diǎn)才是可解的。

(3)如果某個非終葉節(jié)點(diǎn)含有與后繼節(jié)點(diǎn)，那么只要當(dāng)其后繼節(jié)點(diǎn)全部為可解時，此非

終葉節(jié)點(diǎn)才是可解的。

不可解節(jié)點(diǎn)不可解節(jié)點(diǎn)的一般定義歸納于下：舉例：對于三I員1盤梵塔難題根

(1)沒有后裔的非終葉節(jié)點(diǎn)為不可解節(jié)點(diǎn)。據(jù)構(gòu)圖規(guī)則畫出其歸約圖。

(2)如果某個非終葉節(jié)點(diǎn)含有或后繼節(jié)點(diǎn)，那么只有當(dāng)提問：指出圖中的終葉節(jié)點(diǎn)、

其全部后裔為不可解時，此非終葉節(jié)點(diǎn)才是不可解的?？山夤?jié)點(diǎn)、不可解節(jié)點(diǎn)，

(3)如果某個非終葉節(jié)點(diǎn)含有與后繼節(jié)點(diǎn)，那么只要當(dāng)課后作業(yè)：教材第二章習(xí)題2

其后裔至少有一個為不可解時，此非終葉節(jié)點(diǎn)才是不可解一2與2—5

的。_____/

4、與或圖構(gòu)圖規(guī)則

(1)與或圖中的每個節(jié)點(diǎn)代表一個要解決的單一問題或問題集合。圖中所含起始節(jié)點(diǎn)對

應(yīng)于原始問題。

(2)對應(yīng)于本原問題的節(jié)點(diǎn)，叫做終葉節(jié)點(diǎn)，它沒有后裔。

(3)對于把算符應(yīng)用于問題A的每種可能情況，都把問題變換為一個子問題集合；有向

弧線自A指向后繼節(jié)點(diǎn)，表示所求得的子問題集合。

(4)一般對于代表兩個或兩個以上子問題集合的每個節(jié)點(diǎn)，有向弧線從此節(jié)點(diǎn)指向此子

問題集合中的各個節(jié)點(diǎn)。

(5)在特殊情況下，當(dāng)只有一個算符可應(yīng)用于問題A,而且這個算符產(chǎn)生具有一個以上

子問題的某個集合時，由上述規(guī)則3和規(guī)則4所產(chǎn)生的圖可以得到簡化。

2.3謂詞透輯法

教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要講述問題的謂詞邏輯表示的基本方法。

教學(xué)重點(diǎn)：謂詞邏輯、謂詞公式、謂詞演算、置換與合一。

教學(xué)難點(diǎn)：如何選擇謂詞，問題的謂詞邏輯表示及運(yùn)算。

教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主:，充分利用網(wǎng)絡(luò)課程中的示例程序。

教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握謂詞邏輯表示的語言與方法，掌握謂詞公式的性質(zhì)及謂詞演算，學(xué)

