1、知 识 表 示什么是人工智能知识表示是知识的符号化和形式化的过程，是用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示可以看成是一组描述事物的约定，以把人类知识表示成机器能处理的数据结构。本章介绍了多种知识表示的方法。一阶谓词逻辑表示法命题逻辑定义定义1 命题（proposition）是一个非真即假的陈述句。若命题的意义为真，称它的真值为真，记为T。若命题的意义为假，称它的真值为假，记为F。一个命题可在一种条件下为真，在另一种条件下为假。【例2-1】35太阳从西边升起北京是中华人民共和国的首都谓词逻辑1.谓词定义3 谓词的一般
2、形式：P(x1,x2,xn)其中，个体x1,x2,xn表示某个独立存在的事物或者某个抽象的概念；谓词名P表示刻画个体的性质、状态或个体间的关系。个体可以是常量，变元（变量），函数和谓词。【例2-2】“老张是一个教师”：一元谓词Teacher(Zhang)“x5”：Less(x,5)“小李的父亲是教师”：Teacher(father(Li)“Smith作为一个工程师为IBM工作”：二阶谓词Works(engineer(Smith),IBM)谓词逻辑2.谓词公式(1)连接词：“否定”（negation）或“非”：“析取”（disjunction）或：“合取”（conjunction）与：“蕴含”(
3、implication)或“条件”(condition)|：“等价”（equivalence）或“双条件”(bicondition)P QPPQPQPQPQT TFTTTTT FFTFFFF TTTFTFF FTFFTT真值表谓词逻辑2.谓词公式【例2-3】“机器人不在2号房间”：Inroom(robot,r2)“李明打篮球或踢足球”：Plays(Liming,basketball)Plays(Liming,football)“我喜欢音乐和绘画”：Like(I,music)Like(I,painting)“如果刘华跑得最快，那么他取得冠军。”：RUNS(Liuhua，faster)WINS(L
4、iuhua，champion)“P当且仅当Q”：P|Q谓词逻辑2.谓词公式(2)量词：全称量词（universal quantifier）（x）：“对个体域中的所有（或任一个）个体x”。【例2-4】“所有的机器人都是灰色的”：(x)ROBOT(x)COLOR(x，GRAY)存在量词（existential quantifier）（x）：“在个体域中存在个体x”【例2-5】“1号房间有个物体”：（x）INROOM（x，r1）其中，全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。谓词逻辑3.一阶谓词逻辑知识表示方法谓词比命题更加细致地刻画知识，可以表示事物的状态、属性、概念等事实，也可以表示因果关系
5、；表达能力强，如：北京是个城市，City(x)，把城市这个概念分割出来。把“城市”与“北京”两个概念连接在一起，而且说明“北京”是“城市”的子概念；谓词可以代表变化的情况，如：City(北京)，真。City(煤球)，假；在不同的知识之间建立联系，如：Human(x)Lawed(x)，人人都受法律管制，x是同一个人。Commit(x)Punished(x)，x不一定是人也可以是动物。而，Human(x)Lawed(x)commit(x)Punished(x)，意为如果由于某个x是人而受法律管制，则这个人犯了罪就一定要受到惩罚。谓词逻辑3.一阶谓词逻辑知识表示方法【例2-7】所有教师都有自己的学生
6、定义：T(x)：x是教师S(y)：y是学生TS(x,y)：x是y的教师(x)(T(x)TS(x,y)S(y)对于所有x，若x是教师，则一定存在一个个体y，x是y的老师，且y是学生。【例2-8】所有整数不是偶数就是奇数定义谓词：I(x)E(x)O(x)(x)(I(x)E(x,y)O(x)谓词逻辑4.推理(1)常用等价关系：谓词逻辑4.推理(2)永真蕴涵：【例2-10】证明P是PQ,QR,R的有效结论证：1）R：P（前提）2）QR：P（前提）3）Q：T（结论），(1)(2)，由P，PQQ4）PQ：P（前提）5）QP：T,(4),由PQQP6）P：T,(3)(5),由P，PQQ产生式表示法产生式系统
