人工智能第二章49.pptx

《人工智能第二章49》主要探讨的是知识表示和产生式系统在人工智能中的应用。知识表示是人工智能的基础，它是将人类的知识转化为计算机可理解和处理的形式。这涉及到如何编码知识，将其转化为数据结构，使得软件能够执行智能任务。知识表示的方法多样，包括非结构化的逻辑表示法（如QA3, STRIPS等）、产生式系统（如DENDRAL, MYCIN），以及结构化的框架和语义网络。 产生式系统是人工智能中一种重要的知识表示和推理机制。它由三个核心组件构成：综合数据库、产生式规则集和控制系统。综合数据库存储问题的状态描述，可以是复杂的数据结构，如矩阵、树或图，并且会随着推理过程动态变化。产生式规则则是一种“IF-THEN”形式的规则，当前提条件满足时，执行相应操作。控制系统负责选择合适的规则进行应用，同时检查是否达到终止条件以得出问题的解决方案。 以八数码难题为例，产生式系统通过状态图和3x3矩阵来表示游戏状态，规则包括上下左右移动空格，直到找到目标状态。控制系统按特定顺序选择规则，并在没有找到目标状态时持续迭代。 产生式系统的基本过程包含一系列迭代，每次迭代选择一条适用于当前状态的规则并应用。控制策略的选择至关重要，它影响到解决问题的效率。控制策略分为不可撤回和试探性两种，不可撤回策略类似于盲目爬山，不断尝试但无法回溯；而试探性策略如回溯和图搜索方式允许在不理想路径上回退，寻找其他可能的解决方案。 产生式系统具有模块性强、规则独立、易于理解和扩展等优点，常用于专家系统和复杂问题的求解。例如，DENDRAL和MYCIN这两个早期的人工智能程序就利用了产生式系统来实现化学结构分析和医学诊断。 知识表示和产生式系统是人工智能领域中的关键技术，它们使得机器能够模拟人类的思考过程，解决复杂的问题，从而推动了人工智能的发展。