會謂詞公式的置換與合一，運(yùn)用謂詞推理來解決問題。

2.3.1謂詞演算

1、語法和語義

謂詞邏輯的基本組成部分是謂詞符號、變量符號、函數(shù)符號和常量符號，并用圓括弧、

方括弧、花括弧和逗號隔開，以表示論域內(nèi)的關(guān)系。

原子公式是由若干謂詞符號和項(xiàng)組成，只有當(dāng)其雙應(yīng)的語句在定義域內(nèi)為真時，才具

有值T(真)；而當(dāng)其對應(yīng)的語句在定義域內(nèi)為假時，該原子公式才具有值F(假)。

2、連詞和量詞

連詞有A(與)、V(或)，全稱量詞(x),存在量詞(x)。

原子公式是謂詞演算的基本枳木塊，運(yùn)用連詞能夠組合多個原子公式以構(gòu)成比較復(fù)雜

的合適公式。

3、幾個有關(guān)定義

用連詞A把幾個公式連接起來而構(gòu)成的公式叫做合取，而此合取式的每個組成部分叫

做合取項(xiàng)。一些合適公式所構(gòu)成的任一合取也是一個合適公式。

用連詞V把幾個公式連接起來所構(gòu)成的公式叫做析取，而此析取式的每一組成部分叫

做析取項(xiàng)。由一些合適公式所構(gòu)成的任一析取也是一個合適公式。

用連詞=>連接兩個公式所構(gòu)成的公式叫做蘊(yùn)涵。蘊(yùn)涵的左式叫做前項(xiàng)，右式叫做后項(xiàng)。

如果前項(xiàng)和后項(xiàng)都是合適公式，那么蘊(yùn)涵也是合適公式。

前面具有符號?的公式叫做否定。一個合適公式的否定也是合適公式。

量化一個合適公式中的某個變量所得到的表達(dá)式也是合適公式。如果一個合適公式中

某個變量是經(jīng)過量化的，就把這個變量叫做約束變量，否則就叫它為自由變量。在合適公式

中，感興趣的主要是所有變量都是受約束的。這樣的合適公式叫做句子“

2.3.2謂詞公式

1、謂詞合適公式的定義

在謂詞演算中合適公式的遞歸定義如下：

(1)原子謂詞公式是合適公式。舉例：試把下列命題表示為謂詞公

(2)若A為合適公式，則?A也是一個合適公式。式：任何整數(shù)或者為正或者為負(fù)。

(3)若A和B都是合適公式，則(A八B),(AVB),提問：指出此例題謂詞公式中的量

(A=>B)和(A--B)也都是合適公式。詞、連詞及蘊(yùn)涵符號。

(4)若A是合適公式，x為A中的自由變元，則_________________力

(x)A和(x)A都是合適公式。

(5)只有按上述規(guī)則⑴至(4)求得的那些公式，才是合適公式。

2、合適公式的性質(zhì)

(1)否定之否定

?(?P)等價于P

⑵PVQ等價于?P=>Q

(3)狄-摩根定律

?(PVQ)等價于?P八?Q

?(PAQ)等價于?PV?Q

(4)分配律

P八(QVR)等價于(PAQ)V(PAR)

PV(QAR)等價于(PVQ)八(PVR)

(5)交換律

PAQ等價于Q/\P

PVQ等價于QVP

(6)結(jié)合律

(PAQ)AR等價于PA(QAR)

(PVQ)VR等價于PV(QVR)

(7)逆否律

P=>Q等價于?Q二〉?P

此外，還可建立下列等價關(guān)系：

(8)?(x)P(x)等價于(x)[?P(x)]

?(x)P(x)等價于(x)[?P(x)]

(9)(x)[P(x)AQ(x)]等價于

(x)P(x)A(x)Q(x)

(x)[P(x)VQ(x)]等價于

證明：否定之否定，,

(x)P(x)V(x)Q(x)

(?P)等價于Po

(0)(x)P(x)等價于(y)P(y)____________________4^

(x)P(x)等價于(y)P(y)

233置換與合一

1、置換

假元推理，就是由合適公式和尸＞產(chǎn)生合適公式的運(yùn)算。

W)WW2w2

全稱化推理，是由合適公式(x)W(x)產(chǎn)生合適公式W(A),其中A為任意常量符號,

一個表達(dá)式的置換就是在該表達(dá)式中用置換項(xiàng)置換變量。

一般說來，置換是可結(jié)合的，但置換是不可交換的。

2、合一

尋找項(xiàng)對變量的置換，以使兩表達(dá)式一致，叫做合一舉例：表達(dá)式P[x,f(y),B]

(unification),,如果一個置換s作用于表達(dá)式集｛&｝的每個的一個置換為sl={z/x,w/y},

元素，則用｛6｝s來表示置換例的集。稱表達(dá)式集｛EJ則：P[x,f(y),B]sl=P

是可合一的。如果存在一個置換S使得：E|s=E2s=E3'=…那[z,f(w).B]