7、的基本特征产生式系统的三要素是数据库、规则、解释程序。(1)数据库（data base）：存放的数据是构成产生式的基本元素，又是产生式作用的对象。这里的数据是广义的常量、变量、多元组谓词、表、图像等。(2)一组规则，即产生式本身，每个规则分左部（LHS），右部（RHS）。如：天上下雨地上湿 中国的首都是北京一般左边表示情况，即什么条件。发生时产生式被调用。通常用匹配方法和式情况。匹配成功时，执行右边规定的动作。(3)解释程序：从匹配成功的规则（可能不止一个）中选出一个加以执行。产生式表示法产生式系统特点产生式系统的三要素是数据库、规则、解释程序。(1)相对固定格式(2)知识的模块化(3)相互影
8、响的间接性(4)机器可读性产生式表示法产生式知识元(1)常量字符串：最简单的一种形式，仅当两个常量字符串恒等时，相应的两个知识元才算匹配成功，仅当LHS的每个知识元都和当前数据库中的某个知识元匹配成功，该LHS才算匹配成功。【例2-11】某单位的职称体制产生式系统的知识元graduateseminarassistantAssistantlecturelecturerLecturerpapera-professorA-professorbookprofessor产生式表示法产生式知识元(2)置换系统：【例2-13】有一个智力竞赛，开始时主持人在每个竞赛者头上戴一顶帽子，颜色有红、白两种，但至少有
9、一顶为白色，题目是说出自已所戴帽子的颜色。规则如下：color(x,red)color(y,red)xycolor(himself,white)color(x,red)color(y,red)cant answer(y)color(himself,white)color(x,red)color(y,white)answer(y)color(himself,red)color(x,white)color(y,white)cant answer(y)cant answer at second time(y)color(himself,white)color(x,white)color(y,whit
10、e)cant answer(y)answer at second time(y)color(himself,red)此方案可保证在任何情况下不会成为第三名。产生式表示法产生式系统的基本过程1 DATA初始数据库2 until DATA满足结束条件，do3 4 在规则集中选择一条 可应用于DATA的规则R5 DATAR应用到DATA得到 的结果6 产生式表示法产生式系统的基本过程1 DATA初始数据库2 until DATA满足结束条件，do3 4 在规则集中选择一条 可应用于DATA的规则R5 DATAR应用到DATA得到 的结果6【例2-14】问题：设字符转换规则ABCACDBCGBEFDE
11、已知：A，B求：F1）综合数据库x，其中x为字符2）规则集1，IF AB THEN C2，IF AC THEN D3，IF BC THEN G4，IF D THEN E5，IF BE THEN F3）控制策略顺序排队4）初始条件A，B5）结束条件Fx数据库可触发规则被触发规则A,B(1)(1)A,B,C(2),(3)(2)A,B,C,D(3),(5)(3)A,B,C,D,G(5)(5)A,B,C,D,G,E(4)(4)A,B,C,D,G,E,F 字符转换求解过程【例2-16】猴子香蕉问题一只猴子位于水平位置c处，香蕉挂在水平位置a处的上方，猴子想吃香蕉，但高度不够，够不着。恰好在b处有可移动的
12、太子，若猴子站在台子上，就可以够到香蕉，如图2-4所示。问题是判定猴子的行动计划，使它能够到香蕉。1）综合数据库（M,B,Box,On,H）M：猴子的位置B：香蕉的位置Box：箱子的位置On=0：猴子在地板上On=1：猴子在箱子上H=0：猴子没有抓到香蕉H=1：猴子抓到了香蕉2）初始状态（c,a,b,0,0）3）结束状态（x1,x2,x3,x4,1）其中x1x4为变量。4）规则集r1:IF (x,y,z,0,0)THEN (w,y,z,0,0)；走到w处r2:IF (x,y,x,0,0)THEN (z,y,z,0,0)；推箱子到zr3:IF (x,y,x,0,0)THEN (x,y,x,1,0
