《人工智能原理ch》PPT课件

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1、第三章知识表示知识是人类在改造现实世界的实践中认识和经验的总和，在计算机科学智能程序设计中研究的知识仅仅是有关现实世界的一部分知识。在AI系统中，用到以下几种类型的知识：对象性知识事实性知识性能性知识元知识对象性知识最典型的是以我们周围现实世界中的有关对象事实来考虑知识：例如：鸟有翅膀；知更鸟是鸟；雪是白的等。所以必须要有表达这些对象本身的类型或种类以及对象描述的方法。事实性知识：在现实世界中所发生的动作和事件。例如：明天在五台山体育馆举行大学生运动会等。知识表示除了事件自身的记述外，还必须有事实的类属与特征，

2、同时涉及到对象、时间过程及其因果关系等。性能性知识：表达的是如何做一件事情及其技巧的性能。它是一类行为所包含的，超出了对象性和事件性知识之外的那一部分知识。这类知识可决定一个人独立工作的能力，解决问题的水平以及创造力。例如：“某人毛笔字写得很好”，就有“写”的技巧。元知识：在现实世界中使用我们原先已知的知识，称为元知识。而在研制专家系统时，我们把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。例如，我们通常知道对某个特殊物体知识的了解程度和来源，或对某种信息的可靠性的估计，以及知道现实世界中的特殊事件的相关重要性。元

3、知识同样包括已知道的我们自身的性能：我们的精力、弱点、在不同领域的水平，以及对解决问题的进展、感觉均可作为元知识来处理。计算机要具有智能，知识是必不可少的。1977年，在第五届国际人工智能联合会会议上，人工智能的鼻祖费根鲍姆教授作了一个特约报告，提出了知识工程的概念。人工智能的研究有了新的转折点，即从获取智能的基于能力的策略，变成了基于知识的方法研究。许多研究者获得共识：人工智能系统是一个知识处理系统。它的三个基本问题是知识获取、知识表示和知识利用。知识的获取：如何获取知识。知识可能来自多个知识源。如报告、课本

4、、数据库、实例研究、经验数据以及个人经验。专家系统的主要知识源是领域专家。知识工程师通过与专家的直接交互来获取知识。方法步骤包括：现场观察、问题讨论、问题描述、问题分析、问题精化、系统检查、系统验证。知识表示：在AI系统中如何表示知识。在上节课介绍的两个例子中，我们是用谓词演算表示知识。（金融投资辅助决策、“幸运学生”的故事）知识的利用：如何利用已获取并已表示出的知识进行分析、推理、决策。在以前介绍的一些例子中，我们用了假言推理、消解否证、自然演绎法。不可误解，以为知识表示只有谓词演算方式，知识利用只有假言推理

5、、消解否证方法。还有很多其它的方法和手段。在这一章中，我们将简单地介绍一些常用的知识表示方法：包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架、剧本和过程表示法等。对同一问题，可以用不同的表示法，但效果可能不一样。3.1状态空间法(StateSpaceRepresentation)在人工智能的研究中，许多问题求解方法是采用试探性搜索方法的。也就是说，这些方法是通过在某个可能的解空间中寻找一个解来求解问题的。这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法。它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。状态

6、：是为了描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量的有序集合。矢量形式Q=［q1，……，qn]Tqi称为状态变量。代入一组值代表了一个具体的状态。控制系统中，二阶系统，2个变量。二阶调速系统，位置和速度。在专家系统中，状态描述了我们在推理的某个阶段对实际问题所掌握的知识。在博弈中，状态就是一个棋局。操作符（算符）：使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为操作符或算符。操作符可为走步、过程、规则、数学算子、运算符号或逻辑符号等。象棋：车5平4，炮2进6。问题的状态空间：是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图

7、，它包含三种说明的集合，即所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。因此，可把状态空间记为三元状态（S，F，G）。要完成某个问题的状态描述，必须确定3件事：该状态描述方式，特别是初始状态的描述。操作符集合及其对状态描述的作用。目标状态的描述。例：8数码难题（重排九宫）8个编有1—8，放在3x3方格棋盘上，可移动，以便变换移动。问题求解。给定初始状态，求移动步骤，最终变成为目标状态，采用图示方法表示状态。2831231484765765初始状态目标状态操作（移动）规则的描述：数字移动，共有8x

8、4=32。较好的表示：上下左右移动空格。4种走步策略。问题求解的最终答案是某一个空格移动序列。例：猴子和香蕉问题用来描述一个状态集合的含有变量的表达式，叫做状态描述模式。在一个房间里有一只猴子（可看成是一个机器人），一只箱子和一束香蕉。香蕉挂在天花板下方。猴子的高度不足以碰到它，那么猴子怎样才能摘到香蕉呢？如果是人如何实现呢？对猴子或机器人如何找到正确的行动路线呢？先不管能否找到摘香蕉