人工智能之知识表达与知识库.pptx

"人工智能之知识表达与知识库" 人工智能领域中的知识表达与知识库是人工智能原理的核心部分，涉及到符号计算科学、知识表达、知识库、推理规则等多方面的内容。本节课程将从人工智能的角度，探讨知识表达与知识库的概念、特点、方法和应用，旨在帮助学生掌握知识表达与知识库的基本概念和技术，培养学生的思考和解决问题的能力。 §01 关于机器中的知识 §01.1 符号主义眼中的：知识与思维 符号主义认为，知识的表现形式是符号，或者更为直截了当地，知识就是符号。思维是运用知识的过程，因而，思维的表现形式是符号计算，或者更为直截了当地，思维就是符号计算。 §01.2 符号表达 人脑是物理符号系统，计算机也是物理符号系统。然而，人脑和计算机处理的符号是不同的。人脑处理的符号：自然语言符号计算机处理的符号：数字0和1两类不同的物理符号系统一般具有不同的符号体系，除此之外，其符号的存储和操作方式也会不同。 §01.3 符号表达 PSS 间的符号变换 设有两类物理符号系统：PSS01和PSS02。如果我们希望用PSS02模拟PSS01，则首先需要将PSS01处理的符号变换为PSS02处理的符号。将PSS01符号变换为PSS02符号，需要建立起PSS01符号与PSS02符号的对应的关系。这种符号间对应的关系就是：符号表达。 §01.4 知识表达 人脑中的符号变换为机器或计算机中的符号的过程，是建立人脑符号与机器符号之间对应关系的过程。知识表达PSS01PSS02换句话说，知识表达是将人脑中的符号变换为机器或计算机中的符号的过程，是建立人脑符号与机器符号之间对应关系的过程。 §01.5 知识表达的目的 让机器拥有知识实际上，所谓知识表达，就是知识的形式化。只有形式化的知识才是机器可以存储和利用的知识。人工智能的任务之一，就是让机器或计算机拥有知识，记忆或存储知识。知识表达的目标：对人脑处理的符号，即知识，进行新的描述，建立人脑中的知识与符号计算机中的符号之间的对应关系，便于计算机对知识进行记忆或存储，操作或运算，推理或思维。 §01.6 符号计算科学中的知识表达 from 人脑 to 符号计算机符号计算科学中的知识表达，并非面向数字计算机的知识表达，因此，知识并不直接变换为数字0和1的编码形式。符号计算科学中的知识表达，是面向符号计算机的知识表达，知识被变换为符号计算机中符号的编码形式。因此，符号计算科学中知识表达的目标是：“建立人脑中的知识与符号计算机中的符号之间的对应的关系。” §01.7 从知识表达的角度 划分知识描述性知识（Declarative Knowledge）：关于事物概念和性质，以及关系的知识。过程性知识（Procedural Knowledge）：关于事物运动和发展，以及操作的知识。元知识（Meta-Knowledge）：关于知识的知识，控制和操作知识的知识。符号计算中的知识表达将涉及描述性知识和过程性知识。而元知识的问题，留待符号计算中的问题求解方法去解决。 §01.8 从谓词逻辑看知识表达 知识表达推理 1. 知识（1）人总是要死的（2）John是人 2. 表达（1）x{Human（x）Mortal（x）}（2）Human（John） 3. 推理（1）方法：归结原理（2）结论：Mortal（John） 即：John是要死的 §01.9 两个重要特性 从谓词逻辑示例可以发现，知识表达方法应具备两个重要特性： （1）充分的知识表达能力：有能力表达相关领域中的全部知识。 （2）有效的逻辑推理结构：其表达的知识具有可利用性。 评价两种不同的知识表达方法，其重要依据便在于它们的知识表达的能力，和它们表达的知识所具有的可利用性。 §01.10 练习与思考 3-1 符号计算学派眼中的思维是什么？ 3-2 计算机处理的符号是什么？依你的观点，人脑系统处理的符号是什么？ 3-3 什么是符号表达？什么是知识表达？ 3-4 知识表达方法应具备的主要特性是什么？ 3-5 阐述 “知识表达是人脑系统处理的符号与符号计算机处理的符号之间的对应的关系。” 这一表述的合理性或不合理性。 §02 产生式规则 §02.1 产生式概念 ProductionWinston认为，知识可以被表示为一系列的规则，每条规则都是一个独立的单元，称为产生式规则。产生式规则是人工智能领域中的一种常用的知识表示方法。 §02.2 产生式规则的应用 产生式规则广泛应用于人工智能、专家系统、自然语言处理、机器学习等领域。它可以用来表示领域知识，推理和问题解决等。 §02.3 产生式规则的优点 产生式规则具有很多优点，如： * 它可以表示复杂的知识结构 * 它可以处理不确定性和不完全性 * 它可以实现推理和问题解决 * 它可以与其他知识表示方法集成 §02.4 产生式规则的缺点 产生式规则也存在一些缺点，如： * 它可能会导致规则的爆炸式增长 * 它需要大量的知识工程 * 它可能会出现规则的冲突和不一致 在人工智能领域中，产生式规则是一种非常重要的知识表示方法，它广泛应用于各种领域，解决了许多实际问题。但是，产生式规则也存在一些缺点和限制，需要我们继续研究和改进。