13、)；爬上箱子r4:IF (x,y,x,1,0)THEN (x,y,x,0,0)；下箱子r5:F (x,x,x,1,0)THEN (x,x,x,1,1)；摘到香蕉其中x,y,z,w为变量产生式表示法产生式系统的推理方法(1)正向：从已知事实出发，通过规则库示得结论。推理过程是：规则集中的规则与数据库中的事实进行匹配，得到匹配的规则集合；从匹配的规则集合中选择一条规则作为使用规则；执行使用规则的后件，将该规则的后件送入数据库。(2)反向：从目标出发，反向使用规则，求得已知事实，或称目标驱动方式也称自顶向下方式，推理过程是：规则集中的规则后件与目标事实进行匹配，得匹配的规则集合；从匹配的规则集合中选
14、择一条规则作为使用规则；将使用规则的前件作为子目标。(3)双向：既自顶向下、又自底向上作双向推理，直至某个中间界面上两方向结果相符便结束。推理效率更高。产生式表示法产生式系统的特点(1)用产生式系统结构求解问题的过程和人类求解问题时的思维很相像。因而可以用它来模拟人类求解问题的思维过程。(2)可以把产生式系统作为人工智能系统的基本结构单元或基本模型看待。就好像是积木世界中的积木块一样。因而研究产生式系统的基本问题就具有一般意义。(3)表示的格式固定、形式单一、规则间相互独立。所以建立容易；推理方式单纯、知识库与推理机分离，修改方便、容易理解产生式表示法产生式系统的优点和缺点优点：(1)模块性：
15、规则与规则之间相互独立。(2)灵活性：知识库易于增加、修改、删除。(3)自然性：方便地表示专家的启发性知识与经验。(4)透明性：易于保留动作所产生的变化、轨迹。缺点：(1)知识库维护难。(2)效率低：为了模块一致性。(3)理解难：由于规则一致性彼此之间不能调用。框架表示法框架结构【例2-17】硕士生框架FrameName:Sex:area(male,female)Age:unit(years)Major:unit(major)default:computerAdvisor:ProjectPaperAddress:框架表示法框架表示法及其功能一般形式 .【例2-18】JOHNisa :PERSO
16、Nprofession :PROGRAMMERheight :1.8mweight :79kg语义网络表示法语义网络表示法实质是对人脑功能的模拟。在这种网络中，代替概念的单位是节点，代替概念之间关系的则是节点间的连接弧，称为联想弧，因此这种网络又称为联想网络，在形式上是一个有向图。语义网络描述的关系有分类关系，聚集关系，推论关系，时间、位置等关系，相似关系。语义网络语义网络表示法语义网络描述的关系有分类关系，聚集关系，推论关系，时间、位置等关系，相似关系。语义网络描述的关系语义网络表示法在进行语义网络推理中，若寻找两个概念之间的关系，则从这两个概念出发，分别以广度优先的方法向前进行搜索，搜索沿
17、着联想弧进行。这两个搜索方圈逐渐扩大，如果到某个时刻碰上了，即形成一条连接两个概念的通路，这个时候我们就找到了两个概念间的联系了。在语义网络中，推理一般是通过匹来实现的。首先根据待求问题的要求构造一个网络片断，然后在知识库中查找可与之匹配的语义网络，当网络片断中的询问部分与知识库中某网络结构匹配时，则与询问处匹配的事实就是问题的解，图为学生赵云受教育情况的语义网络。语义网络的推理及其特点假如现在希望知道赵云主修的课程，根据这个问题可得到一个语义网络片断，如图所示，用语义网络片断与上图中的语义网络进行匹配，由major弧所指的节点可知赵云的主修课程是计算机。本章小结知识表示是研究用机器表示知识的
18、可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体。在本章里，首先介绍了谓词逻辑，然后介绍了产生式系统等知识表示方法。通过丰富的例子，让读者更便于理解思考与小结(1)设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全的把所有人都渡过河去？(2)把下列句子变换成子句形式：(x)(P(x)P(x)xy(On(x,y)Above(x,y)xyz(Above(x,y)Above(x,y)Above(x,z)(3)把下列语句表示成语义网络描述：All man are mortal.Every cloud has a silver lining.All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.