么稱此s為｛&｝的合一考，因?yàn)閟的作用是使集合｛曰｝__________d

成為單一形式。

2.4語義網(wǎng)絡(luò)法

教學(xué)內(nèi)容：本節(jié)主要講述知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示法。

教學(xué)重點(diǎn)：語義網(wǎng)絡(luò)表示的詞法、結(jié)構(gòu)、過程、語義。

教學(xué)難點(diǎn)：如何選擇節(jié)點(diǎn)和弧線來構(gòu)成語義網(wǎng)絡(luò)。

教學(xué)方法：課堂教學(xué)。

教學(xué)要求：重點(diǎn)掌握語義網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，掌握二元語義網(wǎng)絡(luò)表示方法，了解語義網(wǎng)絡(luò)的特

點(diǎn)。

2.4.1二元語義網(wǎng)絡(luò)的表示

1.語義網(wǎng)絡(luò)的基本概念

語義網(wǎng)絡(luò)是知識的一種結(jié)構(gòu)化圖解表示，它由節(jié)點(diǎn)和弧線或鏈線組成。節(jié)點(diǎn)用于表示實(shí)

體、概念和情況等，弧線用于表示節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系。

語義網(wǎng)絡(luò)表示由下列4個相關(guān)部分組成:

(1)詞法部分決定表示詞匯表中允許有哪些符號，它涉及各個節(jié)點(diǎn)和弧線。

(2)結(jié)構(gòu)部分?jǐn)⑹龇柵帕械募s束條件，指定各弧線連接的節(jié)點(diǎn)對。

(3)過程部分說明訪問過程，這些過程能用來建立和修正描述，以及回答相關(guān)問題。

(4)語義部分確定與描述相關(guān)的(聯(lián)想)意義的方法即確定有關(guān)節(jié)點(diǎn)的排列及其占有物

和對應(yīng)弧線。

語義網(wǎng)絡(luò)具有下列特點(diǎn)：

(1)能把實(shí)體的結(jié)構(gòu)、屬性與實(shí)體間的因果關(guān)系顯式地和簡明地表達(dá)出來，與實(shí)體相關(guān)

的事實(shí)、特征和關(guān)系可以通過相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)弧線推導(dǎo)出來。

(2)由于與概念相關(guān)的屬性和聯(lián)系被組織在一個相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)中，因而使概念易于受訪和

學(xué)習(xí)。

(3)表現(xiàn)問題更加直觀，更易于理解，適于知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜覝贤ā?/p>

(4)語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的語義解釋依賴于該結(jié)構(gòu)的推理過程而沒有結(jié)構(gòu)的約定，因而得到的

推理不能保證像謂詞邏輯法那樣有效。

(5)節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系可能是線狀、樹狀或網(wǎng)狀的，甚至是遞歸狀的結(jié)構(gòu)，使相應(yīng)的知識存

儲和檢索可能需要比較復(fù)雜的過程。

2.二元語義網(wǎng)絡(luò)的表示

用兩個節(jié)點(diǎn)和一條弧線可以表示一個簡單的事實(shí)，對于表示占有關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)，是通

過允許節(jié)點(diǎn)既可以表示一個物體或一組物體，也可以表示情況和動作。每一情況節(jié)點(diǎn)可以有

一組向外的弧(事例弧),稱為事例框.用以說明與該事例有關(guān)的各種變量。

在選擇節(jié)點(diǎn)時，首先要弄清節(jié)點(diǎn)是用于表示基本的物體或

概念的，或是用于多種目的的。否則，如果語義網(wǎng)絡(luò)只被用來舉例：用二元語義網(wǎng)絡(luò)表

表示一個特定的物體或概念，那么當(dāng)有更多的實(shí)例時就需要更示：小燕是一只燕子，燕

多的語義網(wǎng)絡(luò)。子是鳥；巢T是小燕的

選擇語義基元就是試圖用一組基元來表示知識。這些基元巢，巢T是巢中的一個。

描述基本知識，并以圖解表示的形式相互聯(lián)系。______m

2.4.2多元語義網(wǎng)絡(luò)的表示

語義網(wǎng)絡(luò)是一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。節(jié)點(diǎn)之間以鏈相連。從本質(zhì)上

