小论知识与知识表示方法

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1、课程论文CoursePaper论文编号PaperNo:1206010410撰写日期Date:2014-11-1人工智能ArtificialIntelligence陈虚竹XuzhuChen（计算机与信息学院计算机科学与技术12级1206010410）课程名称Course：人工智能课程性质CourseNo：专业课学分数Credits：2主讲教师Instructor：陈红开设学院College：计算机与信息学院开设时间Semester：2014~2015学年第一学期河海大学小论知识与知识表示方法摘要知识与知识表示是人工智能研究的核心也是基础问题之一。智

2、慧源于知识，对于AI而言知识的定义一直未能明确，知识的表示方法虽然多种多样但各有利弊，一直没能找到十分完满的解决方案。首先本文讨论了知识的定义，其次在简述各种表示方法的基础上，分析了直接表示方法，阐述其发展过程，观察其发展趋势。关键词：知识：知识表示：直接表示方法目录引言………………………………………………………………………1一、知识的定义…………………………………………………………1二、为何需要表示知识…………………………………………………2三、常见的知识表示方法………………………………………………2四、直接表示方法……………………………………

3、…………………2五、总结与讨论…………………………………………………………3六、参考文献…………………………………………………………小论知识与知识表示方法引言自古以来人们不断的在创造知识、发掘知识，然而究竟什么是知识？什么样的事物可以被称为知识？知识究竟是一类实体？还只是一系列人脑特有的功能？一、知识的定义中国古典名著《说文解字》则是这样解释知识的：知识的“知”，字从矢从口，矢亦声。“矢”指“射箭”，“口”指“说话”。“矢”与“口”联合起来表示“说话像射箭，说对话像箭中靶心”。本义：说的很准（一语中的）。“知识”的“识”，繁体写作“识”字从言从戠

4、，戠亦声。“戠”字从音从戈，《说文》称此字的字义已因师承中断而阙如。两千多年前希腊哲学家柏拉图是这样定义知识的：“知识是合理的真信念”。心理学中知识的定义是：“个体通过与环境相互作用后获得的信息”。人工智能学科中对于知识有多种解释：费根鲍勃认为知识是经过归约、塑造、解释和转换的有用的信息；伯恩斯坦认为知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的；海斯-罗恩认为知识包括事实、信念和启发式规则。可以肯定的是，知识的体现方式是：可以通过特定方式进行存储、表达、并可以通过某种方式进行解释的信息。而这种知识的体现方式是否就是知识本身，或者说知识是否真的是人脑所

5、特有的信息处理方式，还尚未可知。二、为何需要表示知识既然体现知识的信息可以通过特定方式进行存储、表达、并可以通过某种方式进行解释，那么是否可以找到这种特定的方式，用计算机去模拟，甚至实现这种方式？众所周知计算机无法理解自然语言，而现今的知识大都通过自然语言表示。如果希望计算机能够理解、存储、表达、解释已有的用自然语言表述的知识，则必须将知识翻译成为计算机能够理解的信号。将自然语言所承载的知识输入到计算机前一般需要先对实际问题进行建模，然后给予此模型实现面向机器的符号表示——一种数据结构，这种数据结构就是我们主要研究的知识表示问题。计算机对这种符号

6、流信息处理后，形成原问题的解，再经过模型还原，最后得到基于自然语言表示的问题解决方案。三、常见的知识表示方法常见的知识表示方式有以下9种：状态空间法、问题归纳法、谓词演绎法、产生式表示法、语义网络法、框架表示法、面向对象表示、剧本表示、过程表示。这9种方式并非互不相关，比如语义网络的搭建需要依赖一个个状态空间的建立；而问题归纳法可以有效的简化状态空间；在框架表示法的大框架下，可以结合多种表示方式，各自发挥其特长。课本上对于这几种表示方式有详细的介绍，然而我认为这9种表示方式与其说是为了表示知识，不如说是通过特定的算法和数据结构，将自然语言转化为了

7、机器语言。然而2001年计算机学报上的一篇文章《表象式直接知识表示》引起了我对于直接知识表示的兴趣。四、直接表示方法最早采用直接表示的AI系统是Gelemter于1963年提出的基于传统欧氏几何证明方法的几何定理证明器，它的输入是对前提和目标的陈述以及图示(图示是用一系列坐标来表示的)，在证明过程中证明器把图示作为启发式信息，排除在图示中不正确的子目标，从而大大地减少了搜索空间。由于这种表示方法所存在的固有缺点及技术条件的限制，它在较长的时间内没有得到长足的发展。其主要原因是：(1)计算机对直接表示的信息难以处理。直接表示的信息(例如，图形)具有

8、很强的领域相关性，这暗示这种表示方法包含了太多冗余信息，因此“注意力集中”成为必须考虑的问题；另外，大多数直接表示的信息语义取决于其使用