講，接點(diǎn)之間的連接是二元關(guān)系。語義網(wǎng)絡(luò)從本質(zhì)上來說，只舉例：用"Limingisa

能表示二元關(guān)系，如果所要表示的事實(shí)是多元關(guān)系，則把這個man”的語義網(wǎng)絡(luò)和謂詞

多元關(guān)系轉(zhuǎn)化成一組二元關(guān)系的組合，或二元關(guān)系的合取。具邏輯表示說明謂詞邏輯

體來說，多元關(guān)系R（Xi,X2，…,Xj總可以轉(zhuǎn)換成RIX”，與語義網(wǎng)絡(luò)的等效性。

要在語義網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行________夕

X12）AR2（X21，X22）A-ARn（Xnl,Xn2）.

這種轉(zhuǎn)換需要引入附加節(jié)點(diǎn)。

2.4.3連詞和量化的表示

可以用語義網(wǎng)絡(luò)表示謂詞邏輯法中的各種連詞及量化。

1.合取

多元關(guān)系可以被轉(zhuǎn)換成一組二元關(guān)系的合取，從而可以用語義網(wǎng)絡(luò)的形式表示出來。

2.析取

在語義網(wǎng)絡(luò)中，為與合取關(guān)系相區(qū)別，在析取關(guān)系的連接上加注析取界限，并標(biāo)記DIS。

3.否定

采用?ISA和?PARTOF關(guān)系或標(biāo)注NEG界限來表示否定。

4.蘊(yùn)涵

在語義網(wǎng)絡(luò)中可用標(biāo)注ANTE和CONSE界限來表示蘊(yùn)涵關(guān)系。

5.量化

存在量化在語義網(wǎng)絡(luò)中可直接用ISA鏈來表示。而全稱量化就要用分割方法來表示。

2.5其他方法

教學(xué)內(nèi)容：簡介知識表示的其他三種表示方法，即框架表示法、劇本表示法和過程表示

法，闡述了三種表示法的原理和應(yīng)用范圍。

教學(xué)重點(diǎn)：各方法的基本原理及基本結(jié)構(gòu)。

教學(xué)難點(diǎn)：各方法的推理過程。

教學(xué)方法：課堂教學(xué)為主。適當(dāng)提問，加深學(xué)生對概念的理解。

教學(xué)要求：初步了解三種方法的基本原理。

2.5.1植架

1、框架的構(gòu)成

框架通常由描述事物的各個方面的槽組成，每個槽可以擁有若干個側(cè)面，而每個側(cè)面又

可以擁有若干個值。一個框架的一般結(jié)構(gòu)如下：

〈框架名〉

〈槽I〉〈側(cè)面10〈值山〉…

（側(cè)面⑵〈值121）…

〈槽2〉〈側(cè)面2D〈值211〉…

〈槽n〉《側(cè)面nD〈值nil)…

???

〈側(cè)面nm)〈值nmD…

較簡單的情景是用框架來表示諸如人和房子等事物.例如，一個人可以用其職業(yè)、身高

和體重等項(xiàng)描述，因而可以用這些項(xiàng)FI組成框架的糟。當(dāng)描述一個具體的人時，再用這些項(xiàng)

目的具體值填入到相應(yīng)的槽中。表2.2給出的是描述John的框架。

表2.2簡單框架示例

JOHN

Isa:PERSON

Profession:PROGRAMMER

Height:1.8m

Weight：79kg

框架是?種通用的知識表達(dá)形式，對于如何運(yùn)用框架系統(tǒng)還沒有?種統(tǒng)?的形式，常常

由各種問題的不同需要來決定。

2、框架的推理

如前所述，框架是一種復(fù)雜結(jié)構(gòu)的語義網(wǎng)絡(luò)。因此語義網(wǎng)絡(luò)推理中的匹配和特性繼承在

框架系統(tǒng)中也可以實(shí)行。除此以外，由于框架用于描述具有固定格式的事物、動作和事件，

因此可以在新的情況卜.，推論出未被觀察到的事實(shí)。框架用以下幾種途徑來幫助實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn):

(1)框架包含它所描述的情況或物體的多方面的信息。

(2)框架包含物體必須具有的屬性。在填充框架的各個槽時，要用到這些屬性。

(3)框架描述它們所代表的概念的典型事例。

用一個框架來具體體現(xiàn)一個特定情況的過程，經(jīng)常不是很順利的。但當(dāng)這個過程碰到障

礙時，經(jīng)常不必放弁原來的努力去從頭開始，而是有很多辦法可想的：

(1)選擇和當(dāng)前情況相對應(yīng)的當(dāng)前的框架片斷，并把這個框架片斷和候補(bǔ)框架相匹配。

選擇最佳匹配。

(2)盡管當(dāng)前的框架和要描述的情況之間有不相匹配的地方，但是仍然可以繼續(xù)應(yīng)用這

個框架。

(3)查詢框架之間專門保存的鏈，以提出應(yīng)朝哪個方向進(jìn)行試探的建議。

(4)沿著框架系統(tǒng)排列的層次結(jié)構(gòu)向上移動(即從狗框架一哺乳動物框架一動物框架)，

直到找到一個足夠通用，并不與己有事實(shí)矛盾的框架。

2.5.2劇本

劇本是框架的一種特殊形式，它用一組槽來描述某些事件的發(fā)生序列，就像劇本中的事

件序列一樣，故稱為“劇本”或腳本。

一個劇本一般由以下各部分組成：

(1)開場條件給出在劇本中描述的事件發(fā)生的前提條件。

(2)角色用來表示在劇本所描述的事件中可能出現(xiàn)的有關(guān)人物的一些槽。

(3)道具這是用來表示在劇本所描述的事件中可能出現(xiàn)的有關(guān)物體的?些槽。

(4)場景描述事件發(fā)生的真實(shí)順序，可以由多個場景組成，每個場景又可以是其它

的劇本。

(5)結(jié)果給出在劇本所描述的事件發(fā)生以后通常所產(chǎn)生的結(jié)果。

例子：以餐廳劇本為例說明劇本各個部分的組成。

根據(jù)劇本的重要性，可以有二種準(zhǔn)備劇本的方法。

(1)對于不屬于事件核心部分的劇本，只需設(shè)置指向該劇本的指針即可，以便當(dāng)它成為

核心時啟用。

(2)對于符合事件核心部分的劇本，則應(yīng)使用在當(dāng)前事件中涉及到的具體對象和人物去

填寫劇本的槽。劇本的前提、道具、角色和事件等常能起到啟用劇本的指示器的作用。

一旦劇木被啟用，則可以應(yīng)用它來進(jìn)行推理。其中最重要的是運(yùn)用劇本可以預(yù)測沒有明

顯提及的事件的發(fā)生。

劇本結(jié)構(gòu)，比起框架這樣的一些通用結(jié)構(gòu)來，要呆板得多，知識表達(dá)的范圍也很窄，因

此不適用于表達(dá)各種知識，但對于表達(dá)預(yù)先構(gòu)思好的特定知識，如理解故事情節(jié)等，是非常

有效的。

2.5.3過程

語義網(wǎng)絡(luò)、框架和劇本等知識表示方法，均是對知識和事實(shí)的一種靜止的表達(dá)方法，是

知識的一種顯式表達(dá)形式，而對于如何使用這些知識，則通過控制策略來決定。

和知識的陳述式表示相對應(yīng)的是知識的過程式表示。所謂過程式表示就是將有關(guān)某一問

題領(lǐng)域的知識，連同如何使用這些知識的方法，均隱式地表達(dá)為一個求解問題的過程。它所

給出的是事物的一些客觀規(guī)律，表達(dá)的是如何求解問題。知識的描述形式就是程序，所有信

息均隱含在程序之中。從程序求解問題的效率上來說，過程式表達(dá)要比陳述式表達(dá)高得多。

但因其知識均隱含在程序中，因而難于添加新知識和擴(kuò)充功能，適用范圍較窄。

2.6小禽

知識表示方法很多，本章介紹了其中的7種，有圖示法和公式法，結(jié)構(gòu)化方法，陳述式

表示和過程式表示等。

狀態(tài)空間法是一種基于解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態(tài)和操作符為基礎(chǔ)

的。在利用狀態(tài)空間圖表示時，從某個初始狀態(tài)開始，每次加一個操作符，遞增地建立起操

作符的試驗(yàn)序列，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)為止。由于狀態(tài)空間法需要擴(kuò)展過多的節(jié)點(diǎn)，容易出現(xiàn)

“組合爆炸”，因而只適用于表示比較簡單的問題。

問題歸約法從目標(biāo)(要解決的問題)出發(fā)，逆向推理，通過?系列變換把初始問題變換為

子問題集合和子子問題集合，直至最后歸約為一個平凡的本原問題集合。這些本原問題的解

可以直接得到從而解決了初始問題，用與或圖來有效地說明問題歸約法的求解途徑。問題歸

約法能夠比狀態(tài)空間法更有效地表示問題。狀態(tài)空間法是問題歸約法的一種特例。在問題歸

約法的與或圖中，包含有與節(jié)點(diǎn)和或節(jié)點(diǎn)，而在狀態(tài)空間法中只含有或節(jié)點(diǎn)。

謂詞邏輯法采用謂詞合適公式和一階謂詞演算把要解決的問題變?yōu)橐粋€有待證明的問

題，然后采用消解定理和消解反演來證明一個新語句是從已知的正確語句導(dǎo)出的，從而證明

這個新語句也是正確的。謂詞邏輯是?種形式語言，能夠把數(shù)學(xué)中的邏輯論證符號化。謂詞

邏輯法常與其它表示方法混合使用，靈活方便，可以表示比較復(fù)雜的問題。

語義網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)構(gòu)化表示方法，它由節(jié)點(diǎn)和弧線或鏈線組成。節(jié)點(diǎn)用于表示物體、概

念和狀態(tài)，弧線用于表示節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系.語義網(wǎng)絡(luò)的解答是一個經(jīng)過推理和匹配而得乳的具

有明確結(jié)果的新的語義網(wǎng)絡(luò)。語義網(wǎng)絡(luò)可用于表示多元關(guān)系，擴(kuò)展后可以表示更復(fù)雜的問題。

框架是一種結(jié)構(gòu)化表示方法。框架通常由指定事物各個方面的槽組成，每個槽擁有若干

個側(cè)面，而每個側(cè)面又可擁有若干個值。大多數(shù)實(shí)用系統(tǒng)必須同時使用許多框架，并可把它

們聯(lián)成一個框架系統(tǒng)?？蚣鼙硎疽勋@廣泛應(yīng)用，然而并非所有問題都可以用框架表示。

劇本是框架的一種特殊形式，它使用一組槽來描述事件的發(fā)生序列。劇本表示特別適用

于描述順序性動作或事件，但使用不如框架靈活，因此應(yīng)用范圍也不如框架那么廣泛。

過程是一種知識的過程式表示，它將某一有關(guān)問題領(lǐng)域知識同這些使用方法一起，隱式

地表示為一個問題求解過程。過程表示用程序來描述問題，具有很高的問題求解效率。由于

知識隱含在程序中難以操作，所以適用范圍較窄。

在表示和求解比較復(fù)雜的問題時，采用